6月28-29日，第一届IEEE国际大模型辅助设计自动化研讨会（LAD’24）于硅谷的IBM研究中心成功举行。The First IEEE International Workshop on LLM-Aided Design (LAD’24)随着人工智能蓬勃发展，多模态大型语言模型 (MLLM) 在各个应用领域大幅提升工作效率，其在集成电路设计制造展现的巨大潜力，受到业界和学术界的重视。会议聚集了Nvidia、Apple、OpenAI、Google等AI公司和Cadence、Synopsys、Siemens等EDA 公司，以及哈佛大学等高校。讨论主题横跨RTL生成、电路验证、版图优化等传统大量依赖人力的EDA难题，如何使用大模型提升工作效率和质量。本次会议，芯粒CAD和制造浙江省工程研究中心分享了近期的工作——AMSnet: Netlist Dataset for AMS Circuits（模拟和数模混合电路网表数据集），并获得了由Nvidia赞助的会议最佳论文奖。该工作聚焦长期以来大规模数模混合电路设计自动化的难题，提出一种将原理图自动转换为网表的技术，并创建了开源数据集AMSnet。未来AMSnet将拓展至器件大小和版图，实现AMS电路的多模态数据，进一步赋能LLM对AMS电路的理解和设计能力。该论文合作单位包括UCLA, 清华大学，安徽大学。外部资助含AWS和比昂芯科技。Best Paper Award最佳论文奖证书比昂芯资助团队获奖师生合影
