人工智能驱动的SPICE网表生成技术

逍遥设计自动化

引言

Masala-CHAI是首个完全自动化的框架，利用大型语言模型（LLMs）生成SPICE网表。这项技术解决了模拟线路设计自动化中的一个主要难题——将模拟线路图转换为SPICE网表的过程[1]。
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现状分析
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: d2 L( O+ i! L" E模拟线路设计领域面临着一个持续性的挑战：与数字硬件设计相比，模拟线路设计的自动化程度较低。造成这种差异的主要原因是开源SPICE数据集的数量有限。虽然模拟线路教科书和研究论文中包含大量线路图，但这些内容主要以图像形式存在，需要耗费大量人力将其转换为SPICE网表。

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0 d5 C7 t$ @2 Q% Q6 ~8 K5 f图1：数据集准备流程图，展示了Masala-CHAI如何从包含线路图和相关文本的PDF中提取信息并生成SPICE网表。该工作流程展示了从输入到最终数据集创建的完整过程。
Masala-CHAI框架工作原理

该框架通过三个主要步骤实现自动化：
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1. 模拟线路标记
第一步涉及精确的元件检测和网络标注。系统采用YoloV8这一先进的物体检测模型，经过专门训练以准确识别和分类线路元件。这种方法确保可靠地检测线路图中的电阻、电容、电感、MOSFET以及各种电源。
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) j. \+ H" H2 q" V  [图2：从初始线路图到标注线路图的转换过程，展示了元件检测、元件移除、网络聚类和最终标注等步骤。不同颜色表示各种元件类型和网络聚类。
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2. 提示词优化
该框架包含精心设计的提示词，引导LLMs生成准确的SPICE网表。这些提示词旨在帮助模型理解差分对和二极管连接拓扑等关键线路特征，提高元件连接和整体网表生成的准确性。

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% S6 Y0 I7 V: O* r图3：使用Masala-CHAI自动生成SPICE网表的示例，展示了从原始文档到最终SPICE网表的转换过程，包括正确的元件连接和参数设置。
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3. SPICE网表验证
) g" Z- x& V6 ~& `/ G/ d( q为确保可靠性，Masala-CHAI包含了一个验证机制，用于检查浮动网络和错误连接等常见问题。这个验证步骤对于维持复杂线路生成网表的高质量非常重要。
* d7 M1 l9 i5 s9 F数据集特征和评估
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该框架已用于创建约2,100个SPICE网表的综合数据集。数据集在线路复杂性和元件组成方面表现出显著的多样性。
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" z$ N3 Z2 W: b0 E# v3 x图4：数据集分布分析，展示了：(a)元件数量，(b)节点数量，(c)MOSFET数量，以及(d)SPICE代码行数，反映了所包含线路的复杂度范围。
1 p5 G1 X+ o5 C; v  H: i性能评估

% D, g0 Y' y+ w8 J; x- V9 b# H通过与AMSNet等现有解决方案的比较评估了Masala-CHAI的效果。该框架在处理复杂线路方面表现出优异性能，经过微调后准确性显著提高。
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图5：AMSNet和Masala-CHAI生成的SPICE网表的图形表示对比，显示了尽管命名约定不同，但结构表示相同。

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& p& B& e# r  g0 q. \& j图6：经过微调的模型生成的成功和失败设计案例示例，展示了系统的能力和当前局限性。
& Z+ I" o/ e7 ~( v; L* p' \& O发展方向
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Masala-CHAI为模拟线路设计工作流程的自动化提供了新方案。该框架不仅加快了网表生成过程，还为未来在自动参数调整和布局生成方面的发展奠定了基础。这项进展显著提升了模拟线路设计领域的自动化水平。

Masala-CHAI的成功实现展示了人工智能在解决EDA复杂挑战方面的应用潜力。随着框架的不断发展，将进一步优化模拟设计过程，推动工程师线路设计和验证方法的变革。
参考文献

4 H* \, c; W7 ]" u[1] J. Bhandari, V. Bhat, Y. He, S. Garg, H. Rahmani and R. Karri, "Masala-CHAI: Large-Scale SPICE Netlist Dataset for Analog Circuits by Harnessing AI," arXiv preprint arXiv:2411.14299v2, Nov. 2024.
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