亞馬諾半導體(學(xué)習ASIC設計綜合和時(shí)序分析需要哪些基礎)
1.學(xué)習ASIC設計綜合和時(shí)序分析需要哪些基礎
在當今的深亞微米ASIC設計中，隨著(zhù)半導體器件幾何尺寸的縮小和設計規模的增加，設計一個(gè)高性能的ASIC的時(shí)序收斂成為了設計人員最為頭痛的問(wèn)題。針對O.18urn及O.18urn以下的工藝，來(lái)自互連負載的延時(shí)所占的比例顯著(zhù)增加。另外，隨著(zhù)半導體工藝的不斷改進(jìn)，串擾信號（Crosstalk）通過(guò)耦合電容對時(shí)序收斂也會(huì )產(chǎn)生影響。同時(shí)，電壓降（IRDrop）對時(shí)序收斂的影響也不容忽視。
隨著(zhù)設計規模的日益復雜，半導體工藝特征尺寸的日益縮小，時(shí)序收斂問(wèn)題毫不疑問(wèn)的越來(lái)越復雜和無(wú)法避免。在A(yíng)SIC的設計過(guò)程中找到一個(gè)有效而又快捷的解決時(shí)序收斂問(wèn)題的方案成了高性能ASIC物理設計的難題。本論文通過(guò)對數字電視解調芯片BTV2020S02物理設計，論述了在當今深亞微米高性能ASIC設計中時(shí)序收斂的設計難點(diǎn)，并針對這些難點(diǎn)所研究出來(lái)一種快速的高效的時(shí)序收斂方法。希望通過(guò)B1、佗020s02芯片的物理設計時(shí)序收斂中遇到的一些問(wèn)題，并結合文中所論述的基本的理論，在以下幾個(gè)方面提出作者的一些經(jīng)驗性的觀(guān)點(diǎn)，總結出對于一些一般性的需要遵循的規律：布局規劃方面，物理綜合設計方面，這些都是成功的物理設計時(shí)序收斂的基礎；高性能時(shí)鐘樹(shù)綜合方面，時(shí)序驅動(dòng)的布線(xiàn)方面以及靜態(tài)時(shí)序分析后優(yōu)化，這是保證高性能ASIC芯片物理設計時(shí)序收斂的關(guān)鍵。
本芯片的物理設計采用Synopsys的PhysicalCompiler、Astro、StarRC-XT，邏輯等效驗證采用Synopsys的Formality，時(shí)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(yíng).血an公司的標準單元庫進(jìn)行設計。關(guān)鍵詞物理設計：靜態(tài)時(shí)序分析；布局規劃；物理綜合；時(shí)鐘樹(shù)綜合
2.專(zhuān)業(yè)基礎知識考什么
根據我近幾年參與的幾次事業(yè)單位招考人員考試情況來(lái)看： 專(zhuān)業(yè)知識考試，主要就是你報考的那個(gè)專(zhuān)業(yè)（或者說(shuō)那個(gè)崗位）的大學(xué)時(shí)期的專(zhuān)業(yè)基礎課、專(zhuān)業(yè)課以及一部分結合實(shí)踐的專(zhuān)業(yè)題目，試卷的形式主要還是選擇、填空、簡(jiǎn)答、論述（根據專(zhuān)業(yè)或崗位不同有的考試沒(méi)有論述），專(zhuān)業(yè)知識試題大部分時(shí)候是在考前幾天，去外地請專(zhuān)業(yè)人員出題，每一次出題的人員不一樣，所以專(zhuān)業(yè)知識的試題出題方向、注重點(diǎn)是沒(méi)有規律可循的。
舉一個(gè)例子：如某事業(yè)單位招考信息化建設崗位人員，專(zhuān)業(yè)要求是計算機應用或軟件工程，專(zhuān)業(yè)試題中可能有“十進(jìn)制、二進(jìn)制、十六進(jìn)制數值換算”這樣的基礎題，也可能有“在給出某個(gè)單位人員數量、部門(mén)名稱(chēng)、電腦數量等基本信息的前提下，要求設計一個(gè)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(zhuān)業(yè)知識，最好先找一家與你專(zhuān)業(yè)對口的事業(yè)單位去見(jiàn)習工作，在工作中學(xué)習，在學(xué)習中工作，但最根本的是需要認真學(xué)習你報考的專(zhuān)業(yè)的基礎課程，以不變應萬(wàn)變。
3.學(xué)習模擬電路之前要會(huì )什么基礎知識
學(xué)習模擬電路之前要掌握的基礎知識有：電路基礎，信號與系統，復變函數。
電路基礎
1.電壓電流
電流的參考方向可以任意指定，分析時(shí)：若參考方向與實(shí)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(shí)：若參考方向與實(shí)際方向一致，則u>0反之u<0。
2.功率平衡一個(gè)實(shí)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(gè)概念：支路：是電路的一個(gè)分支。結點(diǎn)：三條（或三條以上）支路的聯(lián)接點(diǎn)稱(chēng)為結點(diǎn)。回路：由支路構成的閉合路徑稱(chēng)為回路。網(wǎng)孔：電路中無(wú)其他支路穿過(guò)的回路稱(chēng)為網(wǎng)孔。
2.基爾霍夫電流定律：
(1)定義：任一時(shí)刻，流入一個(gè)結點(diǎn)的電流的代數和為零。或者說(shuō)：流入的電流等于流出的電流。
(2)表達式：i進(jìn)總和=0 或： i進(jìn)=i出
