当前位置:首页 > 报告详情

机器学习辅助射频集成电路设计实现:EDA 人工智能的新前沿.pdf

上传人: 芦苇 编号:651861 2025-05-01 26页 3.26MB

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文探讨了AI在射频集成电路(RFIC)设计中的应用,特别是机器学习辅助的RFIC设计。RFIC是无线系统的基础组件,包括主动和被动组件。传统上,RFIC设计主要集中在被动设计上,但主动-被动之间的相互作用会影响整体性能。文章指出,使用机器学习模型可以替代耗时的电磁模拟,实现快速性能评估,降低设计门槛。机器学习模型包括基于表格、图形和图像的方法。表格方法通过预定义的模板参数化实现,图形方法将金属迹线分割成图表示,图像方法将RFIC布局转换为像素化的图像。文章还讨论了机器学习模型在表示解决方案空间、数据集质量和数量方面的挑战,并提出了未来的研究方向,包括将物理定律整合到ML模型中,以及开发开放源代码的RFIC数据集。最后,文章提出了逆向设计优化的概念,通过快速合成满足给定目标性能的RF被动设计,以及混合设计空间优化的策略。
"AI如何助力RFIC设计?" "RFIC的主动和被动组件有何作用?" "未来RFIC设计将如何利用AI技术?"
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