論文の概要: LEDRO: LLM-Enhanced Design Space Reduction and Optimization for Analog Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12930v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 23:43:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:11:32.427685
• Title: LEDRO: LLM-Enhanced Design Space Reduction and Optimization for Analog Circuits
• Title（参考訳）: LEDRO:LLMによるアナログ回路の設計空間削減と最適化
• Authors: Dimple Vijay Kochar, Hanrui Wang, Anantha Chandrakasan, Xin Zhang,
• Abstract要約: アナログ回路サイズの設計空間を反復的に洗練する最適化手法とともに,Large Language Models (LLMs) を用いたLEDROを導入する。 LEDROは、他のRLやBOベースラインと比較して非常に一般化可能であり、異なるトポロジや技術ノードの設計アノテーションやモデルトレーニングは不要である。 結果,LEDROは平均13%のFoM改善,2.15倍のOp-Amp,48%のFoM改善,1.7倍のOp-Ampを向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.055279645400405
• License:
• Abstract: Traditional approaches for designing analog circuits are time-consuming and require significant human expertise. Existing automation efforts using methods like Bayesian Optimization (BO) and Reinforcement Learning (RL) are sub-optimal and costly to generalize across different topologies and technology nodes. In our work, we introduce a novel approach, LEDRO, utilizing Large Language Models (LLMs) in conjunction with optimization techniques to iteratively refine the design space for analog circuit sizing. LEDRO is highly generalizable compared to other RL and BO baselines, eliminating the need for design annotation or model training for different topologies or technology nodes. We conduct a comprehensive evaluation of our proposed framework and baseline on 22 different Op-Amp topologies across four FinFET technology nodes. Results demonstrate the superior performance of LEDRO as it outperforms our best baseline by an average of 13% FoM improvement with 2.15x speed-up on low complexity Op-Amps and 48% FoM improvement with 1.7x speed-up on high complexity Op-Amps. This highlights LEDRO's effective performance, efficiency, and generalizability.
• Abstract（参考訳）: アナログ回路を設計する従来のアプローチは時間を要するものであり、人間の専門知識を必要とする。 Bayesian Optimization (BO) や Reinforcement Learning (RL) といった手法を使った既存の自動化作業は、さまざまなトポロジや技術ノードをまたいで一般化するために、サブ最適でコストがかかる。 そこで本研究では,Large Language Models (LLMs) と協調して,アナログ回路サイズの設計空間を反復的に洗練するための新しいアプローチ LEDRO を提案する。 LEDROは、他のRLやBOベースラインと比較して非常に一般化可能であり、異なるトポロジや技術ノードの設計アノテーションやモデルトレーニングは不要である。 提案するフレームワークとベースラインを4つのFinFET技術ノードにまたがる22種類のOP-Ampトポロジで包括的に評価する。 結果,LEDROは平均13%のFoM改善,2.15倍のOp-Amp,48%のFoM改善,1.7倍のOp-Ampを向上した。 これはLEDROの効果的な性能、効率、一般化性を強調している。

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