(3)可以推廣到一個(gè)閉合面。
3.基爾霍夫電壓定律
定義：經(jīng)過(guò)任何一個(gè)閉合的路徑，電壓的升等于電壓的降。或者說(shuō)：在一個(gè)閉合的回路中，電壓的代數和為零。或者說(shuō)：在一個(gè)閉合的回路中，電阻上的電壓降之和等于電源的電動(dòng)勢之和。
電位的概念
(1)定義：某點(diǎn)的電位等于該點(diǎn)到電路參考點(diǎn)的電壓。
(2)規定參考點(diǎn)的電位為零。稱(chēng)為接地。
(3)電壓用符號U表示，電位用符號V表示
(4)兩點(diǎn)間的電壓等于兩點(diǎn)的電位的差 。
(5)注意電源的簡(jiǎn)化畫(huà)法。
信號與系統
信號與系統是大學(xué)本科層次的專(zhuān)業(yè)課，它的先修和基礎課為高等數學(xué)、線(xiàn)性代數、概率論與數理統計、隨機過(guò)程、矩陣論、電路分析基礎、模擬電子線(xiàn)路、數學(xué)物理方程、高頻電子線(xiàn)路、復變函數、大學(xué)物理。
學(xué)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、系統及其相互之間約束關(guān)系的問(wèn)題。
復變函數
以復數作為自變量和因變量的函數就叫做復變函數 [1] ，而與之相關(guān)的理論就是復變函數論。解析函數是復變函數中一類(lèi)具有解析性質(zhì)的函數，復變函數論主要就是研究復數域上的解析函數，因此通常也稱(chēng)復變函數論為解析函數論。
4.人工智能都學(xué)習哪些方面的知識
基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢，很多小伙伴都想要在這個(gè)領(lǐng)域大展宏圖，但擺在面前的三道門(mén)檻是需要你逐一攻克的。
門(mén)檻一、數學(xué)基礎
我們應該了解過(guò)，無(wú)論對于大數據還是對于人工智能而言，其實(shí)核心就是數據，通過(guò)整理數據、分析數據來(lái)實(shí)現的，所以數學(xué)成為了人工智能入門(mén)的必修課程！
數學(xué)技術(shù)知識可以分為三大學(xué)科來(lái)學(xué)習：
1、線(xiàn)性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實(shí)，如果平常不用可能忘的比較多；
2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。
提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規則具有概率上的可解釋性。對于算法的設計和改進(jìn)工作，概統是核心課程，沒(méi)有之一。當拿到現成的算法時(shí)，僅需要概率基礎知識就能看懂，然后需要比較多的線(xiàn)代知識才能讓模型高效的跑起來(lái)。
3、統計學(xué)相關(guān)基礎
回歸分析（線(xiàn)性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維）
聚類(lèi)分析（K-Means）
分布（正態(tài)分布、t分布、密度函數）
指標（協(xié)方差、ROC曲線(xiàn)、AUC、變異系數、F1-Score）
顯著(zhù)性檢驗（t檢驗、z檢驗、卡方檢驗）
A/B測試
門(mén)檻二、英語(yǔ)水平
我這里說(shuō)的英語(yǔ)，不是說(shuō)的是英語(yǔ)四六級，我們都知道計算機起源于國外，很多有價(jià)值的文獻都是來(lái)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(yǔ)水平。
門(mén)檻三、編程技術(shù)
首先作為一個(gè)普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語(yǔ)言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點(diǎn)關(guān)注爬蟲(chóng)、數值計算、數據可視化方面的應用。
人工智能入門(mén)的三道門(mén)檻，都是一些必備的基礎知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎很關(guān)鍵！
5.學(xué)習群論需要哪些基礎知識
群論定義：在數學(xué)和抽象代數中，群論研究名為群的代數結構。群在抽象代數中具有基本的重要地位：許多代數結構，包括環(huán)、域和模等可以看作是在群的基礎上添加新的運算和公理而形成的。群的概念在數學(xué)的許多分支都有出現，而且群論的研究方法也對抽象代數的其它分支有重要影響。群論的重要性還體現在物理學(xué)和化學(xué)的研究中，因為許多不同的物理結構，如晶體結構和氫原子結構可以用群論方法來(lái)進(jìn)行建模。于是群論和相關(guān)的群表示論在物理學(xué)和化學(xué)中有大量的應用。
群論涉及范圍較廣，需要基礎知識也較多，比如：集合相關(guān)知識，幾何學(xué)，拓撲學(xué)，數學(xué)分析，代數學(xué)，概率論，運籌學(xué)，應用統計學(xué)等。
因此，如果要學(xué)最好選擇一個(gè)方向進(jìn)行研究，不然需要知識太多反而不利于研究學(xué)習。
