利用大語(yǔ)言模型實(shí)現(xiàn)模擬版圖自動(dòng)化

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

引言模擬版圖自動(dòng)化是集成電路設(shè)計(jì)中的具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。傳統(tǒng)方法通常依賴于專門的工具或人工干預(yù)，限制了可擴(kuò)展性和靈活性。然而，人工智能特別是大型語(yǔ)言模型（LLMs）的最新進(jìn)展為模擬版圖設(shè)計(jì)自動(dòng)化開辟了新的可能性。本文介紹了Glayout，這是一個(gè)創(chuàng)新框架，結(jié)合了LLMs的強(qiáng)大功能和一種新穎的版圖描述語(yǔ)言，以簡(jiǎn)化模擬版圖設(shè)計(jì)過(guò)程[1]。

GLayout的核心理念是將人類語(yǔ)言提示轉(zhuǎn)換為模擬版圖的緊湊、富有表現(xiàn)力的文本表示。這種表示稱為"嚴(yán)格語(yǔ)法"，作為自然語(yǔ)言指令和最終版圖實(shí)現(xiàn)之間的中間步驟。通過(guò)利用LLMs來(lái)理解和生成這種嚴(yán)格語(yǔ)法，GLayout使設(shè)計(jì)者能夠使用直觀的高級(jí)描述創(chuàng)建復(fù)雜的模擬版圖。

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圖1：從用戶輸入到最終版圖生成的GLayout完整工作流程。

GLayout框架由幾個(gè)關(guān)鍵組件組成
1. 大型語(yǔ)言模型：LLM作為系統(tǒng)的"大腦"，解釋用戶提示并生成適當(dāng)?shù)膰?yán)格語(yǔ)法命令。通過(guò)結(jié)合微調(diào)和使用檢索增強(qiáng)生成（RAG）的上下文學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)理解版圖策略和模擬設(shè)計(jì)術(shù)語(yǔ)。
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2. 嚴(yán)格語(yǔ)法命令語(yǔ)言：這種中間表示捕捉版圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，同時(shí)省略低級(jí)細(xì)節(jié)。包括創(chuàng)建參數(shù)、放置組件、移動(dòng)模塊和路由連接的命令。

7 ~/ N& [+ y& r, s1 ]6 c3. Python API：GLayout引擎建立在Python API之上，與GDSFactory工具接口進(jìn)行版圖操作。此API提供了一個(gè)參數(shù)化單元（pcells）庫(kù)，并通過(guò)MappedPDK類支持與技術(shù)無(wú)關(guān)的設(shè)計(jì)。

4. 編譯流程：嚴(yán)格語(yǔ)法命令被解析并編譯成可執(zhí)行的Python代碼，然后可以為任何給定的工藝設(shè)計(jì)套件（PDK）生成最終版圖。
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( Y: n& t% R, H5 h圖2：演示了GLayout如何使用PDK實(shí)例化版圖元素，確�？绮煌�技術(shù)的可移植性。

! i8 t3 q: e* N* Z: \0 T. }GLayout的特點(diǎn)
+ @& z- E* H. L3 |GLayout的主要優(yōu)勢(shì)是能夠通過(guò)抽象處理PDK特定的細(xì)節(jié)。MappedPDK類將特定工藝的規(guī)則和層映射到通用標(biāo)識(shí)符，使得可以跨不同技術(shù)創(chuàng)建可重用的版圖生成器。這種抽象簡(jiǎn)化了設(shè)計(jì)過(guò)程，使設(shè)計(jì)者能夠?qū)Ｗ⒂诟呒?jí)版圖策略，而不是低級(jí)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。
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8 E; D8 i: p. |# G% d8 Y% n; xGLayout的LLM組件在模擬版圖示例數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，每個(gè)示例包括用戶提示和相應(yīng)的嚴(yán)格語(yǔ)法輸出。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型學(xué)習(xí)將自然語(yǔ)言表達(dá)的設(shè)計(jì)意圖與適當(dāng)?shù)陌鎴D命令關(guān)聯(lián)起來(lái)。這個(gè)訓(xùn)練過(guò)程包括對(duì)嚴(yán)格語(yǔ)法輸出進(jìn)行微調(diào)，并在推理過(guò)程中利用RAG提供相關(guān)的模擬設(shè)計(jì)信息。
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圖3：對(duì)LLM進(jìn)行測(cè)試的評(píng)估對(duì)。數(shù)字表示該設(shè)計(jì)通過(guò)的任務(wù)數(shù)。如果代碼編譯通過(guò)，并且版圖通過(guò)DRC和LVS，則設(shè)計(jì)得分為3。
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) \  B0 U( x( s$ l6 c6 Q+ Q為了評(píng)估GLayout的有效性，作者使用不同大小的LLM進(jìn)行了測(cè)試：3.8億、70億和220億參數(shù)。評(píng)估集包括從簡(jiǎn)單的差分對(duì)到更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，如積分器和強(qiáng)臂鎖存器等一系列模擬線路。結(jié)果顯示，模型大小與性能之間存在明顯的相關(guān)性，較大的模型通常能產(chǎn)生更準(zhǔn)確和復(fù)雜的版圖。

