LLMs have shown early promise in generating RTL code, yet evaluating their capabilities in realistic setups remains a challenge. So far, RTL benchmarks have been limited in scale, skewed toward trivial designs, offering minimal verification rigor, and remaining vulnerable to data contamination. To overcome these limitations and to push the field forward, this paper introduces NotSoTiny, a benchmark that assesses LLM on the generation of structurally rich and context-aware RTL. Built from hundreds of actual hardware designs produced by the Tiny Tapeout community, our automated pipeline removes duplicates, verifies correctness and periodically incorporates new designs to mitigate contamination, matching Tiny Tapeout release schedule. Evaluation results show that NotSoTiny tasks are more challenging than prior benchmarks, emphasizing its effectiveness in overcoming current limitations of LLMs applied to hardware design, and in guiding the improvement of such promising technology.


翻译:大型语言模型(LLM)在生成RTL代码方面已展现出初步潜力,但在真实场景中评估其能力仍面临挑战。迄今为止,RTL基准测试普遍存在规模有限、偏向简单设计、验证严谨性不足,且易受数据污染影响等问题。为突破这些局限并推动领域发展,本文提出了NotSoTiny基准测试,旨在评估LLM生成结构丰富且上下文感知的RTL代码的能力。该基准基于Tiny Tapeout社区产出的数百个实际硬件设计构建,通过自动化流水线去除重复设计、验证正确性,并依据Tiny Tapeout的发布周期定期纳入新设计以缓解数据污染问题。评估结果表明,NotSoTiny的任务比现有基准更具挑战性,突显了其在克服当前LLM应用于硬件设计的局限性以及指导这项前景技术改进方面的有效性。

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