Fugu-MT 論文翻訳(概要): LaMAGIC: Language-Model-based Topology Generation for Analog Integrated Circuits

論文の概要: LaMAGIC: Language-Model-based Topology Generation for Analog Integrated Circuits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18269v2
Date: Thu, 29 Aug 2024 08:07:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-30 18:35:55.597895
Title: LaMAGIC: Language-Model-based Topology Generation for Analog Integrated Circuits
Title（参考訳）: LaMAGIC:アナログ集積回路のための言語モデルに基づくトポロジー生成
Authors: Chen-Chia Chang, Yikang Shen, Shaoze Fan, Jing Li, Shun Zhang, Ningyuan Cao, Yiran Chen, Xin Zhang,
Abstract要約: 先駆的な言語モデルに基づくトポロジ生成モデルであるLaMAGICを紹介する。 LaMAGICは、カスタム仕様から最適化された回路設計を単一のパスで効率的に生成できる。 LaMAGICは0.01の厳格な許容条件で最大96%の成功率を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.002169206594793
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the realm of electronic and electrical engineering, automation of analog circuit is increasingly vital given the complexity and customized requirements of modern applications. However, existing methods only develop search-based algorithms that require many simulation iterations to design a custom circuit topology, which is usually a time-consuming process. To this end, we introduce LaMAGIC, a pioneering language model-based topology generation model that leverages supervised finetuning for automated analog circuit design. LaMAGIC can efficiently generate an optimized circuit design from the custom specification in a single pass. Our approach involves a meticulous development and analysis of various input and output formulations for circuit. These formulations can ensure canonical representations of circuits and align with the autoregressive nature of LMs to effectively addressing the challenges of representing analog circuits as graphs. The experimental results show that LaMAGIC achieves a success rate of up to 96\% under a strict tolerance of 0.01. We also examine the scalability and adaptability of LaMAGIC, specifically testing its performance on more complex circuits. Our findings reveal the enhanced effectiveness of our adjacency matrix-based circuit formulation with floating-point input, suggesting its suitability for handling intricate circuit designs. This research not only demonstrates the potential of language models in graph generation, but also builds a foundational framework for future explorations in automated analog circuit design.
Abstract（参考訳）: 電子工学と電気工学の分野では、現代的な応用の複雑さとカスタマイズされた要求を考えると、アナログ回路の自動化がますます不可欠になっている。しかし、既存の手法では、回路トポロジを設計するために多くのシミュレーションイテレーションを必要とする探索ベースのアルゴリズムしか開発していない。この目的のために, 教師付き微調整を利用して自動アナログ回路設計を行う言語モデルに基づくトポロジ生成モデルであるLaMAGICを紹介する。 LaMAGICは、カスタム仕様から最適化された回路設計を単一のパスで効率的に生成できる。本手法は,回路の様々な入力および出力の定式化の精密な開発と解析を含む。これらの定式化は、アナログ回路をグラフとして表すという課題に効果的に対処するために、回路の標準表現を保証し、LMの自己回帰的な性質と整合することができる。実験結果から,LaMAGICは0.01の厳格な許容条件下で最大96\%の成功率を達成した。また、LaMAGICのスケーラビリティと適応性についても検討し、より複雑な回路上でその性能をテストする。本研究は, 浮動小数点入力を用いた隣接行列を用いた回路定式化の有効性が向上し, 複雑な回路設計に適合することが示唆された。この研究は、グラフ生成における言語モデルの可能性を示すだけでなく、自動アナログ回路設計における将来の探索のための基盤となる枠組みを構築する。

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