Автор: Денис Аветисян
Исследователи разработали систему, использующую возможности искусственного интеллекта для ускорения и упрощения процесса создания схем ввода-вывода для аналоговых и смешанных сигналов.
Представлен AMS-IO-Agent — агент на основе больших языковых моделей, автоматизирующий проектирование кольца ввода-вывода, с подтвержденной интеграцией в реальный процесс производства микросхем.
Автоматизация проектирования аналоговых и смешанных интегральных схем (AMS) традиционно требует значительных временных затрат и экспертных знаний. В данной работе, представленной в статье ‘AMS-IO-Bench and AMS-IO-Agent: Benchmarking and Structured Reasoning for Analog and Mixed-Signal Integrated Circuit Input/Output Design’, предложен агент AMS-IO-Agent, использующий большие языковые модели для автоматизации проектирования подсистем ввода/вывода, что позволяет сократить время разработки и повысить надежность схем. Проведенные испытания на тестовом наборе AMS-IO-Bench и успешная интеграция в реальный процесс изготовления в 28нм CMOS подтверждают эффективность подхода. Возможно ли дальнейшее расширение возможностей подобных агентов для решения более сложных задач в области разработки AMS-схем и создания полностью автоматизированных рабочих процессов?
Узкое Место Современного Проектирования ИС
Разработка современных смешанных интегральных схем (ИС) характеризуется неуклонно возрастающей сложностью, требующей значительных ручных усилий и глубокой экспертной квалификации инженеров. По мере увеличения плотности интеграции и функциональных возможностей, проектирование становится всё более трудоёмким, поскольку каждый этап — от архитектурного моделирования до физической реализации — требует тщательной проработки и оптимизации. Ручное проектирование, хоть и обеспечивает гибкость и контроль, становится узким местом, ограничивающим скорость разработки и увеличивающим вероятность ошибок. Сложность заключается не только в количестве транзисторов, но и во взаимодействии между аналоговыми, цифровыми и радиочастотными блоками, что требует от инженеров глубокого понимания различных областей электроники и умения эффективно решать сложные задачи оптимизации и верификации. В результате, время выхода новых продуктов на рынок увеличивается, а стоимость разработки растёт, что создаёт серьёзные вызовы для индустрии.
Современные процессы разработки интегральных схем (ИС) в значительной степени зависят от высокой квалификации и опыта инженеров. По мере усложнения архитектуры и увеличения плотности размещения компонентов, ручной труд, необходимый для проектирования, верификации и оптимизации схем, растет экспоненциально. Это создает серьезные проблемы масштабируемости для компаний, стремящихся быстро выводить на рынок новые продукты. Нехватка опытных специалистов в области проектирования ИС усугубляет ситуацию, приводя к увеличению сроков разработки и росту затрат. Таким образом, зависимость от ручного труда становится критическим фактором, ограничивающим возможности быстрого и эффективного создания современных микросхем.
Автоматизация процессов проектирования микросхем становится критически важной задачей для сокращения времени выхода продукции на рынок и снижения затрат. Однако, традиционные подходы оказываются недостаточными перед лицом растущей сложности современных интегральных схем. Для эффективной автоматизации требуются не просто скрипты, а интеллектуальные инструменты, способные анализировать структуру проекта, принимать обоснованные решения и самостоятельно выполнять рутинные операции. Такие инструменты должны обладать способностью к самообучению и адаптации к изменяющимся требованиям, позволяя инженерам сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах проектирования, а не на утомительной ручной работе. В конечном итоге, развитие интеллектуальной автоматизации является ключевым фактором для поддержания конкурентоспособности в быстро меняющейся индустрии микроэлектроники.
Современные методы проектирования интегральных схем испытывают значительные трудности при генерации кольца ввода-вывода для корпусов с выводом под провод (wirebond packaging). Сложность заключается в необходимости точного размещения и трассировки множества соединений, учитывая ограничения по площади, длине проводников и электромагнитным помехам. Автоматизированные инструменты часто не справляются с этой задачей из-за нелинейности и высокой размерности пространства поиска оптимальных решений, что вынуждает инженеров тратить значительное время на ручную оптимизацию и верификацию. Неэффективность в этой области напрямую влияет на стоимость и сроки разработки, особенно при проектировании сложных микросхем с большим количеством выводов, требующих высокой плотности размещения и надежности соединений.
AMS-IO-Agent: Интеллектуальный Агент для Автоматизации Генерации Входов/Выходов
Агент AMS-IO-Agent представляет собой специализированного агента, основанного на больших языковых моделях (LLM), предназначенного для автоматизации генерации I/O-контуров. В отличие от универсальных LLM, данный агент обучен и оптимизирован для конкретной области проектирования интегральных схем AMS, что позволяет ему эффективно решать задачи, связанные с созданием и настройкой I/O-интерфейсов. Архитектура агента ориентирована на автоматизацию рутинных операций, повышая производительность и снижая вероятность ошибок при проектировании сложных систем. Ключевым отличием является узкая специализация, обеспечивающая высокую точность и эффективность в рамках целевой области применения.
