在當今的深亞微米ASIC設(shè)計中,隨著半導體器件幾何尺寸的縮小和設(shè)計規(guī)模的增加,設(shè)計一個高性能的ASIC的時序收斂成為了設(shè)計人員最為頭痛的問題。針對O.18urn及O.18urn以下的工藝,來自互連負載的延時所占的比例顯著增加。另外,隨著半導體工藝的不斷改進,串擾信號(Crosstalk)通過耦合電容對時序收斂也會產(chǎn)生影響。同時,電壓降(IRDrop)對時序收斂的影響也不容忽視。
隨著設(shè)計規(guī)模的日益復雜,半導體工藝特征尺寸的日益縮小,時序收斂問題毫不疑問的越來越復雜和無法避免。在ASIC的設(shè)計過程中找到一個有效而又快捷的解決時序收斂問題的方案成了高性能ASIC物理設(shè)計的難題。本論文通過對數(shù)字電視解調(diào)芯片BTV2020S02物理設(shè)計,論述了在當今深亞微米高性能ASIC設(shè)計中時序收斂的設(shè)計難點,并針對這些難點所研究出來一種快速的高效的時序收斂方法。希望通過B1、佗020s02芯片的物理設(shè)計時序收斂中遇到的一些問題,并結(jié)合文中所論述的基本的理論,在以下幾個方面提出作者的一些經(jīng)驗性的觀點,總結(jié)出對于一些一般性的需要遵循的規(guī)律:布局規(guī)劃方面,物理綜合設(shè)計方面,這些都是成功的物理設(shè)計時序收斂的基礎(chǔ);高性能時鐘樹綜合方面,時序驅(qū)動的布線方面以及靜態(tài)時序分析后優(yōu)化,這是保證高性能ASIC芯片物理設(shè)計時序收斂的關(guān)鍵。
本芯片的物理設(shè)計采用Synopsys的PhysicalCompiler、Astro、StarRC-XT,邏輯等效驗證采用Synopsys的Formality,時序驗證采用Synopsys的PrimeT'tme,物理驗證采用Mentor的Cah'bre,流片采用中芯國際(SMIC)0.18um1P6M工藝,基于A.血an公司的標準單元庫進行設(shè)計。關(guān)鍵詞物理設(shè)計:靜態(tài)時序分析;布局規(guī)劃;物理綜合;時鐘樹綜合
根據(jù)我近幾年參與的幾次事業(yè)單位招考人員考試情況來看: 專業(yè)知識考試,主要就是你報考的那個專業(yè)(或者說那個崗位)的大學時期的專業(yè)基礎(chǔ)課、專業(yè)課以及一部分結(jié)合實踐的專業(yè)題目,試卷的形式主要還是選擇、填空、簡答、論述(根據(jù)專業(yè)或崗位不同有的考試沒有論述),專業(yè)知識試題大部分時候是在考前幾天,去外地請專業(yè)人員出題,每一次出題的人員不一樣,所以專業(yè)知識的試題出題方向、注重點是沒有規(guī)律可循的。
舉一個例子:如某事業(yè)單位招考信息化建設(shè)崗位人員,專業(yè)要求是計算機應用或軟件工程,專業(yè)試題中可能有“十進制、二進制、十六進制數(shù)值換算”這樣的基礎(chǔ)題,也可能有“在給出某個單位人員數(shù)量、部門名稱、電腦數(shù)量等基本信息的前提下,要求設(shè)計一個有特定條件的局域網(wǎng)框架”的這樣的發(fā)揮性題目。 所以,復習專業(yè)知識,最好先找一家與你專業(yè)對口的事業(yè)單位去見習工作,在工作中學習,在學習中工作,但最根本的是需要認真學習你報考的專業(yè)的基礎(chǔ)課程,以不變應萬變。
學習模擬電路之前要掌握的基礎(chǔ)知識有:電路基礎(chǔ),信號與系統(tǒng),復變函數(shù)。
電路基礎(chǔ)
1.電壓電流
電流的參考方向可以任意指定,分析時:若參考方向與實際方向一致,則 i>0,反之i<0。 電壓的參考方向也可以任意指定,分析時:若參考方向與實際方向一致,則u>0反之u<0。
2.功率平衡一個實際的電路中,電源發(fā)出的功率總是等于負載消耗的功率。
3.全電路歐姆定律:U=E-RI
4.負載大小的意義:電路的電流越大,負載越大。電路的電阻越大,負載越小。
5.電路的斷路與短路
電路的斷路處:I=0,U≠0 電路的短路處:U=0,I≠0 。
基爾霍夫定律 :
1.幾個概念:支路:是電路的一個分支。結(jié)點:三條(或三條以上)支路的聯(lián)接點稱為結(jié)點?;芈罚河芍窐?gòu)成的閉合路徑稱為回路。網(wǎng)孔:電路中無其他支路穿過的回路稱為網(wǎng)孔。
2.基爾霍夫電流定律:
(1)定義:任一時刻,流入一個結(jié)點的電流的代數(shù)和為零?;蛘哒f:流入的電流等于流出的電流。
(2)表達式:i進總和=0 或: i進=i出
(3)可以推廣到一個閉合面。
3.基爾霍夫電壓定律
定義:經(jīng)過任何一個閉合的路徑,電壓的升等于電壓的降?;蛘哒f:在一個閉合的回路中,電壓的代數(shù)和為零?;蛘哒f:在一個閉合的回路中,電阻上的電壓降之和等于電源的電動勢之和。
電位的概念
(1)定義:某點的電位等于該點到電路參考點的電壓。
(2)規(guī)定參考點的電位為零。稱為接地。
(3)電壓用符號U表示,電位用符號V表示
(4)兩點間的電壓等于兩點的電位的差 。
(5)注意電源的簡化畫法。
信號與系統(tǒng)
