ArchXBench

ArchXBench 是一个用于支持硬件设计 AI 方法的开发与评估的分层基准套件，特别是利用大型语言模型 (LLM) 进行数据路径密集型数字系统合成和优化的方法。它专注于计算密集型子系统，并排除以控制为主的 DMA 引擎、内存控制器和接口电路等设计。该基准强调架构多样性和计算复杂性，以促进自动 RTL 生成和性能研究。ArchXBench 基准套件包含 6 个不同的级别，涵盖了从简单组合电路到多周期迭代和流水线系统的广泛架构复杂性，并包括此类单元的层次结构组合。该组织捕获了面积、延迟、吞吐量和功耗之间的关键权衡，从而促进了全面的架构设计空间探索。ArchXBench is a hierarchical benchmark suite that supports the development and evaluation of AI-driven hardware design methodologies, particularly those leveraging Large Language Models (LLMs) for data-path-intensive digital system synthesis and optimization. It focuses on compute-intensive subsystems, excluding control-dominant designs such as DMA engines, memory controllers, and interface circuits. This benchmark emphasizes architectural diversity and computational complexity to facilitate automated RTL generation and performance research. The ArchXBench benchmark suite comprises six distinct levels, covering a wide spectrum of architectural complexity ranging from simple combinational circuits to multi-cycle iterative and pipelined systems, and includes hierarchical combinations of such units. This suite captures the key trade-offs among area, latency, throughput, and power consumption, enabling comprehensive architectural design space exploration.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ArchXBench是一个六级基准测试套件，专注于评估大型语言模型（LLM）在复杂数字系统设计中的能力。其构建过程基于从密码学、图像处理、机器学习和信号处理等领域提取的高级数字子系统，包括组合逻辑、多周期和流水线设计的多样化架构。每个基准测试均包含问题描述、设计规范和测试平台，以支持LLM驱动的复杂数字系统自动生成研究。数据集的构建通过层次化分类，从简单的算术电路逐步过渡到高度集成的系统，确保了架构复杂性和功能多样性的覆盖。

特点

ArchXBench的特点在于其广泛覆盖了现代SoC数据路径中的复杂计算子系统，包括组合逻辑、多周期和流水线设计的实现。数据集特别强调层次化模块组合和参数化设计，以揭示延迟与面积之间的权衡。此外，基准测试涵盖了密码学、信号处理和机器学习等关键领域，反映了实际SoC设计中的多样性。通过提供自然语言问题描述、RTL接口规范和Verilog测试平台，ArchXBench为研究人员提供了一个全面的评估框架，以测试LLM在复杂硬件设计中的生成能力和架构推理能力。

使用方法

ArchXBench的使用方法包括通过自然语言问题描述和设计规范驱动LLM生成RTL代码，并使用提供的测试平台验证生成代码的功能正确性。研究人员可以利用该数据集评估不同LLM在语法正确性、功能正确性和架构符合性方面的表现。数据集支持零样本提示和多样本生成策略（如pass@5评估），以捕捉模型在非代理环境下的最佳表现。此外，高级基准测试（如Levels 5-6）还提供Python参考模型，用于生成测试激励和黄金输出，进一步支持复杂设计的验证和性能分析。

背景与挑战

背景概述

ArchXBench是由国际信息技术研究所（IIIT Hyderabad）和北卡罗来纳大学夏洛特分校的研究团队于2025年推出的复杂数字系统基准测试套件，旨在评估大型语言模型（LLM）在寄存器传输级（RTL）综合中的能力。该数据集填补了现有基准测试在层次化组合、深度流水线和领域特定加速器方面的空白，涵盖了从简单组合电路到高级密码学、图像处理和机器学习加速器的广泛设计。ArchXBench的推出为研究社区提供了一个标准化的测试平台，推动了AI辅助硬件设计方法的发展。

当前挑战

ArchXBench面临的挑战主要体现在两个方面：领域问题的复杂性和构建过程的严谨性。在领域问题方面，数据集需要解决LLM在生成复杂RTL代码时的能力局限，特别是在处理深度流水线、浮点运算和层次化模块组合时表现出的明显不足。在构建过程中，研究团队需确保每个基准测试的设计规范、问题描述和测试平台的准确性与完整性，以支持对LLM生成代码的功能正确性和架构合规性进行系统评估。此外，数据集的层次化结构设计也要求对复杂度进行精确控制，以真实反映实际SoC设计中的挑战。

常用场景

经典使用场景

ArchXBench作为一款专注于复杂数字系统设计的基准测试套件，其经典使用场景主要集中于评估大型语言模型（LLM）在寄存器传输级（RTL）综合任务中的表现。该数据集通过六个层次的设计复杂度，从简单的组合逻辑电路到高度集成的子系统，为研究者提供了一个全面的测试平台。在硬件设计自动化领域，ArchXBench被广泛用于验证LLM在生成功能正确且符合架构要求的Verilog代码方面的能力，特别是在密码学、图像处理和信号处理等领域的加速器设计中。

衍生相关工作

ArchXBench的推出催生了一系列相关研究工作，包括基于LLM的硬件设计代理开发、检索增强生成技术应用，以及形式化验证方法的创新。该数据集启发了如VerilogCoder等自主Verilog编码代理的开发，促进了图基规划和抽象语法树波形追踪等技术的融合。同时，其层级化设计理念也被PyHDL-Eval等Python硬件描述语言基准测试所借鉴，推动了跨语言硬件设计评估框架的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

随着人工智能在硬件设计领域的深入应用，ArchXBench作为面向复杂数字系统的基准测试套件，正在推动大语言模型（LLM）驱动的RTL综合研究迈向新高度。该数据集通过涵盖密码学、图像处理、机器学习和信号处理等领域的多层级设计，为评估LLM在复杂数字电路生成能力方面提供了标准化平台。当前研究热点聚焦于突破LLM在深流水线、浮点运算和定制架构等高级设计中的能力边界，尤其关注模型在层次化组合、参数化设计和领域特定加速器生成方面的表现。ArchXBench的结构化测试环境不仅揭示了现有模型在Level 4及以上复杂度的显著性能衰减，更为开发新型提示策略、多智能体协作和形式化验证等增强技术指明了方向。该数据集通过模拟真实SoC设计流程中的架构权衡，正在重塑AI辅助硬件设计的研究范式，其包含的Python参考模型与Verilog测试平台为构建端到端的智能设计系统提供了关键基础设施。

相关研究论文

• ArchXBench: A Complex Digital Systems Benchmark Suite for LLM Driven RTL Synthesis

  国际信息科技学院计算机系统组, 北卡罗来纳大学夏洛特分校电气与计算机工程系 · 2025年