后端设计PNR一点总结

本文总结了芯片后端设计中优化PPA的一些关键方法,包括module padding、NDP属性、useful skew、早期时钟树、多比特单元的merge/split等21条实践策略。通过这些策略,可以解决时序问题,改善congestion,并有效控制delay。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

条条大路通罗马

在追求极致PPA的过程中,时序问题总是可以解决

方法总比困难多

关键问题其实就是控制delay

不多不少,简单总结二十一条(欢迎大家评论区继续发挥):

  1. module padding的设置,可以有效解决congestion问题,factor自己try,命令:setPlaceMode -place_global_module_padding xxxmodulename factor

  2. 对关键路径设ndr属性,通过高层,宽线来减小net delay,达到优化目的。

  3. useful skew,让工具合理借用skew来解关键路径的时序,不一定有效果,具体要结合具体的design来看。

  4. early clock flow :早期时钟树的使用可以优先控制clock cell的位置,占领有利位置。

  5. H-tree:更对是对于大的desig来改善时序,把时钟做平。

  6. overconstraint,早期阶段(如place)设uncertainty过约时序,可以减少后期的degrate,更快达到收敛,把事情做在前面。

  7. path group分优先级,重点修reg2reg,提前占领有利资源。命令:setPathGroupOptions reg2reg -effortLevel high

  8. multi bit cell的merge和split,利用cell的结构优化达到减少delay的目的;(更多关于multi bite cell的介绍&#x

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

芯片后端工程师-ratel

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值