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首先，我不是职业模拟设计工程师。我作为模拟/RF 设计工程师工作了多年，包括在模拟/混合信号 IC 设计和布局方面的工作。几年来，我还深入研究了控制系统和机器学习 (ML)，从那时起，我对数据科学的了解一直保持在一定水平。这些天来，我做了很多咨询、RF 合同设计和大量工程写作。因此，我每天都在阅读和研究与电子相关的各种工程、物理和材料科学主题，主要是射频和模拟。我每天不做的就是用大棒击打晶体管使其屈服，运行模拟程序直到我的眼睛流血，或者在布局编辑器中玩俄罗斯方块来解决那些决心让我看起来像个傻瓜的寄生者。

这就是为什么我尊重我们尊敬的模拟设计工程师观众对模拟的细微差别和变幻莫测。但是，我确实时不时地有想法。今天，我正在思考一些我读过的关于自动化模拟设计的不同博客和文章。我读过的博客和文章大多来自电子设计自动化(EDA)软件公司。在这些书面作品中，我注意到一个普遍的主题，即编写它们的人似乎相信模拟设计，至少以某种重要的方式，可以自动化。由于几个不同的原因，我发现这些说法令人费解。

我在模拟设计方面的培训从晶体管和常见电路元件的模型、带有箭头方向混乱的难看的手绘原理图、大量的数学知识开始，最后在电路模拟器前度过了几天的困惑。后来，在电路模拟器前呆了几个月或几年后，我最终毕业了布局和全电路模拟，在那里我了解到我学到的一切都是谎言，现实世界是你成功的希望所在的寒冷黑暗的地方电路设计往往像过去不幸的船只的破碎木材一样穿过岩石海岸线。

在这个过程的无数次迭代之后，我发现能力，以及更多经验丰富的工程师的坚定指导，最终导致了一个几乎合理的把握，即如何从系统级需求解决模拟设计问题，让愿意滚动的人骰子(双关语)在硅上。不过，我学到的最多的是，那些被认为是“优秀”模拟设计工程师的人也被视为黑暗巫师，他们的巫术力量很可能来自混沌领域本身。

在最后一个类比中，我有意使用了混沌的概念。我的经验——关于最新的最佳实践，我可能是错的——模拟设计既是经验，也是直觉和/或盲目的运气。我对这个思考过程的一些证据是我作为一名布局工程师的经验，我的任务是以某种方式威胁多边形领域，以服从设计工程师的一时兴起，他们的聪明电路对附近的寄生效应过于挑剔。我的解决方案源于对物理学的一般理解，因为它与半导体有关，如果我能记住正确的热键，我认为可能会起作用。

有了序言，我的问题很简单：模拟设计自动化真的是可以实现的吗?蒙特卡洛分析和设置正确的测试台等工具对于设计成功至关重要，这涉及到相当长的学习曲线。我认为在选择电路拓扑时还涉及大量主观性。再加上先进节点工艺和新晶体管类型的极其复杂的模型(参见 FinFet)，模拟设计的任何有用方面都可以自动化吗?

我想明确表示，我不是在谈论保护不想被机器人工人取代的模拟设计工程师的工作。我的问题很严重。我从著名且可能垄断的 EDA 软件公司读到的文章表明确实如此。然而，当我深入研究这些文章时，似乎表明真正可能的一切是帮助模拟设计人员更快地在电路原理图和布局部分之间进行迭代

同样，在我有限的经验中，大多数模拟设计师并没有自己做布局，只是在出现严重错误时才参与布局。那么，帮助模拟设计人员深入了解大屠杀寄生效应的 ML 算法对物理布局中的设计有何帮助?我的理解是，在设计会议期间，由于你的傲慢，流片被推迟了几个月，你会在几次错误之后才知道这一点。

尽管今天的计算能力比过去更容易获得，但我的想法是，在设计过程的疯狂争夺中运行 ML 算法来照顾模拟设计师的计算资源必须相当广泛。模拟复杂的电路已经足够耗费资源，在您的工作提供这些见解的同时，ML 算法是否本质上必须在后台运行 sims?

关键词： 设计工程师 我的问题 寄生效应