FPGA中静态时序分析的作用

静态时序分析的作用
这篇文章内容来源于《Xilinx FPGA 权威设计指南》
(1)一个设计是由单元和网络的互连组成的。
(2)一个器件的性能由构成设计单元的延迟决定,它可以通过静态时序分析(Static Timing Analysis,STA)验证。
(3)在STA中,设计元器件的功能显得并不重要。
(4)对于设计中的元器件,都需要花费时间执行它的功能。
对于一个LUT:存在从它的输入到输出的传播延时。
对于一个网络:存在从驱动器到接收器的传播延时。
对于一个触发器:在它的采样点周围的一个时间内要求有稳定的数据。(建立时间保持时间)

(5) 延迟取决于下面的因素:
 由FPGA的组件和设计实现决定:元素的物理特性(构成结构)、对象的位置(一个对象相对于其他对象的位置)
 环境因素:器件处理的工艺、单元上的电压温度
(6) 在STA时,使用合适的拐点的特性化延时。
在FPGA设计中,STA的必要性体现在
 很多FPGA的实现过程基于时序驱动。例如,综合器用于电路的结构;布局器用于优化单元的位置和布线器用于选择布线的元素。
 必须对工具进行约束,以确定所期望的性能目标。
 在设计的过程中STA,然后生成报告。
 STA确定最终的设计是否提供了所期待的功能。

一个静态时序路径:
(1)开始于一个时钟控制的元素;
(2)经过任意个数的组合元素和互连这些元素的网络;
(3)结束于一个时钟控制的元素。
其中时钟控制的元素:触发器、块RAM、DSP切片等
组合元素包括:LUT、宽的多路复用器MUX和进位链等。

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02-06 16:33
门头沟学院 Java
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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
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