信號與系統(tǒng)是大學本科層次的專業(yè)課,它的先修和基礎(chǔ)課為高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、隨機過程、矩陣論、電路分析基礎(chǔ)、模擬電子線路、數(shù)學物理方程、高頻電子線路、復變函數(shù)、大學物理。
學生應熟練地掌握本課程所講述的基本概念、基本理論和基本分析方法,并利用這些經(jīng)典理論分析、解釋和計算信號、系統(tǒng)及其相互之間約束關(guān)系的問題。
復變函數(shù)
以復數(shù)作為自變量和因變量的函數(shù)就叫做復變函數(shù) [1] ,而與之相關(guān)的理論就是復變函數(shù)論。解析函數(shù)是復變函數(shù)中一類具有解析性質(zhì)的函數(shù),復變函數(shù)論主要就是研究復數(shù)域上的解析函數(shù),因此通常也稱復變函數(shù)論為解析函數(shù)論。
基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢,很多小伙伴都想要在這個領(lǐng)域大展宏圖,但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。
門檻一、數(shù)學基礎(chǔ)
我們應該了解過,無論對于大數(shù)據(jù)還是對于人工智能而言,其實核心就是數(shù)據(jù),通過整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的,所以數(shù)學成為了人工智能入門的必修課程!
數(shù)學技術(shù)知識可以分為三大學科來學習:
1、線性代數(shù),非常重要,模型計算全靠它~一定要復習扎實,如果平常不用可能忘的比較多;
2、高數(shù)+概率,這倆只要掌握基礎(chǔ)就行了,比如積分和求導、各種分布、參數(shù)估計等等。
提到概率與數(shù)理統(tǒng)計的重要性,因為cs229中幾乎所有算法的推演都是從參數(shù)估計及其在概率模型中的意義起手的,參數(shù)的更新規(guī)則具有概率上的可解釋性。對于算法的設(shè)計和改進工作,概統(tǒng)是核心課程,沒有之一。當拿到現(xiàn)成的算法時,僅需要概率基礎(chǔ)知識就能看懂,然后需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
3、統(tǒng)計學相關(guān)基礎(chǔ)
回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)
聚類分析(K-Means)
分布(正態(tài)分布、t分布、密度函數(shù))
指標(協(xié)方差、ROC曲線、AUC、變異系數(shù)、F1-Score)
顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)
A/B測試
門檻二、英語水平
我這里說的英語,不是說的是英語四六級,我們都知道計算機起源于國外,很多有價值的文獻都是來自國外,所以想要在人工智能方向有所成就,還是要讀一些外文文獻的,所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
門檻三、編程技術(shù)
首先作為一個普通程序員,C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的,其中 Python 需要重點關(guān)注爬蟲、數(shù)值計算、數(shù)據(jù)可視化方面的應用。
人工智能入門的三道門檻,都是一些必備的基礎(chǔ)知識,所以不要嫌麻煩,打好基礎(chǔ)很關(guān)鍵!
群論定義:在數(shù)學和抽象代數(shù)中,群論研究名為群的代數(shù)結(jié)構(gòu)。群在抽象代數(shù)中具有基本的重要地位:許多代數(shù)結(jié)構(gòu),包括環(huán)、域和模等可以看作是在群的基礎(chǔ)上添加新的運算和公理而形成的。群的概念在數(shù)學的許多分支都有出現(xiàn),而且群論的研究方法也對抽象代數(shù)的其它分支有重要影響。群論的重要性還體現(xiàn)在物理學和化學的研究中,因為許多不同的物理結(jié)構(gòu),如晶體結(jié)構(gòu)和氫原子結(jié)構(gòu)可以用群論方法來進行建模。于是群論和相關(guān)的群表示論在物理學和化學中有大量的應用。
群論涉及范圍較廣,需要基礎(chǔ)知識也較多,比如:集合相關(guān)知識,幾何學,拓撲學,數(shù)學分析,代數(shù)學,概率論,運籌學,應用統(tǒng)計學等。
因此,如果要學最好選擇一個方向進行研究,不然需要知識太多反而不利于研究學習。
聲明:本網(wǎng)站尊重并保護知識產(chǎn)權(quán),根據(jù)《信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)保護條例》,如果我們轉(zhuǎn)載的作品侵犯了您的權(quán)利,請在一個月內(nèi)通知我們,我們會及時刪除。
蜀ICP備2020033479號-4 Copyright ? 2016 學習鳥. 頁面生成時間:3.204秒