H. M. Eid / P. Azevedo / C. C. Lourenço

Efficient Analog Integrated Circuit Sizing with GenAI

Exploring Generative Diffusion Models

Springer

ISBN 978-3-031-87104-7

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Bibliografische Daten

Fachbuch

Buch. Softcover

2025

10 s/w-Abbildungen, 28 Farbabbildungen.

In englischer Sprache

Umfang: xvii, 78 S.

Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm

Verlag: Springer

ISBN: 978-3-031-87104-7

Produktbeschreibung

This book focuses on the automation of analog integrated circuit design, particularly the sizing process. It introduces an innovative approach leveraging generative artificial intelligence, specifically denoising diffusion probabilistic models (DDPM). The proposed methodology provides a robust solution for generating circuit designs that meet specific performance constraints, offering a significant improvement over conventional techniques. By integrating advanced machine learning models into the design workflow, the book showcases a transformative way to streamline the process while maintaining accuracy and reliability.

Autorinnen und Autoren

Kundeninformationen

Comprehensive description of generative diffusion models Implementation of generative AI for the design of analog integrated circuits Bypass the traditional manual design or direct optimization process by solving the inverse sizing problem

Produktsicherheit

Hersteller

Springer Nature Customer Service Center GmbH

ProductSafety@springernature.com

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