論文の概要: A New Benchmark for the Appropriate Evaluation of RTL Code Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01765v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 03:47:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.753481
• Title: A New Benchmark for the Appropriate Evaluation of RTL Code Optimization
• Title（参考訳）: RTL符号最適化の適切な評価のための新しいベンチマーク
• Authors: Yao Lu, Shang Liu, Hangan Zhou, Wenji Fang, Qijun Zhang, Zhiyao Xie,
• Abstract要約: この研究は、RTL最適化における大規模言語モデル(LLM)の能力を評価するベンチマークであるRTL-OPTを導入する。 各タスクは、業界で実証された最適化パターンを反映した、一対のRTLコード、準最適バージョン、人間に最適化された参照を提供する。 さらに、RTL-OPTは自動評価フレームワークを統合し、機能的正当性を検証し、改善を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.115027718178759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid progress of artificial intelligence increasingly relies on efficient integrated circuit (IC) design. Recent studies have explored the use of large language models (LLMs) for generating Register Transfer Level (RTL) code, but existing benchmarks mainly evaluate syntactic correctness rather than optimization quality in terms of power, performance, and area (PPA). This work introduces RTL-OPT, a benchmark for assessing the capability of LLMs in RTL optimization. RTL-OPT contains 36 handcrafted digital designs that cover diverse implementation categories including combinational logic, pipelined datapaths, finite state machines, and memory interfaces. Each task provides a pair of RTL codes, a suboptimal version and a human-optimized reference that reflects industry-proven optimization patterns not captured by conventional synthesis tools. Furthermore, RTL-OPT integrates an automated evaluation framework to verify functional correctness and quantify PPA improvements, enabling standardized and meaningful assessment of generative models for hardware design optimization.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な進歩は、ますます効率的な集積回路(IC)設計に依存している。 近年,レジスタ転送レベル (RTL) コードを生成するために,大規模言語モデル (LLM) を用いることが検討されているが,既存のベンチマークでは,電力,性能,面積の面での最適化品質よりも,構文的正確性を評価することが主である。 この研究は、RTL最適化におけるLLMの能力を評価するベンチマークであるRTL-OPTを導入する。 RTL-OPTには36の手作りのデジタル設計が含まれており、組み合わせ論理、パイプライン化されたデータパス、有限状態マシン、メモリインタフェースを含む様々な実装カテゴリをカバーしている。 それぞれのタスクは、一対のRTLコード、最適化されたサブ最適バージョン、そして従来の合成ツールが捉えない業界で実証された最適化パターンを反映した人間最適化参照を提供する。 さらに、RTL-OPTは、機能的正当性を検証し、PPAの改善を定量化するための自動評価フレームワークを統合し、ハードウェア設計最適化のための生成モデルの標準化と意味のある評価を可能にする。

関連論文リスト

• Rectifying LLM Thought from Lens of Optimization [48.98086817378953]
  ロングチェーン・オブ・シンクレット (Long chain-of- Thought, CoT) は、徹底的な調査と検討を可能にする。 進歩にもかかわらず、長いCoT LLMは、しばしば最適な推論行動を示す。 ポストトレーニング中のLCM推論を洗練するための新しい手法であるReProを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-01T17:41:08Z)
• SymRTLO: Enhancing RTL Code Optimization with LLMs and Neuron-Inspired Symbolic Reasoning [30.938876549335067]
  本稿では,新しいニューロン-シンボリックRTL最適化フレームワークであるSymRTLOを提案する。 有限状態機械(FSM)論理の解析と最適化のための記号モジュールを提案する。 Synopsys Design Compiler と Yosys による RTL-Rewriter ベンチマークの実験では、SymRTLO は 43.9% と 62.5% と 51.1% に向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T16:15:55Z)
• TuRTLe: A Unified Evaluation of LLMs for RTL Generation [0.6010802600885173]
  本研究では,主要なRTL生成タスク間でLLMを評価するための統合評価フレームワークTuRTLeを提案する。 オープンLLMの多様なセットをベンチマークし、EDA固有のタスクの長所と短所を分析します。 以上の結果から,DeepSeek R1のような推論モデルの方が,複数の評価基準で常に優れていたことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-31T07:43:12Z)
• Scoring Verifiers: Evaluating Synthetic Verification for Code and Reasoning [59.25951947621526]
  本稿では,既存の符号化ベンチマークをスコアとランキングデータセットに変換して,合成検証の有効性を評価する手法を提案する。 我々は4つの新しいベンチマーク(HE-R, HE-R+, MBPP-R, MBPP-R+)を公表し, 標準, 推論, 報酬に基づくLCMを用いて合成検証手法を解析した。 実験の結果, 推論はテストケースの生成を著しく改善し, テストケースのスケーリングによって検証精度が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T15:32:11Z)
• Scaffolded Language Models with Language Supervision for Mixed-Autonomy: A Survey [52.00674453604779]
  本調査は,戦後のLM周辺における新規構造物の設計と最適化に関する文献を整理した。 本稿では,この階層構造を足場型LMと呼び,ツールを用いた多段階プロセスに統合されたLMに焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T18:06:25Z)
• In-context Demonstration Matters: On Prompt Optimization for Pseudo-Supervision Refinement [71.60563181678323]
  大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクで大きな成功を収めており、生成品質をさらに向上させるためには微調整が必要である場合もある。 これらの課題に対処する直接的な解決策は、教師なしの下流タスクから高信頼のデータを生成することである。 本稿では,プロンプトと全体的な擬似スーパービジョンを両立させる新しい手法,擬似教師付きデモアライメント・アライメント・アライメント・プロンプト・最適化(PAPO)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T03:39:28Z)
• RTLRewriter: Methodologies for Large Models aided RTL Code Optimization [21.61206887869307]
  本稿では,RTLコードの最適化に大規模なモデルを活用する革新的なフレームワークであるRTLRewriterを紹介する。 回路分割パイプラインを高速な合成と効率的な書き換えに利用する。 特別な検索エンジンは、有用な最適化ガイド、アルゴリズム、コードスニペットを特定するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T09:59:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。