論文の概要: Practical Layout-Aware Analog/Mixed-Signal Design Automation with Bayesian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17073v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 19:02:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 00:16:46.060706
• Title: Practical Layout-Aware Analog/Mixed-Signal Design Automation with Bayesian Neural Networks
• Title（参考訳）: ベイズニューラルネットワークを用いた実用的なレイアウト対応アナログ・ミキシング信号設計自動化
• Authors: Ahmet F. Budak, Keren Zhu, and David Z. Pan
• Abstract要約: 多くの学習ベースのアルゴリズムは数千のシミュレーションデータポイントを必要とするが、回路をシミュレートするには高価ではない。 そこで本研究では,少量のデータを用いて学習可能なアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.877728608070716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The high simulation cost has been a bottleneck of practical analog/mixed-signal design automation. Many learning-based algorithms require thousands of simulated data points, which is impractical for expensive to simulate circuits. We propose a learning-based algorithm that can be trained using a small amount of data and, therefore, scalable to tasks with expensive simulations. Our efficient algorithm solves the post-layout performance optimization problem where simulations are known to be expensive. Our comprehensive study also solves the schematic-level sizing problem. For efficient optimization, we utilize Bayesian Neural Networks as a regression model to approximate circuit performance. For layout-aware optimization, we handle the problem as a multi-fidelity optimization problem and improve efficiency by exploiting the correlations from cheaper evaluations. We present three test cases to demonstrate the efficiency of our algorithms. Our tests prove that the proposed approach is more efficient than conventional baselines and state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 高いシミュレーションコストは実用的なアナログ/混合信号設計自動化のボトルネックとなっている。 多くの学習ベースのアルゴリズムは数千のシミュレーションデータポイントを必要とするが、回路をシミュレートするには高価ではない。 そこで本研究では,少ないデータ量で学習し,高価なシミュレーションでタスクにスケーラブルな学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,シミュレーションが高価であることが知られているレイアウト後の性能最適化問題を解く。 我々の包括的な研究は、スキーマレベルのサイズ問題も解決する。 効率よく最適化するために,ベイズニューラルネットワークを回帰モデルとして利用して回路性能を近似する。 レイアウトアウェア最適化では,マルチ忠実度最適化問題としてこの問題を扱い,より安価な評価から相関を生かして効率を向上させる。 本稿では,アルゴリズムの効率性を示す3つのテストケースを提案する。 提案手法は従来のベースラインや最先端アルゴリズムよりも効率的であることを示す。

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