亞馬諾半導(dǎo)體(學(xué)習(xí)ASIC設(shè)計(jì)綜合和時(shí)序分析需要哪些基礎(chǔ))
1.學(xué)習(xí)ASIC設(shè)計(jì)綜合和時(shí)序分析需要哪些基礎(chǔ)
在當(dāng)今的深亞微米ASIC設(shè)計(jì)中，隨著半導(dǎo)體器件幾何尺寸的縮小和設(shè)計(jì)規(guī)模的增加，設(shè)計(jì)一個(gè)高性能的ASIC的時(shí)序收斂成為了設(shè)計(jì)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(fù)載的延時(shí)所占的比例顯著增加。另外，隨著半導(dǎo)體工藝的不斷改進(jìn)，串?dāng)_信號（Crosstalk）通過耦合電容對時(shí)序收斂也會產(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。
隨著設(shè)計(jì)規(guī)模的日益復(fù)雜，半導(dǎo)體工藝特征尺寸的日益縮小，時(shí)序收斂問題毫不疑問的越來越復(fù)雜和無法避免。在ASIC的設(shè)計(jì)過程中找到一個(gè)有效而又快捷的解決時(shí)序收斂問題的方案成了高性能ASIC物理設(shè)計(jì)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(jì)，論述了在當(dāng)今深亞微米高性能ASIC設(shè)計(jì)中時(shí)序收斂的設(shè)計(jì)難點(diǎn)，并針對這些難點(diǎn)所研究出來一種快速的高效的時(shí)序收斂方法。希望通過B1、佗020s02芯片的物理設(shè)計(jì)時(shí)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(gè)方面提出作者的一些經(jīng)驗(yàn)性的觀點(diǎn)，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(jì)方面，這些都是成功的物理設(shè)計(jì)時(shí)序收斂的基礎(chǔ)；高性能時(shí)鐘樹綜合方面，時(shí)序驅(qū)動的布線方面以及靜態(tài)時(shí)序分析后優(yōu)化，這是保證高性能ASIC芯片物理設(shè)計(jì)時(shí)序收斂的關(guān)鍵。
本芯片的物理設(shè)計(jì)采用Synopsys的PhysicalCompiler、Astro、StarRC-XT，邏輯等效驗(yàn)證采用Synopsys的Formality，時(shí)序驗(yàn)證采用Synopsys的PrimeT'tme，物理驗(yàn)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(biāo)準(zhǔn)單元庫進(jìn)行設(shè)計(jì)。關(guān)鍵詞物理設(shè)計(jì)：靜態(tài)時(shí)序分析；布局規(guī)劃；物理綜合；時(shí)鐘樹綜合
2.專業(yè)基礎(chǔ)知識考什么
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(bào)考的那個(gè)專業(yè)（或者說那個(gè)崗位）的大學(xué)時(shí)期的專業(yè)基礎(chǔ)課、專業(yè)課以及一部分結(jié)合實(shí)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(shí)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(diǎn)是沒有規(guī)律可循的。
舉一個(gè)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(jì)算機(jī)應(yīng)用或軟件工程，專業(yè)試題中可能有“十進(jìn)制、二進(jìn)制、十六進(jìn)制數(shù)值換算”這樣的基礎(chǔ)題，也可能有“在給出某個(gè)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(jì)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(fù)習(xí)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(xí)工作，在工作中學(xué)習(xí)，在學(xué)習(xí)中工作，但最根本的是需要認(rèn)真學(xué)習(xí)你報(bào)考的專業(yè)的基礎(chǔ)課程，以不變應(yīng)萬變。
3.學(xué)習(xí)模擬電路之前要會什么基礎(chǔ)知識
學(xué)習(xí)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(fù)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(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(fù)載消耗的功率。
3.全電路歐姆定律：U=E-RI
4.負(fù)載大小的意義：電路的電流越大，負(fù)載越大。電路的電阻越大，負(fù)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(jié)點(diǎn)：三條（或三條以上）支路的聯(lián)接點(diǎn)稱為結(jié)點(diǎn)?；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(shí)刻，流入一個(gè)結(jié)點(diǎn)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(dá)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)過任何一個(gè)閉合的路徑，電壓的升等于電壓的降?；蛘哒f：在一個(gè)閉合的回路中，電壓的代數(shù)和為零?；蛘哒f：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(guī)定參考點(diǎn)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(diǎn)間的電壓等于兩點(diǎn)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(xué)本科層次的專業(yè)課，它的先修和基礎(chǔ)課為高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過程、矩陣論、電路分析基礎(chǔ)、模擬電子線路、數(shù)學(xué)物理方程、高頻電子線路、復(fù)變函數(shù)、大學(xué)物理。
學(xué)生應(yīng)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(jì)算信號、系統(tǒng)及其相互之間約束關(guān)系的問題。
復(fù)變函數(shù)
以復(fù)數(shù)作為自變量和因變量的函數(shù)就叫做復(fù)變函數(shù) [1] ，而與之相關(guān)的理論就是復(fù)變函數(shù)論。解析函數(shù)是復(fù)變函數(shù)中一類具有解析性質(zhì)的函數(shù)，復(fù)變函數(shù)論主要就是研究復(fù)數(shù)域上的解析函數(shù)，因此通常也稱復(fù)變函數(shù)論為解析函數(shù)論。
4.人工智能都學(xué)習(xí)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檻是需要你逐一攻克的。
門檻一、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
我們應(yīng)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(shí)核心就是數(shù)據(jù)，通過整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)的，所以數(shù)學(xué)成為了人工智能入門的必修課程！
數(shù)學(xué)技術(shù)知識可以分為三大學(xué)科來學(xué)習(xí)：
1、線性代數(shù)，非常重要，模型計(jì)算全靠它~一定要復(fù)習(xí)扎實(shí)，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(dǎo)、各種分布、參數(shù)估計(jì)等等。
提到概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的重要性，因?yàn)閏s229中幾乎所有算法的推演都是從參數(shù)估計(jì)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(jì)和改進(jìn)工作，概統(tǒng)是核心課程，沒有之一。當(dāng)拿到現(xiàn)成的算法時(shí)，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(jì)學(xué)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(biāo)（協(xié)方差、ROC曲線、AUC、變異系數(shù)、F1-Score）
顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)、z檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)）
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(jì)算機(jī)起源于國外，很多有價(jià)值的文獻(xiàn)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(xiàn)的，所以要達(dá)到能夠讀懂外文文獻(xiàn)的英語水平。
門檻三、編程技術(shù)
首先作為一個(gè)普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應(yīng)該是必不可少的，其中 Python 需要重點(diǎn)關(guān)注爬蟲、數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)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！
5.學(xué)習(xí)群論需要哪些基礎(chǔ)知識
群論定義：在數(shù)學(xué)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(yùn)算和公理而形成的。群的概念在數(shù)學(xué)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(xué)和化學(xué)的研究中，因?yàn)樵S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(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(yīng)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(xué)，拓?fù)鋵W(xué)，數(shù)學(xué)分析，代數(shù)學(xué)，概率論，運(yùn)籌學(xué)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)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(xí)。
