AMSNet: Netlist Dataset for AMS Circuits

📄 arXiv: 2405.09045v2 📥 PDF

作者: Zhuofu Tao, Yichen Shi, Yiru Huo, Rui Ye, Zonghang Li, Li Huang, Chen Wu, Na Bai, Zhiping Yu, Ting-Jung Lin, Lei He

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-15 (更新: 2024-10-08)

💡 一句话要点

AMSNet：为模拟/混合信号电路设计提供大规模网表数据集

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 模拟电路设计 混合信号电路设计 网表生成 数据集 多模态学习 大型语言模型 自动化设计 集成电路

📋 核心要点

  1. 模拟/混合信号电路设计高度依赖人工，效率提升面临挑战。
  2. 论文提出自动化的原理图到网表转换技术，构建大规模AMSNet数据集。
  3. AMSNet数据集旨在促进多模态大型语言模型在AMS电路设计中的应用。

📝 摘要（中文）

当前模拟/混合信号(AMS)集成电路(IC)设计需要大量的人工干预。多模态大型语言模型(MLLM)的出现揭示了其在各个领域的巨大潜力，也暗示了它们在简化大规模AMS IC设计方面的适用性。然而，将MLLM应用于自动AMS电路生成的一个瓶颈是缺乏一个全面的数据集来描述原理图-网表关系。因此，我们设计了一种自动技术，用于将原理图转换为网表，并创建了AMSNet数据集，其中包含晶体管级原理图和相应的SPICE格式网表。随着规模的增长，AMSNet可以显著促进MLLM在AMS电路设计中的应用探索。我们已经公开了初始的网表集合，并将于本文发表后提供我们的网表生成工具和完整数据集。

🔬 方法详解

问题定义：当前模拟/混合信号(AMS)集成电路设计流程中，从电路原理图到网表的转换通常需要人工完成，耗时且容易出错。缺乏大规模、高质量的原理图-网表对应数据集，阻碍了多模态大型语言模型(MLLM)在AMS电路自动生成领域的应用。现有方法难以满足MLLM训练所需的数据量和质量要求。

核心思路：论文的核心思路是开发一种自动化的原理图到网表转换技术，从而能够高效地生成大规模的AMSNet数据集。通过自动化的方式，可以避免人工转换的错误，并显著提高数据生成的效率，为后续MLLM的训练和应用提供充足的数据支持。

技术框架：论文构建了一个自动化的原理图到网表转换流程。该流程可能包含以下主要模块：1) 原理图解析模块：负责读取和解析电路原理图文件，提取电路元件和连接关系等信息。2) 网表生成模块：根据提取的电路信息，按照SPICE格式生成对应的网表文件。3) 验证模块：对生成的网表进行验证，确保其正确性和完整性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种自动化的原理图到网表转换技术，并利用该技术构建了大规模的AMSNet数据集。与传统的人工转换方法相比，该方法具有更高的效率和更低的错误率。此外，AMSNet数据集的规模和质量也为MLLM在AMS电路设计领域的应用提供了重要的基础。

关键设计：由于论文摘要中没有提供关于具体技术细节的信息，例如参数设置、损失函数或网络结构等，因此这部分内容未知。但是，可以推测，在原理图解析模块中，可能需要设计特定的算法来识别电路元件和连接关系。在网表生成模块中，需要根据SPICE格式规范，将电路信息转换为相应的网表代码。在验证模块中，可能需要使用电路仿真工具来验证网表的正确性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文构建了大规模的AMSNet数据集，包含晶体管级原理图和对应的SPICE格式网表。该数据集的发布将为多模态大型语言模型在AMS电路设计领域的应用提供重要的数据支持，有望显著提升电路设计的自动化水平。具体性能数据和提升幅度将在论文发表后公布。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化模拟/混合信号电路设计流程，降低设计成本，缩短设计周期。通过结合多模态大型语言模型，有望实现电路的自动生成和优化，加速芯片设计进程。此外，AMSNet数据集的发布将促进相关领域的研究，推动人工智能技术在集成电路设计领域的应用。

📄 摘要（原文）

Today's analog/mixed-signal (AMS) integrated circuit (IC) designs demand substantial manual intervention. The advent of multimodal large language models (MLLMs) has unveiled significant potential across various fields, suggesting their applicability in streamlining large-scale AMS IC design as well. A bottleneck in employing MLLMs for automatic AMS circuit generation is the absence of a comprehensive dataset delineating the schematic-netlist relationship. We therefore design an automatic technique for converting schematics into netlists, and create dataset AMSNet, encompassing transistor-level schematics and corresponding SPICE format netlists. With a growing size, AMSNet can significantly facilitate exploration of MLLM applications in AMS circuit design. We have made an initial set of netlists public, and will make both our netlist generation tool and the full dataset available upon publishing of this paper.