Fugu-MT 論文翻訳(概要): Analog/Mixed-Signal Circuit Synthesis Enabled by the Advancements of Circuit Architectures and Machine Learning Algorithms

論文の概要: Analog/Mixed-Signal Circuit Synthesis Enabled by the Advancements of Circuit Architectures and Machine Learning Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07824v1
Date: Wed, 15 Dec 2021 01:47:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-16 17:25:22.795343
Title: Analog/Mixed-Signal Circuit Synthesis Enabled by the Advancements of Circuit Architectures and Machine Learning Algorithms
Title（参考訳）: 回路アーキテクチャと機械学習アルゴリズムの進歩によるアナログ・混合信号回路合成
Authors: Shiyu Su, Qiaochu Zhang, Mohsen Hassanpourghadi, Juzheng Liu, Rezwan A Rasul, and Mike Shuo-Wei Chen
Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワークに基づくサロゲートモデルを用いて、回路設計パラメータの探索とレイアウトの反復を高速化する。最後に、AMS回路のいくつかの例を、仕様からシリコンプロトタイプまで迅速に合成し、人間の介入を大幅に削減する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Analog mixed-signal (AMS) circuit architecture has evolved towards more digital friendly due to technology scaling and demand for higher flexibility/reconfigurability. Meanwhile, the design complexity and cost of AMS circuits has substantially increased due to the necessity of optimizing the circuit sizing, layout, and verification of a complex AMS circuit. On the other hand, machine learning (ML) algorithms have been under exponential growth over the past decade and actively exploited by the electronic design automation (EDA) community. This paper will identify the opportunities and challenges brought about by this trend and overview several emerging AMS design methodologies that are enabled by the recent evolution of AMS circuit architectures and machine learning algorithms. Specifically, we will focus on using neural-network-based surrogate models to expedite the circuit design parameter search and layout iterations. Lastly, we will demonstrate the rapid synthesis of several AMS circuit examples from specification to silicon prototype, with significantly reduced human intervention.
Abstract（参考訳）: アナログ混合信号(AMS)回路アーキテクチャは、技術スケーリングとより高い柔軟性/再構成性への需要により、よりデジタルフレンドリーに進化してきた。一方、AMS回路の設計複雑性とコストは、複雑なAMS回路の回路サイズ、レイアウト、検証を最適化する必要があるため、大幅に増大している。一方、機械学習(ML)アルゴリズムは、過去10年間で指数関数的に成長しており、電子設計自動化(EDA)コミュニティによって積極的に活用されている。本稿では、この傾向によってもたらされる機会と課題を明らかにし、ams回路アーキテクチャと機械学習アルゴリズムの最近の進化によって実現される、いくつかの新しいams設計手法について概説する。具体的には,ニューラルネットワークを用いたサーロゲートモデルを用いて回路設計パラメータ探索とレイアウトイテレーションを高速化する。最後に、AMS回路のいくつかの例を、仕様からシリコンプロトタイプまで迅速に合成し、人間の介入を大幅に削減する。

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