arXiv cs.AI· Pengju Liu, Nuo Xu, Jinwei Tang, Yu Cao, Caiwen Ding·· 9 天前AI 评分24
PostEDA-Bench：面向 PPA 收敛与 DRC 修复的分层 EDA 基准
Bridging the Last Mile of Circuit Design: PostEDA-Bench, a Hierarchical Benchmark for PPA Convergence and DRC Fixing
AI 导读
研究者推出 PostEDA-Bench，一个覆盖 DRC-Essential、DRC-Reasoning、PPA-Mono、PPA-Multi 四类共 145 项任务的分层基准，用于评估 LLM 智能体在 EDA 签核后 DRC 修复与 PPA 收敛上的表现。
正文 · AI 翻译
摘要：基于 LLM 的智能体正越来越多地应用于电子设计自动化（EDA）的“最后一公里”：修复工具运行后残留的签核设计规则检查（DRC）违规，并收敛功耗-性能-面积（PPA）目标。然而，现有的 EDA-LLM 基准完全忽略了 DRC 修复，并依赖于与单一工具链绑定的扁平层级结构。我们提出了 PostEDA-Bench，这是一个分层基准，包含 145 个任务，涵盖 DRC-Essential、DRC-Reasoning、PPA-Mono 和 PPA-Multi，并由支持机器可检查评估的 EDA 工具链提供支持。在多种智能体脚手架下对八个商业和开源 LLM 进行评估后，我们发现智能体在合成的 DRC-Essential 和单目标 PPA-Mono 上表现尚可，但在更贴近实际的 DRC-Reasoning 上性能急剧下降，最佳成功率为 36.66%，在 PPA-Multi 上最佳成功率为 20.00%；视觉增强持续提升 DRC-Bench；而权衡推理，而非旋钮知识，是 PPA-Multi 的主要瓶颈。
| 主题： | 硬件架构（cs.AR）；人工智能（cs.AI）；多智能体系统（cs.MA） |
| 引用为： | arXiv:2605.06936 [cs.AR] |
| （或 arXiv:2605.06936v4 [cs.AR] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.06936 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
提交历史
来自：Pengju Liu [查看电子邮件]
[v1]
2026年5月7日星期四 20:54:07 UTC（515 KB）
[v2]
2026年5月21日星期四 20:26:07 UTC（515 KB）
[v3]
2026年7月21日星期二 15:06:04 UTC（512 KB）
[v4]
2026年10月7日星期三 22:33:36 UTC（508 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org