将机器学习算法应用于电路设计

关键的外卖

• 机器学习可以减少与电路设计相关的时间和复杂性。

• EDA应用中最常用的机器学习算法有监督学习、无监督学习、主动学习和强化学习。

• 电子电路设计中设备的全自动路由和调优是使用机器学习算法获得更高可靠性、弹性和性能的最佳例子。

在电路设计中实现机器学习有助于在没有太多人为干预的情况下预测设计复杂性、错误和延迟。

机器学习是一种人工智能技术，可以从大量输入中做出合理的预测。电子设计自动化(EDA)是一个处理大数据问题的领域，人类需要花费大量的时间来完成这些设计。在电路设计中实现机器学习有助于预测设计的复杂性、错误和延迟，而不需要太多的人工干预。让我们来看看基于机器学习的电路设计是如何降低电路设计过程中的时间要求和复杂性的。

电子电路设计挑战

电子电路设计是一个耗时的过程。在电路设计中，使用计算机辅助设计(CAD)工具是常见的。但是，用户必须具备正确使用这些CAD工具的经验和专业知识。该软件的运行时间可能高达数千个计算小时来设计一个电路。的完整的设计周期一个巡回的时间可能长达一年。然而，在大多数情况下，芯片或电路板在制造后会出现错误，需要重新旋转。在设计的过程中，时间和金钱都被浪费了。由于这些原因，设计人员需要一种更具成本和时间效率的设计方式，这就是为什么在电路设计中实现机器学习。

电路设计中的机器学习

机器学习减少了与设计模拟电路、数字电路、混合信号电路和半导体芯片相关的时间和复杂性。在电路设计中应用机器学习的主要目的是使设计过程自动化，从而缩短设计周期。基于机器学习的EDA加速了物理电路设计过程不需要人类。机器学习算法缩短了EDA的设计时间，从而最大限度地缩短了设计到市场的时间。

机器学习如何帮助电路设计过程?

机器学习采用算法从捆绑数据或先验知识中提取信息。机器学习从EDA工具中的完成设计和设计过程中收集数据。支持机器学习的EDA软件从每个设计步骤中学习，并提供工具和设计提示等方面的预测。通常，基于机器学习的电路设计收集以前的仿真输出，并对路由模式和组件的放置进行未来预测。

机器学习使EDA软件能够给出最适合给定电路设计的工具参数建议。在强大的建模和训练的帮助下，EDA工具获得学习技能，为任何给定的电路设计问题提供最佳建议。机器学习算法可以帮助识别电路设计中的瓶颈，并对如何进行进行预测。当应用于EDA时，机器学习采用多种技术和算法。我们将在下一节中讨论其中的一些算法。

电路设计的机器学习算法

EDA应用中最常用的机器学习算法有监督学习、无监督学习、主动学习和强化学习。

监督式学习:在监督学习算法中，活动是通过使用标记数据集教授模型来执行的。标记的数据集可以是数字、字符或类别。在监督学习算法中使用分类或回归等技术。

无监督学习:在无监督学习算法中，模型自己发现信息。无监督学习算法使用未标记的数据，并在其中找到模式和组。在无监督学习算法中使用的技术示例包括聚类、降维和密度估计。

主动学习:在基于主动学习的机器学习模型中，从输入中选择样本，并在搜索过程中进行细化。

加强学习:机器学习模型从环境中执行的动作中获得奖励。模型通过这些操作与环境交互。强化学习旨在获得最大的奖励，从而提供最佳的行动。

上述学习范式确定了给定电路设计问题中设计规范与参数输出之间的关系。机器学习在电路设计中的应用可以更快地收敛到满足设计规范的参数。通过将机器学习应用于EDA工具，在最短的时间内实现优化设计。电子电路设计中设备的全自动路由和调优是使用机器学习算法获得更高可靠性、弹性和性能的最佳例子。

在电路设计中结合机器学习来提高所考虑的系统的性能、功率和面积是一种最佳实践。Cadence提供机器学习技术，有助于提高生产力，缩短上市时间，减少设计过程中的人工干预。

如果您想了解更多Cadence如何为您提供解决方案，和我们的专家团队谈谈吧．