迈向可靠的人工智能辅助模拟设计：用于 SAR ADC 生成的模板约束 LLM 代理

虽然 大语言模型 (LLM) 在软件代码生成方面表现出了显着的能力，但其在模拟电子设计自动化 (EDA) 中的应用却遇到了瓶颈。由于对电路拓扑的理解和数据有限，直接提示 LLM 和多模态模型会导致幻觉，并且无法生成能够通过严格 SPICE 仿真的原理图，正如我们在工作中所展示的那样。相反，我们提出了一种端到端、多步骤 LLM 代理框架 ATLAS，能够生成成功通过仿真验证的功能性逐次逼近寄存器 (SAR) 模数转换器 (ADC)。为了遵守模拟设计的严格约束，我们利用专业知识为 LLM 的规划、选择、参数化和迭代修改奠定基础。作为 ATLAS 的一部分，我们引入了模板约束生成 - 与其他基于模板的工作不同 - 构建了更通用的 SAR ADC 生成流程。我们通过跨技术节点和输入规范开发 SAR ADC，展示了我们框架的强大概念验证。总体而言，我们基于专家知识的多步骤代理 ATLAS 为将 LLM 集成到可靠的模拟设计方法中奠定了务实的基础。