Агент AMS-IO-Agent использует структурированный подход к генерации I/O-контуров, принимая на вход высокоуровневые спецификации, представленные в виде графа намерений (Intent Graph). Данный граф служит формализованным описанием желаемой функциональности и взаимосвязей между элементами I/O, позволяя агенту однозначно интерпретировать требования к дизайну. Каждый узел в графе представляет собой конкретное намерение или требование, а связи между узлами определяют зависимости и порядок выполнения операций. Такая организация данных обеспечивает четкость и непротиворечивость спецификаций, необходимых для автоматизированной генерации I/O-контуров.
Агент AMS-IO-Agent функционирует на основе специализированной базы знаний (Domain Knowledge Base), аккумулирующей многолетний опыт разработки аналого-смешанных интегральных схем (AMS IC). Эта база знаний включает в себя проверенные практики, типовые решения и данные о производительности, полученные в результате многочисленных проектов. Она содержит информацию о различных топологиях, параметрах компонентов и ограничениях технологических процессов, что позволяет агенту генерировать I/O кольца, соответствующие требованиям конкретного проекта и обеспечивающие оптимальные характеристики. База знаний постоянно обновляется и расширяется, что повышает точность и эффективность работы агента.
Обработка естественного языка (NLP) является ключевым компонентом AMS-IO-Agent, позволяющим преобразовывать высокоуровневые описания требований к проектированию в конкретные, исполняемые инструкции для генерации I/O-колец. Эта функциональность достигается за счет использования алгоритмов NLP для анализа текста, выделения ключевых параметров и ограничений, а также последующей трансляции этих данных в структурированный формат, понятный для системы генерации I/O. В частности, NLP позволяет агенту понимать намерения дизайнера, извлекая информацию о требуемых характеристиках I/O-колец, таких как тип данных, частота, и ширина шины, и автоматически формировать соответствующие конфигурационные файлы и команды.
От Намерения к Разводке: Рабочий Процесс Агента
Адаптер графа намерений выполняет роль ключевого промежуточного программного обеспечения, преобразуя граф намерений в скрипты EDA. Этот процесс включает в себя анализ информации, представленной в графе намерений — структурированном представлении требований к схеме — и ее трансляцию в конкретные команды и инструкции, понятные инструментам автоматизированного проектирования (EDA). Полученные скрипты EDA, как правило, написаны на языках, специфичных для используемых инструментов, и используются для автоматизации задач проектирования, таких как генерация топологии, размещение компонентов и трассировка соединений. Эффективность адаптера напрямую влияет на скорость и точность автоматизированного проектирования, позволяя минимизировать ручное вмешательство и сократить время выхода продукта на рынок.
Скрипты, генерируемые системой, используют язык SKILL, являющийся стандартным языком программирования для среды проектирования Cadence Virtuoso. SKILL обеспечивает автоматизацию создания схем и компоновочных решений, позволяя системе преобразовывать абстрактные представления дизайна в конкретные геометрические формы, необходимые для производства интегральных схем. Этот подход позволяет значительно ускорить процесс проектирования и уменьшить количество ручных операций, необходимых для создания макетов микросхем. Автоматизация, основанная на SKILL, позволяет также повысить точность и надежность компоновочных решений, минимизируя вероятность ошибок, возникающих при ручном проектировании.
Верификация компоновки производится с использованием Calibre, комплекса инструментов для проверки соответствия разработанной схемы технологическим нормам и правилам проектирования (DRC — Design Rule Check). В процессе верификации Calibre также выполняет проверку электрической корректности (LVS — Layout Versus Schematic), сравнивая компоновку с исходной принципиальной схемой для выявления расхождений и ошибок, связанных с соединениями, размерами и другими параметрами элементов. Это обеспечивает соответствие физической реализации схемы заданным электрическим характеристикам и предотвращает потенциальные функциональные сбои после производства.
Агент автоматически генерирует как цифровые (Digital I/O Cells), так и аналоговые (Analog I/O Cells) ячейки ввода-вывода, основываясь на заданных спецификациях проекта. Процесс генерации учитывает параметры, определяющие функциональность, размеры и электрические характеристики ячеек, что позволяет создавать оптимизированные элементы для конкретных требований схемы. Тип генерируемой ячейки (цифровая или аналоговая) определяется непосредственно из входных спецификаций, обеспечивая соответствие конечного результата проектным требованиям и упрощая процесс разработки.
