洞見 - Machine Learning - # 類比混合訊號電路自動設計

AMSnet-KG：基於知識圖譜增強語言模型的類比混合訊號電路自動設計之網表資料集

Q: 隨著 AMSnet-KG 資料集規模的擴大和 AMSgen 框架的完善，未來是否有可能實現完全自動化的 AMS 電路設計，完全取代人工設計？

AMS 電路設計的自動化是一個極具挑戰性的目標，完全取代人工設計涉及諸多因素。雖然 AMSnet-KG 資料集和 AMSgen 框架的發展為自動化 AMS 電路設計帶來了希望，但要實現完全自動化仍面臨以下挑戰： AMS 電路設計複雜度高: AMS 電路設計需要考慮多種因素，包括電路性能、功耗、面積、噪聲、線性度、穩定性等。目前的自動化方法主要集中在電路拓撲和電晶體尺寸的優化，對於其他設計目標的考慮還不夠完善。 設計經驗和知識的轉化: 經驗豐富的 AMS 電路設計師在設計過程中會運用大量的專業知識和設計經驗，這些知識和經驗難以完全轉化為機器可理解和運用的形式。 新技術和新應用場景的適應性: 隨著半導體技術的發展和應用場景的變化，AMS 電路設計也面臨著新的挑戰，例如新工藝節點的設計規則、新應用場景的特殊需求等。自動化設計工具需要具備快速適應這些變化的能力。 因此，完全自動化的 AMS 電路設計是一個長期的目標，需要不斷完善資料集、演算法和設計流程。在可預見的未來，人工設計和自動化設計工具將會是相輔相成的關係，自動化設計工具可以作為輔助工具，幫助設計師提高設計效率，而設計師的經驗和知識仍然是不可或缺的。

Q: 本文提出的方法主要基於電路拓撲和電晶體尺寸的優化，如何將其他設計目標，例如功耗、面積和可靠性，也納入自動設計流程中？

將功耗、面積和可靠性等設計目標納入自動設計流程，可以從以下幾個方面進行改進： 多目標優化: 將功耗、面積和可靠性等設計目標作為約束條件或優化目標，納入到基於貝葉斯優化的電晶體尺寸優化過程中。例如，可以將功耗和面積限制在一定範圍內，或將功耗、面積和性能指標進行加權，形成一個綜合的優化目標。 知識圖譜擴展: 在 AMSnet-KG 知識圖譜中添加關於功耗、面積和可靠性的資訊，例如電路元件的功耗模型、面積模型和可靠性參數等。這樣可以讓 LLM 在生成設計策略時考慮到這些因素。 模擬和驗證: 在自動設計流程中加入功耗、面積和可靠性的模擬和驗證環節。例如，可以使用模擬工具評估電路的功耗和面積，並使用可靠性分析工具評估電路的可靠性。 通過以上改進，可以將功耗、面積和可靠性等設計目標納入自動設計流程，從而實現更加全面和優化的 AMS 電路設計。

Q: LLM 在理解自然語言方面的優勢是否可以用於開發更直觀、更易於使用的 AMS 電路設計工具，例如基於語音或文字描述的電路設計介面？

LLM 在自然語言理解方面的優勢為開發更直觀、易用的 AMS 電路設計工具提供了巨大潛力。基於語音或文字描述的電路設計介面可以讓設計師以更自然、更直觀的方式表達設計需求，降低使用門檻，提高設計效率。以下是一些可能的應用方向： 語音或文字轉換為設計規格: 設計師可以使用語音或文字描述電路的功能和性能需求，LLM 可以理解這些描述並將其轉換為具體的設計規格，例如增益、頻寬、功耗等。 基於語義的電路搜索: 設計師可以使用自然語言描述所需的電路功能，LLM 可以根據語義理解在電路庫或知識圖譜中搜索匹配的電路拓撲。 自動生成設計文檔: LLM 可以根據設計師的語音或文字描述自動生成設計文檔，例如設計方案、電路圖、模擬結果等。 互動式設計指導: 設計師可以通過語音或文字與 LLM 進行互動，例如詢問設計問題、尋求設計建議等。LLM 可以根據設計師的輸入提供相應的幫助和指導。 總之，利用 LLM 的自然語言理解能力可以開發出更人性化、更智能化的 AMS 電路設計工具，讓設計師能夠更專注於設計本身，而無需花費過多時間學習複雜的軟體操作和設計流程。

核心概念

本論文提出 AMSnet-KG，一個包含電路圖、網表和註釋的知識圖譜資料集，並基於此開發了 AMSgen 自動電路設計框架，利用大型語言模型和貝葉斯優化，從效能規格自動生成電路拓撲和電晶體尺寸。

摘要