HLS-Eval

HLS-Eval是一个为评估大型语言模型在高级综合设计任务中的性能而创建的基准和框架。该数据集由94个独特的设计组成，来源于社区现有的高级综合基准和新型来源。通过半自动化流程，每个案例都被调整为'LLM准备就绪'，并补充了自然语言描述和相应的测试台。HLS-Eval不仅提供了设计基准，还提供了一个自动化、并行评估本地和托管LLM的框架，支持各种高级综合设计任务。

HLS-Eval is a benchmark and framework developed for evaluating the performance of large language models (LLMs) in high-level synthesis (HLS) design tasks. This dataset consists of 94 unique designs sourced from both existing community high-level synthesis benchmarks and novel sources. Through a semi-automated workflow, each case has been adjusted to be "LLM-ready", and supplemented with natural language descriptions and corresponding testbenches. HLS-Eval not only provides design benchmarks, but also offers a framework for automated, parallel evaluation of both local and hosted LLMs, supporting a wide range of high-level synthesis design tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

HLS-Eval数据集的构建采用了半自动化的流程，结合了人工审核与LLM辅助处理。研究团队从多个来源收集了94个HLS设计案例，包括社区基准测试、学术教材和开源硬件加速器项目。通过专门开发的CLI工具，利用Llama 3和Qwen2.5等开源模型进行层次结构提取、自然语言描述生成和测试平台创建，最终形成包含完整元数据的'LLM-ready'设计单元。每个案例都经过人工验证，确保包含单文件头声明、C++实现、自然语言功能描述以及自验证测试平台。

使用方法

使用HLS-Eval需通过其Python API接入评估框架，该框架支持本地与远程LLM的并行化测试。研究人员可选择代码生成或优化编辑任务，系统会自动执行包含可解析性、可编译性、可运行性和可综合性在内的四级验证流程。评估引擎采用细粒度任务池调度，允许分别设置LLM推理、C模拟和HLS合成的并行度，配套的Vitis HLS工具接口能捕获详细的编译日志和时序报告。用户还可扩展基准案例或自定义评估器，实现新型提示策略或层次化设计任务的测试。

背景与挑战

背景概述

HLS-Eval是由佐治亚理工学院的研究团队于2025年提出的首个针对高层次综合（HLS）设计任务的大语言模型（LLM）评估基准与框架。该数据集聚焦于两大核心研究问题：从自然语言描述生成HLS代码的能力评估，以及对现有HLS代码进行硬件优化编辑的性能测试。其94个基准案例源自PolyBench、CHStone等社区经典基准及新型加速器设计，通过半自动化流程为每个案例配备自然语言描述和验证测试平台，填补了HLS领域缺乏标准化LLM评估工具的空白。作为开源项目，HLS-Eval为AI驱动的硬件设计工作流研究提供了模块化API和并行评估引擎，显著推动了半导体设计自动化的发展。

当前挑战

HLS-Eval面临的挑战主要体现在领域问题与构建过程两个维度。在领域层面，HLS设计需处理受限的C++子集、硬件专用编译指令（如pragma）和跨厂商工具链差异，这对LLM的领域知识建模提出极高要求。构建过程中，原始HLS代码普遍存在宏定义混乱、测试平台缺失等问题，研究团队需开发层次提取、描述生成等元提示工具进行数据清洗。此外，评估流程需同步处理LLM推理（秒级）与HLS综合（分钟级）的时效差异，框架通过细粒度并行任务池设计解决资源利用率瓶颈问题。

常用场景

经典使用场景

在半导体设计领域，HLS-Eval数据集作为首个专注于高层次综合（HLS）设计的基准测试框架，其经典应用场景在于评估大型语言模型（LLM）在自然语言描述生成HLS代码及优化现有HLS代码方面的能力。通过94个多样化的设计案例，该数据集覆盖了从密码学原语到科学计算内核的广泛领域，为研究者提供了标准化测试环境。

解决学术问题

HLS-Eval解决了HLS设计领域缺乏系统性评估工具的学术空白。它通过定义'可解析性'、'可编译性'、'可运行性'和'可综合性'四级评估指标，建立了量化LLM性能的客观标准。特别针对HLS特有的硬件优化编辑任务（如定点数转换、数据流重构），该数据集为研究社区提供了首个可复现的基准平台，推动了AI辅助硬件设计方法论的发展。

实际应用

在实际工业应用中，HLS-Eval被AMD/Xilinx等半导体公司用于验证Vitis HLS工具链的AI辅助设计能力。其并行评估引擎可加速芯片设计迭代周期，工程师通过框架内置的PolyBench和CHStone测试案例，快速验证LLM生成的加速器代码在FPGA上的时序收敛性。该工具还降低了领域专家与算法开发者的协作门槛，使神经网络加速器等复杂系统的HLS实现效率提升显著。

数据集最近研究

最新研究方向

随着大语言模型（LLM）在半导体设计领域的广泛应用，HLS-Eval数据集的推出填补了高层次综合（HLS）设计任务中缺乏全面评估基准的空白。该数据集聚焦于两大核心任务：从自然语言描述生成HLS代码，以及对现有HLS代码进行硬件优化编辑。通过整合94个多样化设计案例，涵盖科学计算、数字信号处理及深度学习加速等领域，HLS-Eval不仅提供了标准化的测试环境，还开发了并行评估引擎和模块化API框架，支持本地与云端LLM的自动化评测。其创新性体现在引入四阶段验证指标（可解析性、可编译性、可运行性、可综合性），并首次针对硬件优化编辑任务建立量化评估体系。该框架已成功应用于Vitis HLS工具链，为LLM在硬件设计领域的性能优化提供了可复现的基线结果，推动了AI辅助HLS设计流程的标准化进程。

相关研究论文

• HLS-Eval: A Benchmark and Framework for Evaluating LLMs on High-Level Synthesis Design Tasks

  乔治亚理工学院 · 2025年