CircuitFormer: LLM per la Progettazione di Topologie di Circuiti Analogici
Un team di ricercatori ha presentato CircuitFormer, un modello linguistico progettato per la progettazione di topologie analogiche basate su input in linguaggio naturale. Questo studio affronta due sfide significative nell'utilizzo di grandi modelli linguistici (LLM) per l'hardware analogico: la mancanza di dataset annotati e le inefficienze nella tokenizzazione. Hanno assemblato il dataset annotato più esteso di netlist di circuiti analogici, con 31.341 coppie di netlist e descrizioni in categorie chiave di circuiti. Inoltre, hanno creato Circuit Tokenizer (CKT), un innovativo tokenizer grafico che migliora la scalabilità codificando la connettività delle netlist attraverso l'identificazione di sottocircuiti frequenti. I risultati sono stati pubblicati su arXiv.
Fatti principali
- CircuitFormer è un modello linguistico per circuiti per la progettazione di topologie analogiche a partire da prompt in linguaggio naturale.
- Il lavoro affronta due limitazioni: scarsità di dataset annotati e inefficienza del tokenizer.
- Dataset curato di 31.341 coppie netlist-descrizione in classi di circuiti principali.
- Proposto Circuit Tokenizer (CKT) che codifica la connettività delle netlist estraendo sottocircuiti frequenti.
- CKT migliora la scalabilità per la progettazione di circuiti analogici.
- L'articolo è pubblicato su arXiv con ID 2605.05773.
- Il lavoro colma il divario tra LLM e progettazione hardware analogico.
- Il dataset è il più grande dataset annotato di netlist di circuiti analogici fino ad oggi.
Entità
Istituzioni
- arXiv