Artificial neural network-powered analog/RF circuit design automation

Abstract

Son kullanıcı elektronik ürünlerine yönelik artan talep, satıcıları tümdevreler için kitlesel üretime yönlendirmektedir. Söz konusu bu yoğun talep, ürünlerin piyasaya hızla sunulmasını zorunlu kılmaktadır. Tüm bu koşullar göz önünde bulundurulduğunda elektronik tasarım otomasyonu yaklaşımları hayati bir önem taşımaktadır. Analog/RF entegre devrelerin otomasyonu yıllardır yoğun bir şekilde çalışılmış olsa da endüstri standardı devreler için tasarım optimizasyon sorunu tam olarak çözülememiştir. Yükselen teknoloji ve modern dünyanın hızıyla birlikte, geleneksel tasarım yöntemlerimizin günümüz isterlerine hızlı bir şekilde cevap vermesi için otomasyona ağırlık verilmelidir. Bu zorunluluğu düşünerek, tasarımcılar olarak analog/RF devrelerde tasarım doğruluğunun üstün önemini ihmal etmemeliyiz. Bu gereklilikler göz önüne alındığında, tez, yapay sinir ağı destekli bir optimizasyon aracının sentez sürecini hızlandırabileceğini göstermeyi amaçlamaktadır.Tezde ilk olarak benzetim tabanlı bir analog/RF tümdevre otomasyon aracı tasarlanmıştır. Eniyileme aracının çekirdeğini oluşturacak meta-sezgisel algoritmayı belirlemek için iyi bilinen iki evrim tabanlı algoritma birbirleriyle kapsamlı bir şekilde karşılaştırılmıştır. Yedi farklı temel analog/RF alt devre, etkinliği kanıtlanmış algoritma tarafından sentezlenmiştir. Analog/RF devre sentezi için en uygun algoritmanın belirlenmesinden sonra araç, yapay sinir ağları kullanılarak alt seviye devrelerin modellenmesini de içerecek şekilde güncellenmiştir. Her bir alt seviye devre, kendi eniyilenmesi sürecinde eğitilerek senteze dahil edilmiştir. Bu değişiklik, sadece eniyileme sürecini hızlandırmakla kalmamış, aynı zamanda oluşturulan devre modellerini kullanmak suretiyle hiyerarşik eniyilemenin de yolunu açmıştır. Analog/RF tümdevrelerin çoğunlukla karmaşık işlevleri yerine getirebilmesi için hiyerarşik olarak tasarlandığı düşünüldüğünde, bu yaklaşım analog/RF otomasyonunda uzun süredir devam eden bir sorunu ele almaktadır. Bu bağlamda, tezde analitik model-tabanlı bir hiyerarşik sentezleme yöntemi de tanıtılmaktadır. Çok katlı yükselteç devresi sunulan yöntemle saniyeler içerisinde hiyerarşik yapıda sentezlenmiştir. Ayrıca, ön-yükselteç devresinin gerilim karşılaştırıcının performansı üzerindeki etkisi yine benzer bir yöntem ile incelenmiştir.The increasing demand for consumer electronic products pushes vendors into the massive production of integrated circuits. This aggressive demand for electronic products has necessitated the rapid launch of these products into the market. Electronic design automation approaches become inevitable under these circumstances. While the automation of analog/RF integrated circuits has been studied extensively over the years, the design optimization problem for industrial-standard circuits has not been fully resolved. With elevated technology and the speed of the modern world, our conventional ways to automate the design process of analog/RF circuits should catch up to the new trajectory. Considering this necessity we designers should not ignore and overlook the paramount importance of design accuracy in analog/RF circuits. Regarding these necessities, this thesis aims to show that ANN-powered multi/many-objective optimization tool increases the efficiency of the synthesis process. In this thesis, a simulation-based analog/RF integrated circuit optimizer tool has been initially conceived. To determine the metaheuristic algorithm to be used in the optimization kernel, two well-known evolution-based algorithms have been comprehensively compared with each other. Seven different basic analog/RF building blocks have been synthesized with the algorithm that proved its effectiveness. Upon identifying the most suitable algorithm for analog/RF circuit synthesis, the tool has been modified to incorporate subcircuit modeling via artificial neural network modeling. Each low-level circuit has been trained in its optimization process and has been included in the synthesis. This modification not only expedited the optimization process but also paved the way for hierarchical optimization, leveraging the circuit models created. Given that a majority of analog/RF integrated circuits are inherently designed hierarchically to execute complex functions, this approach addresses a longstanding challenge in analog/RF automation. In this context, an analytical model-based hierarchical synthesis method has been also introduced in the thesis. The multistage amplifier circuit has been synthesized in a hierarchical structure within seconds with the help of the presented method. Additionally, the effect of the preamplifier circuit on the performance of the voltage comparator has been examined with a similar method.