論文の概要: INSIGHT: Universal Neural Simulator for Analog Circuits Harnessing Autoregressive Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07346v2
- Date: Sat, 13 Jul 2024 21:29:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 13:41:05.222614
- Title: INSIGHT: Universal Neural Simulator for Analog Circuits Harnessing Autoregressive Transformers
- Title（参考訳）: INSIGHT: 自己回帰変換器を損なうアナログ回路用ユニバーサルニューラルネットワークシミュレータ
- Authors: Souradip Poddar, Youngmin Oh, Yao Lai, Hanqing Zhu, Bosun Hwang, David Z. Pan,
- Abstract要約: INSIGHTはアナログフロントエンド設計自動化ループにおける効果的なユニバーサルニューラルネットワークシミュレータである。
アナログ回路の性能指標を数マイクロ秒の推論時間で正確に予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.94505840368669
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Analog front-end design heavily relies on specialized human expertise and costly trial-and-error simulations, which motivated many prior works on analog design automation. However, efficient and effective exploration of the vast and complex design space remains constrained by the time-consuming nature of SPICE simulations, making effective design automation a challenging endeavor. In this paper, we introduce INSIGHT, a GPU-powered, technology-agnostic, effective universal neural simulator in the analog front-end design automation loop. INSIGHT accurately predicts the performance metrics of analog circuits across various technologies with just a few microseconds of inference time. Notably, its autoregressive capabilities enable INSIGHT to accurately predict simulation-costly critical transient specifications leveraging less expensive performance metric information. The low cost and high fidelity feature make INSIGHT a good substitute for standard simulators in analog front-end optimization frameworks. INSIGHT is compatible with any optimization framework, facilitating enhanced design space exploration for sample efficiency through sophisticated offline learning and adaptation techniques. Our experiments demonstrate that INSIGHT-M, a model-based batch reinforcement learning sizing framework with INSIGHT as the accurate surrogate, only requires < 20 real-time simulations with 100-1000x lower simulation costs and significant speedup over existing sizing methods.
- Abstract（参考訳）: アナログフロントエンドの設計は、専門的な人間の専門知識とコストのかかる試行錯誤シミュレーションに大きく依存しており、アナログ設計の自動化に関する多くの先行研究を動機付けている。
しかし、広範かつ複雑な設計空間の効率的かつ効果的な探索は、SPICEシミュレーションの時間のかかる性質に制約され続けており、効率的な設計自動化は困難である。
本稿では、アナログフロントエンド設計自動化ループにおいて、GPUを用いた、技術に依存しない、効果的なユニバーサルニューラルネットワークシミュレータであるINSIGHTを紹介する。
INSIGHTは数マイクロ秒の推論時間でアナログ回路の性能を正確に予測する。
特に、その自動回帰機能により、INSIGHTはコストの低いパフォーマンスメトリック情報を活用するために、シミュレーションコストのかかる一時的な仕様を正確に予測することができる。
低コストで高忠実な機能により、INSIGHTはアナログフロントエンド最適化フレームワークにおける標準シミュレータの代替となる。
INSIGHTは任意の最適化フレームワークと互換性があり、洗練されたオフライン学習と適応技術を通じて、サンプル効率のための設計空間の探索を容易にする。
実験の結果,INSIGHT-Mは,100～1000倍のシミュレーションコストと既存のサイズ法よりも大幅に高速化された20個のリアルタイムシミュレーションしか必要としないことがわかった。
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