AMSNet: Netlist Dataset for AMS Circuits

今天的模拟/混合信号（AMS）集成电路（IC）设计需要大量手动干预。多模式大语言模型（MLLMs）的出现揭示了在各个领域中的巨大潜力，表明它们也适用于简化大规模AMS IC设计。在使用MLLMs进行自动AMS电路生成时的一个瓶颈是缺乏详细描述原理图-网表关系的综合数据集。因此，我们设计了一种将原理图转换为网表的自动技术，并创建了AMSNet数据集，包括晶体管级原理图和相应的SPICE格式网表。随着数据集的不断扩大，AMSNet可以显著促进MLLM在AMS电路设计中的应用探索。我们已经公开了一组初始网表，并将在本文发表时公开我们的网表生成工具和完整数据集。

论文试图解决自动化模拟电路设计中缺乏全面数据集的问题，以便于利用多模态大语言模型（MLLMs）进行自动化设计。

论文提出了一种将原理图转换为网表的自动化技术，并创建了包含晶体管级原理图和相应的SPICE格式网表的数据集AMSNet，以促进MLLM在AMS电路设计中的应用。

AMSNet数据集可用于探索MLLM在AMS电路设计中的应用。论文公开了一组初始网表，并将在发表论文时提供网表生成工具和完整数据集。实验设计了自动技术，将原理图转换为网表，并创建了一个包含原理图和相应网表的数据集。

最近的相关研究包括使用自动化技术和机器学习来简化电路设计和布局的研究，如“Automated Layout Synthesis of Analog Integrated Circuits Using a Continuous Optimization Framework”（使用连续优化框架自动合成模拟集成电路布局）和“Automated Synthesis of Analog Electrical Circuits by Means of Evolutionary Computation”（通过进化计算自动合成模拟电路）。