RAG-Prompting- und DQN-Verstärkungslern-basiertes integriertes Framework für die 2-stufige OpAmp-Layout-Automatisierung und LPE-Leistungsoptimierung

In dieser Arbeit wird ein Framework vorgeschlagen, das zur Automatisierung des analogen Schaltungslayout-Entwurfs auf RAG-Prompting basiert und automatisch Bauelementplatzierungen sowie Routing-Layouts erzeugt und durch DQN-Verstärkungslernen DRC/LVS-Übereinstimmungsfehler iterativ korrigiert. Zudem wird die Leistung der Schaltplan- und Layoutsimulationen durch parasitäre Extraktion (LPE) des erzeugten Layouts verglichen und durch Verstärkungslernen die Leistungsdifferenz beider Schaltungen minimiert. Dadurch wurde ein automatisiertes Framework zur Erzeugung, Validierung und Optimierung von analogen Schaltungslayouts realisiert.