RFChipAgent: 아날로그/RF 칩 설계를 위한 다중 에이전트 AI 흐름

아날로그/RF 회로는 디지털 컴퓨팅과 물리적 세계 사이의 핵심 인터페이스이며, Wi-Fi 7부터 6G에 이르는 새로운 표준들은 여기에 엄격한 요구 사항을 부과합니다. 그럼에도 불구하고 아날로그/RF 설계는 여전히 칩 개발 과정에서 가장 노동 집약적인 단계 중 하나입니다. 본 논문에서는 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 최초 사례인 RFChipAgent를 소개합니다. 이는 인간의 감독 하에 AI 에이전트들이 협력하여 전체 아날로그/RF 회로 설계 자동화 흐름을 구현하는 다중 에이전트 흐름입니다. RFChipAgent는 네 가지 기술적 기둥을 중심으로 구축되었습니다. 첫째, 개별 문서별 FAISS 인덱싱을 갖춘 멀티모달 검색 증강 생성(RAG) 하위 시스템은 기존 엔지니어링 문서를 통해 설계 지식을 추출합니다. 둘째, 토폴로지 에이전트가 토폴로지 선택을 주도하고, 회로 및 테스트벤치 에이전트가 회로 및 테스트벤치 조립을 자동화합니다. 셋째, 폐쇄 루프 하이브리드 회로 크기 조정 엔진은 Tree-structured Parzen Estimator (TPE)와 CMA-ES 최적화를 결합하여 시뮬레이터 내 루프(simulator-in-the-loop) 프레임워크에서 모든 후보를 평가합니다. 넷째, 신뢰 점수가 부여된 시뮬레이션 데이터베이스는 검증된 성능 데이터를 축적하고 적응형 최적화 모델을 구축하여 후속 실험에 정보를 제공합니다. 우리는 GF22FDSOI 60 GHz 광대역 mm-wave 저잡음 증폭기(LNA) 토폴로지군에 RFChipAgent를 검증했으며, 이를 통해 자동화된 토폴로지 생성, 사양 기반 설계 공간 탐색, 시뮬레이터 안내 최적화를 입증했습니다. 실험 결과는 최종 승인(signoff)-품질의 검증을 유지하면서도 설계 노력의 상당한 감소를 보여줍니다. 본 연구는 아날로그/RF 회로를 위한 LLM 기반 다중 에이전트 전자 설계 자동화(EDA)의 토대를 마련합니다.