亚马诺半导体(学习ASIC设计综合和时序分析需要哪些基础)
1.学习ASIC设计综合和时序分析需要哪些基础
在当今的深亚微米ASIC设计中，随着半导体器件几何尺寸的缩小和设计规模的增加，设计一个高性能的ASIC的时序收敛成为了设计人员最为头痛的问题。针对O.18urn及O.18urn以下的工艺，来自互连负载的延时所占的比例显著增加。另外，随着半导体工艺的不断改进，串扰信号（Crosstalk）通过耦合电容对时序收敛也会产生影响。同时，电压降（IRDrop）对时序收敛的影响也不容忽视。
随着设计规模的日益复杂，半导体工艺特征尺寸的日益缩小，时序收敛问题毫不疑问的越来越复杂和无法避免。在ASIC的设计过程中找到一个有效而又快捷的解决时序收敛问题的方案成了高性能ASIC物理设计的难题。本论文通过对数字电视解调芯片BTV2020S02物理设计，论述了在当今深亚微米高性能ASIC设计中时序收敛的设计难点，并针对这些难点所研究出来一种快速的高效的时序收敛方法。希望通过B1、佗020s02芯片的物理设计时序收敛中遇到的一些问题，并结合文中所论述的基本的理论，在以下几个方面提出作者的一些经验性的观点，总结出对于一些一般性的需要遵循的规律：布局规划方面，物理综合设计方面，这些都是成功的物理设计时序收敛的基础；高性能时钟树综合方面，时序驱动的布线方面以及静态时序分析后优化，这是保证高性能ASIC芯片物理设计时序收敛的关键。
本芯片的物理设计采用Synopsys的PhysicalCompiler、Astro、StarRC-XT，逻辑等效验证采用Synopsys的Formality，时序验证采用Synopsys的PrimeT'tme，物理验证采用Mentor的Cah'bre，流片采用中芯国际（SMIC）0.18um1P6M工艺，基于A.血an公司的标准单元库进行设计。关键词物理设计：静态时序分析；布局规划；物理综合；时钟树综合
2.专业基础知识考什么
根据我近几年参与的几次事业单位招考人员考试情况来看： 专业知识考试，主要就是你报考的那个专业（或者说那个岗位）的大学时期的专业基础课、专业课以及一部分结合实践的专业题目，试卷的形式主要还是选择、填空、简答、论述（根据专业或岗位不同有的考试没有论述），专业知识试题大部分时候是在考前几天，去外地请专业人员出题，每一次出题的人员不一样，所以专业知识的试题出题方向、注重点是没有规律可循的。
举一个例子：如某事业单位招考信息化建设岗位人员，专业要求是计算机应用或软件工程，专业试题中可能有“十进制、二进制、十六进制数值换算”这样的基础题，也可能有“在给出某个单位人员数量、部门名称、电脑数量等基本信息的前提下，要求设计一个有特定条件的局域网框架”的这样的发挥性题目。 所以，复习专业知识，最好先找一家与你专业对口的事业单位去见习工作，在工作中学习，在学习中工作，但最根本的是需要认真学习你报考的专业的基础课程，以不变应万变。
3.学习模拟电路之前要会什么基础知识
学习模拟电路之前要掌握的基础知识有：电路基础，信号与系统，复变函数。
电路基础
1.电压电流
电流的参考方向可以任意指定，分析时：若参考方向与实际方向一致，则 i>0，反之i<0。 电压的参考方向也可以任意指定，分析时：若参考方向与实际方向一致，则u>0反之u<0。
2.功率平衡一个实际的电路中，电源发出的功率总是等于负载消耗的功率。
3.全电路欧姆定律：U=E-RI
4.负载大小的意义：电路的电流越大，负载越大。电路的电阻越大，负载越小。
5.电路的断路与短路
电路的断路处：I=0,U≠0 电路的短路处：U=0,I≠0 。
基尔霍夫定律 ：
1.几个概念：支路：是电路的一个分支。结点：三条（或三条以上）支路的联接点称为结点。回路：由支路构成的闭合路径称为回路。网孔：电路中无其他支路穿过的回路称为网孔。
2.基尔霍夫电流定律：
(1)定义：任一时刻，流入一个结点的电流的代数和为零。或者说：流入的电流等于流出的电流。
(2)表达式：i进总和=0 或： i进=i出
(3)可以推广到一个闭合面。
3.基尔霍夫电压定律
定义：经过任何一个闭合的路径，电压的升等于电压的降。或者说：在一个闭合的回路中，电压的代数和为零。或者说：在一个闭合的回路中，电阻上的电压降之和等于电源的电动势之和。
电位的概念
(1)定义：某点的电位等于该点到电路参考点的电压。
(2)规定参考点的电位为零。称为接地。
(3)电压用符号U表示，电位用符号V表示
(4)两点间的电压等于两点的电位的差 。
(5)注意电源的简化画法。
信号与系统
信号与系统是大学本科层次的专业课，它的先修和基础课为高等数学、线性代数、概率论与数理统计、随机过程、矩阵论、电路分析基础、模拟电子线路、数学物理方程、高频电子线路、复变函数、大学物理。
学生应熟练地掌握本课程所讲述的基本概念、基本理论和基本分析方法，并利用这些经典理论分析、解释和计算信号、系统及其相互之间约束关系的问题。
复变函数
以复数作为自变量和因变量的函数就叫做复变函数 [1] ，而与之相关的理论就是复变函数论。解析函数是复变函数中一类具有解析性质的函数，复变函数论主要就是研究复数域上的解析函数，因此通常也称复变函数论为解析函数论。
4.人工智能都学习哪些方面的知识
基于人工智能的发展优势，很多小伙伴都想要在这个领域大展宏图，但摆在面前的三道门槛是需要你逐一攻克的。
门槛一、数学基础
我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程！
数学技术知识可以分为三大学科来学习：
1、线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多；
2、高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。
提到概率与数理统计的重要性，因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的，参数的更新规则具有概率上的可解释性。对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。
3、统计学相关基础
回归分析（线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维）
聚类分析（K-Means）
分布（正态分布、t分布、密度函数）
指标（协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score）
显著性检验（t检验、z检验、卡方检验）
A/B测试
门槛二、英语水平
我这里说的英语，不是说的是英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。
门槛三、编程技术
首先作为一个普通程序员，C++ / Java / Python 这样的语言技能栈应该是必不可少的，其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。
人工智能入门的三道门槛，都是一些必备的基础知识，所以不要嫌麻烦，打好基础很关键！
5.学习群论需要哪些基础知识
群论定义：在数学和抽象代数中，群论研究名为群的代数结构。群在抽象代数中具有基本的重要地位：许多代数结构，包括环、域和模等可以看作是在群的基础上添加新的运算和公理而形成的。群的概念在数学的许多分支都有出现，而且群论的研究方法也对抽象代数的其它分支有重要影响。群论的重要性还体现在物理学和化学的研究中，因为许多不同的物理结构，如晶体结构和氢原子结构可以用群论方法来进行建模。于是群论和相关的群表示论在物理学和化学中有大量的应用。
群论涉及范围较广，需要基础知识也较多，比如：集合相关知识，几何学，拓扑学，数学分析，代数学，概率论，运筹学，应用统计学等。
因此，如果要学最好选择一个方向进行研究，不然需要知识太多反而不利于研究学习。
