本发明属于集成电路设计技术领域，尤其为一种基于自注意力机制的大规模模拟集成电路自动优化方法，该基于自注意力机制的大规模模拟集成电路自动优化方法通过建立的自注意力神经网络模型对电路器件参数变量进行测算，自注意力神经网络模型能够捕捉电路器件参数变量序列中更长距离的依赖关系，从而提供更全局的信息表示，大大提升优化模型的表示能力；该自注意力神经网络模型通过将自注意力机制与传统机器学习算法相结合，能够在原有优化能力的基础上捕捉更多信息，增强对不同设计参数和电路性能的建模能力，锻炼模型的表示能力，提升自注意力神经网络模型的推理速度和训练效率，实现优化速度与优化精度的兼顾。