圖4：按步驟（訓(xùn)練示例）的微調(diào)損失與評(píng)估損失。在1-2個(gè)周期后，所有模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上過(guò)度擬合，導(dǎo)致通用性和評(píng)估數(shù)據(jù)上的性能下降。

GLayout最令人印象深刻的方面之一是能夠用最少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為未見過(guò)的線路生成有效的版圖。系統(tǒng)僅使用不到50個(gè)獨(dú)特的示例線路，在單個(gè)GPU上訓(xùn)練2小時(shí)，就實(shí)現(xiàn)了未見過(guò)的4晶體管示例的DRC和LVS有效版圖。這種效率展示了基于LLM方法在擴(kuò)展到更大和更復(fù)雜的模擬版圖方面的潛力。

圖5：LLM的弱點(diǎn)總結(jié)和線路比較示例。

0 g- n! h7 J5 N" t+ F9 r) [GLayout顯示出令人鼓舞的結(jié)果，但值得注意的是當(dāng)前存在一些限制。系統(tǒng)在處理大于四個(gè)器件的示例時(shí)存在困難，這可能是由于更復(fù)雜線路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限。此外，對(duì)稱放置問題對(duì)LLM來(lái)說(shuō)可能難以一致地解決。

7 ~% h* I3 z( _盡管存在這些挑戰(zhàn)，GLayout展示了令人印象深刻的推理能力。例如，當(dāng)被提示修改電流鏡設(shè)計(jì)時(shí)，LLM可以根據(jù)用戶要求智能地調(diào)整版圖，如通過(guò)移除井連接環(huán)和虛擬晶體管來(lái)減少面積，或添加第二個(gè)參考晶體管。
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6 L7 p9 {3 R3 N8 r圖6：根據(jù)新請(qǐng)求修改電流鏡，紅圈表示錯(cuò)誤，展示了LLM根據(jù)新的用戶需求推理和修改現(xiàn)有版圖的能力。

結(jié)語(yǔ)
8 Q' x9 w2 d: w5 T  }- L( wGLayout的開源性質(zhì)，包括其模型、框架和評(píng)估集，為未來(lái)在模擬版圖自動(dòng)化方面的研究和開發(fā)提供了優(yōu)秀的基礎(chǔ)。隨著LLMs的不斷改進(jìn)和更大數(shù)據(jù)集的可用，可以期待更強(qiáng)大和靈活的版圖自動(dòng)化工具的出現(xiàn)。
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GLayout利用LLMs的強(qiáng)大功能來(lái)彌合人類設(shè)計(jì)意圖和低級(jí)版圖實(shí)現(xiàn)之間的差距。通過(guò)將自然語(yǔ)言處理與模擬設(shè)計(jì)的領(lǐng)域特定知識(shí)相結(jié)合，GLayout為自動(dòng)化復(fù)雜版圖任務(wù)提供了可擴(kuò)展和直觀的方法。
4 I. E1 s9 W) P, y0 U7 G; |
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- \2 z! {/ m3 E1 g+ K* y, J. U, @[1] Hammoud et al., "Human Language to Analog Layout Using GLayout Layout Automation Framework," in 2024 ACM/IEEE International Symposium on Machine Learning for CAD (MLCAD '24), Salt Lake City, UT, USA, 2024, pp. 1-7, doi: 10.1145/3670474.3685971.

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