Подтверждение Эффективности и Перспективы Ускорения Проектирования ИС
Для объективной оценки эффективности разработанного агента в процессе проектирования интегральных схем была создана эталонная платформа AMS-IO-Bench. Этот стандартизированный набор тестов позволяет проводить сопоставимый анализ производительности агента на различных задачах, связанных с генерацией входов/выходов (I/O). В рамках AMS-IO-Bench агент подвергается проверке на 30 различных тестовых случаях, что обеспечивает надежную и воспроизводимую оценку его способности автоматизировать и оптимизировать процесс проектирования. Использование эталонной платформы позволяет разработчикам количественно оценить улучшения, достигнутые благодаря применению искусственного интеллекта, и сравнивать различные подходы к автоматизации проектирования смешанных сигналов, что способствует дальнейшему развитию технологий в этой области.
Экспериментальные результаты демонстрируют существенное ускорение процесса генерации I/O-колец по сравнению с традиционными ручными методами. В ходе тестирования на наборе из 30 эталонных задач удалось достичь 76.7% успешного прохождения проверок на соответствие правилам проектирования (DRC) и верификации схемы (LVS) с первого раза. Этот показатель свидетельствует о значительном повышении эффективности автоматизированного подхода и подтверждает его потенциал для сокращения времени, необходимого для создания сложных интегральных схем. Успешное прохождение DRC+LVS указывает на высокое качество генерируемых проектов и снижает вероятность дорогостоящих ошибок на последующих этапах производства.
Совместное проектирование, объединяющее возможности искусственного интеллекта и опыт инженеров, открывает принципиально новый уровень эффективности в разработке интегральных схем. Данный подход позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как генерация сложных I/O-колец, освобождая инженеров для решения более творческих и сложных проблем. Используя сильные стороны агента в скорости и точности автоматизации, в сочетании с глубоким пониманием принципов проектирования и способностью к критическому анализу, свойственным человеку, достигается значительное ускорение процесса разработки. Результатом становится не просто увеличение производительности, но и повышение качества проектируемых микросхем, что позволяет сократить время выхода продукции на рынок и снизить общие затраты на разработку.
Предложенная технология открывает перспективы значительного ускорения вывода на рынок микросхем, снижения затрат на проектирование и, как следствие, стимулирования разработки более инновационных смешанных сигнальных интегральных схем. Вместо дней, необходимых ранее, процесс проектирования теперь может занимать считанные минуты, при этом использование вычислительных ресурсов (токены) остается умеренным — порядка 105 тысяч. Это достигается благодаря автоматизации рутинных задач и возможности быстрого итеративного улучшения проектов, что позволяет инженерам сосредоточиться на творческих аспектах разработки и создании более сложных и эффективных решений.
В документации к AMS-IO-Agent утверждают о значительном сокращении времени проектирования аналого-смешанных схем ввода/вывода. Однако, как показывает опыт, любое автоматизированное решение рано или поздно наткнётся на краевые случаи, которые потребуют ручной доработки. Этот процесс неизбежен, ведь, как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда истин, а из ряда более или менее вероятных гипотез». То есть, даже самый «умный» агент, основанный на больших языковых моделях, лишь предлагает вероятностные решения, требующие проверки и адаптации к реальным условиям. И если ошибка воспроизводится, то это не признак стабильности системы, а лишь подтверждение того, что мы её достаточно долго эксплуатировали.
Что дальше?
Представленная работа, несомненно, демонстрирует способность больших языковых моделей автоматизировать рутинные задачи в проектировании аналого-смешанных схем. Однако, позвольте напомнить: каждая «революция» — это лишь отложенный технический долг. Автоматизация проверки DRC и LVS — это хорошо, но продакшен всегда найдет способ обойти даже самые элегантные правила, и тогда возникнет необходимость в ручной отладке, возможно, даже более сложной, чем прежде. Граф интентов и база знаний — это красиво, но реальный мир полон неопределенностей и компромиссов, которые не всегда удается формализовать.
Следующим шагом, вероятно, станет попытка расширить возможности агента для работы с более сложными топологиями и спецификациями. Но стоит помнить, что увеличение сложности не всегда приводит к увеличению надежности. Всё новое — это старое, только с другим именем и теми же багами. Настоящим вызовом станет не автоматизация проектирования как такового, а создание системы, способной адаптироваться к меняющимся требованиям и находить оптимальные решения в условиях неопределенности.
В конечном итоге, успех подобных систем будет зависеть не от их способности имитировать человеческий интеллект, а от их способности эффективно решать конкретные задачи, не создавая при этом новых проблем. Иначе, через несколько лет придется автоматизировать автоматизацию, и круг замкнется. А пока, можно с уверенностью сказать: если всё работает — просто подожди.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21613.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Машинное обучение и тайны модулярности
- Диффузия против Квантов: Новый Взгляд на Факторизацию
2025-12-30 05:48