CktHGVAE:一种用于晶体管级模拟/混合信号电路设计与分析的对称设计/状态异构图变分自编码器
CktHGVAE: A Symmetric Design/State Heterogeneous Graph Variational Autoencoder for Transistor-level Analog/Mixed-signal Circuit Design and Analysis
精选理由
将电路设计变量与工作状态联合建模,支持高成功率自动寻优,并可零样本迁移至未见拓扑。
AI 摘要
arXiv:2610.19508v1 公告类型:新提交 摘要:我们提出了 CktHGVAE,这是一种面向晶体管级模拟/混合信号 CMOS 电路的异构图变分自编码器,其输入和输出不仅包含设计变量,还包含状态变量。在采用单一超参数配置且不进行拓扑特定调优的情况下,将模型生成的电路工作状态与 SPICE 仿真结果进行比较,典型单端电压放大器和 CMOS 反相器的 R² 中位数均高于 0.9;对于采用较大数据集的差分放大器,R² 中位数为 0.81–0.96。我们以采用 NMOS 输入和电阻负载的共源电压放大器为例,展示了在经 PCA 降维的潜在空间中,利用贝叶斯优化、进化搜索、随机搜索和准穷举搜索进行潜在空间优化的方法,其中目标函数被定义为对偏离所需电路规格的惩罚。对于每种搜索策略,模型提出的所有候选设计中,有 93.3%–100% 在解码器输出端满足所需电路规格,且 SPICE 仿真验证了其中 90%–100% 确实满足要求。在一组拓扑上预训练的模型无需任何重新训练即可迁移到未见过的拓扑;在四种场景中的三种场景下,包括从单端拓扑迁移到差分拓扑,零样本重建的 R² 中位数达到 0.72–0.90,但迁移保真度取决于预训练拓扑的选择。我们的演示表明,所提出的模型有望成为 AMS CMOS 电路设计自动化的基础。