Automated topology synthesis for analog integrated circuits
Notice bibliographique
Résumé
Currently, except for circuit topology synthesis, all the other phases in the analog integrated circuit design procedure are equipped with electronic design automation (EDA) commercial tools to greatly facilitate the human laborious work and significantly improve the design productivity, even though they are still not as mature as digital EDA counterparts. This dissertation focuses on developing a circuit topology synthesis EDA tool for analog integrated circuits. In order to make the developed EDA tool commercializable, there are many challenges that have to be solved, including trustworthy solutions, innovative solutions, wide applicability, sound generalization capability, and affordable computation effort. This thesis proposes a graph-based generation method to automatically synthesize analog integrated circuits, which has partially solved some challenges. But one serious problem of this method is its unaffordable computation effort due to the time-consuming sizing process for a huge number of generated circuit structures. To address this problem, we propose a novel performance modeling method that can boost the sizing efficiency by more than 30 times with ignorable model building overhead, which is especially suitable for the circuit synthesis work that involves generating various circuit structures. With the assistance of the emerging machine learning advancement, EDA tools can be more efficient and effective. We have employed the deep reinforcement learning technique in this dissertation to synthesize analog integrated circuit structures. Its technical merits make it be able to address those pending challenges much better than the graph-based generation method. But it still suffers from a shortcoming, that is, the learning process has to be performed from scratch once the technology or design specification changes. In order to overcome this shortcoming, the transfer learning technique is applied to transfer the learned knowledge from a learning process to another in order to largely save the learning effort. The experimental results exhibit strong efficacy and great applicability of our proposed methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».