ADO-LLM: Analog Design Bayesian Optimization with In-Context Learning of Large Language Models
作者: Yuxuan Yin, Yu Wang, Boxun Xu, Peng Li
分类: cs.LG
发布日期: 2024-06-26 (更新: 2025-04-03)
备注: 9 pages, 3 figures
期刊: ICCAD: International Conference on Computer-Aided Design, 2024
💡 一句话要点
ADO-LLM：结合大语言模型上下文学习的模拟电路设计贝叶斯优化
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 模拟电路设计 贝叶斯优化 大语言模型 上下文学习 机器学习 自动化设计 领域知识
📋 核心要点
- 模拟电路设计依赖专家知识，传统贝叶斯优化在高维空间搜索效率低，成本高昂。
- ADO-LLM 融合大语言模型与贝叶斯优化，利用 LLM 快速生成可行设计点，提升搜索效率。
- 实验表明，ADO-LLM 在模拟电路设计中显著提升了设计效率和效果，优于传统方法。
📝 摘要（中文）
模拟电路设计需要大量的人工专业知识和参与，这严重阻碍了设计效率。贝叶斯优化(BO)是一种流行的基于机器学习的优化策略，已被用于自动化模拟设计，因为它适用于各种电路拓扑和技术。传统的BO方法采用黑盒高斯过程代理模型和优化的标记数据查询，通过权衡探索和利用来寻找优化解决方案。然而，从计算和数据使用的角度来看，在BO中搜索最佳设计解决方案的代价可能很高，特别是对于高维优化问题。本文提出了ADO-LLM，这是第一个将大型语言模型(LLM)与贝叶斯优化相结合用于模拟设计优化的工作。ADO-LLM利用LLM注入领域知识的能力，快速生成可行的设计点，以弥补BO在寻找高价值设计区域方面的低效率，特别是在BO概率代理模型的设计空间覆盖有限的情况下。同时，在迭代BO过程中评估的设计点的采样为LLM提供了高质量的演示，以便在利用注入的广泛设计知识的同时生成高质量的设计点。此外，BO的探索带来的多样性丰富了LLM的上下文理解，使其能够在设计空间中更广泛地搜索，并防止重复和冗余的建议。我们在两种不同类型的模拟电路上评估了所提出的框架，并证明了设计效率和有效性的显著提高。
🔬 方法详解
问题定义：模拟电路设计是一个复杂且耗时的过程，需要大量的专业知识。传统的贝叶斯优化方法虽然可以自动化设计过程，但在高维设计空间中，由于探索效率低和数据利用率不高，寻找最优解的成本很高。现有的BO方法依赖于高斯过程等代理模型，在设计空间覆盖有限的情况下，难以快速找到有价值的设计区域。
核心思路：ADO-LLM的核心思路是将大语言模型（LLM）的领域知识融入到贝叶斯优化过程中。LLM能够基于其预训练的知识快速生成可行的设计点，从而弥补BO在探索阶段的不足。同时，BO过程中的采样数据可以作为LLM的演示，帮助LLM生成更高质量的设计点。通过结合LLM的知识生成能力和BO的优化能力，可以更高效地搜索最优设计方案。
技术框架：ADO-LLM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 贝叶斯优化模块：使用传统BO方法进行迭代优化，选择设计点并评估性能。2) 大语言模型模块：利用LLM生成设计点建议，并根据BO的反馈进行调整。3) 上下文学习模块：将BO过程中的采样数据作为LLM的上下文信息，用于指导LLM生成更符合目标的设计点。4) 评估模块：对生成的设计点进行评估，并将结果反馈给BO和LLM模块。
关键创新：ADO-LLM最重要的创新点在于将大语言模型与贝叶斯优化相结合，利用LLM的领域知识来加速BO的探索过程。与传统的BO方法相比，ADO-LLM能够更快速地找到有价值的设计区域，并减少对大量数据的依赖。此外，通过上下文学习，LLM能够不断学习和适应设计任务，提高生成设计点的质量和多样性。
关键设计：ADO-LLM的关键设计包括：1) 如何有效地将BO的采样数据转化为LLM可以理解的上下文信息。2) 如何设计合适的提示（prompt）来引导LLM生成符合目标的设计点。3) 如何平衡BO的探索和利用，以及LLM的知识生成。4) 如何评估LLM生成的设计点的质量，并将其反馈给LLM进行调整。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所使用的LLM和具体的模拟电路设计任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在两种不同类型的模拟电路上验证了ADO-LLM的有效性，实验结果表明，与传统的贝叶斯优化方法相比，ADO-LLM能够显著提高设计效率和效果。具体的性能提升数据未知，但摘要强调了“notable improvements”，表明性能提升是显著的。
🎯 应用场景
ADO-LLM 有潜力广泛应用于各种模拟电路设计领域，例如运算放大器、滤波器、模数转换器等。该方法可以显著缩短设计周期，降低设计成本，并提高设计性能。未来，ADO-LLM 还可以扩展到其他工程设计领域，例如机械设计、化学合成等，实现更广泛的自动化和智能化。
📄 摘要（原文）
Analog circuit design requires substantial human expertise and involvement, which is a significant roadblock to design productivity. Bayesian Optimization (BO), a popular machine learning based optimization strategy, has been leveraged to automate analog design given its applicability across various circuit topologies and technologies. Traditional BO methods employ black box Gaussian Process surrogate models and optimized labeled data queries to find optimization solutions by trading off between exploration and exploitation. However, the search for the optimal design solution in BO can be expensive from both a computational and data usage point of view, particularly for high dimensional optimization problems. This paper presents ADO-LLM, the first work integrating large language models (LLMs) with Bayesian Optimization for analog design optimization. ADO-LLM leverages the LLM's ability to infuse domain knowledge to rapidly generate viable design points to remedy BO's inefficiency in finding high value design areas specifically under the limited design space coverage of the BO's probabilistic surrogate model. In the meantime, sampling of design points evaluated in the iterative BO process provides quality demonstrations for the LLM to generate high quality design points while leveraging infused broad design knowledge. Furthermore, the diversity brought by BO's exploration enriches the contextual understanding of the LLM and allows it to more broadly search in the design space and prevent repetitive and redundant suggestions. We evaluate the proposed framework on two different types of analog circuits and demonstrate notable improvements in design efficiency and effectiveness.