未来的FPGA：克服不确定性约束的新方法

未来的FPGA：克服不确定性约束的新方法

在 FPGA 设计中，一个常见的问题是如何维护时序约束。时序约束是为了确保逻辑电路在满足预期功能的同时，能够在时钟周期内稳定地工作。然而，在复杂系统中，存在着许多不确定因素，如信号延迟和环境变化，这些因素都会影响系统的时序约束。因此，如何应对这些不确定性约束成为了 FPGA 设计中需要解决的难题。

传统的 FPGA 设计中，时序约束通常是手动设置的，并且需要一定的经验才能准确设置。然而，针对不确定性约束，手动设置显然并不是最佳的解决方案。近年来，研究者们提出了一种基于概率建模的方法，通过引入不确定性变量来描述不确定性约束，从而实现了对不确定性约束的自动化处理。

下面是一个基于概率建模的 FPGA 设计案例，采用了 Python 编程语言和 PyMC3 库。

import pymc3 as pm

# 定义不确定性约束的概率分布
delay = pm.Normal