一文解决数字芯片IC前端校招面试88.8%的知识点

已于 2022-06-17 23:46:21 修改
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分类专栏： 芯片前端面经 尼德兰的喵全内容专栏 文章标签： 面试 职场和发展
于 2022-04-30 00:27:00 首次发布
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本文汇总了数字芯片IC前端校招面试的主要知识点，包括进制转换、时钟分频器、状态机设计、异步逻辑、异步FIFO、时序分析和低功耗设计等。通过考点导图和实例解析，帮助考生全面准备面试。

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

目录

前言

知识点梳理

考点导图

进制相关知识

时钟分频器

状态机

异步逻辑

异步FIFO

异步复位同步撤离

时序计算与时序分析

低功耗设计

手撕代码

验证方面的知识储备

ASIC设计流程与工具 

FPGA实操

前言

好像每年都会给一些师弟师妹或者csdn认识的各位朋友写一点数字IC校招面试的东西，恰好这次五一的征稿我正好把之前写过的做过的进行下汇总整理，条理输出。

知识点梳理

考点导图

之前给同系的学弟学妹分享时做的考点导图，目前看来也不太过时：

【IC前端设计校招面试】常见笔试与面试考点思维导图

进制相关知识

易考性：☆☆☆

易面性：☆☆

虽然很多面试宝典上都有提到进制相关的题，但相较而言被面到的概率还是很小的，我自己也没总结过很多东西，只有以下两个：

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【芯片前端】四年经验|芯片前端|IP设计岗|面试问题|总结分享
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面试基本落下帷幕，对聊到的问题和知识点做一下总结。很多问题回答的不好，结束后也进一步的思考了很多又有了一些新的拓展，也一并总结在这里。
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1.异步FIFO的原理，设计，以及FIFO深度的计算问题，如何保证数据不被覆盖。 2.异步信号的处理（不同时钟域的同步电路需要注意什么问题） 3.时钟门控：工作原理，逻辑电路如何实现 4.控制信号的产生，比如低时钟域的时钟如何采样高时钟域的信号 5.AMBA总线，AXI和AHB总线的区别，以及AMBA总线的时序图，以及信号响应过程；描述AHB总线，如何判断开始一个有效的访问。 6.状态机
第一次面试经历：集创北方数字IC前端面试（崩）总结
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时间：2020年8月11日上午10点 公司：集创北方，做LED、LCD、OLED、AMOLED等显示器芯片的公司，应该主要是做显示驱动、图像处理、电源管理等这一块。 岗位：数字IC前端设计 城市：北京 形式：线上面试。感觉我俩是两个社畜，他说摄像头开不开都可以，我说那语音OK吗他说OK，于是直接语音问答。 项目经历：基于FPGA的车牌识别 & 先导存储器集成工艺开发（课题组） & 基于FPGA的贪吃蛇小游戏 反正是凉凉的，这时候准备还不足，前面都在复习项目没怎么刷过题。 过程如下： 自我介绍
笔试面试知识点归纳（FPGA、IC前端、芯片岗）
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数字IC前端面试常见习题 （一）基本概念 亚稳态的概念： 触发器的建立时间和保持时间在时钟上升沿左右定义了一个时间的窗口，如果触发器的数据输入端口在这个时间窗口上发生数据变化，那么就会产生时序违例。存在这个时序的违例是因为建立时间和保持时间的要求被违反，此时触发器内部的一个节点可能会在一个电压范围内浮动，不能稳定在逻辑0或者逻辑1的状态，此时处在一个中间电平上，这就是所谓的亚稳态； 同步和异步的概念 异步指的是输入信号和时钟无关； 同步是指的输入信号和时钟信号有关； 同步电路和异步电路的概念
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最近因为一直做芯片验证岗校招的面试，所以汇总了一些面试题用了大概有两个月了。这周我突然觉得不能总是一套题考察到底，所以开始组织新的面试题了。因此呢，这套旧的题目就放在这个专栏下供大家参考吧。
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近年招聘会上与IC有关部分笔试面试题目的答案举例（含IC原理、VLSI设计基础）
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【0.1基础的条件准备两周之后的数字IC前端设计校招面试】0.1进化到0.2——四句基本语法
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前言 最近课余时间辅导了一个承受着巨大压力裸辞转入IC设计行业的0.1基础小白，成功辅助她拿下两份薪酬还算客观的offer。在辅导的过程中思考了很多以前没有深究或是认为理所当然的问题，自己也收获颇多。鉴于这段经验还挺有意思的，所以记录下来：如何在只有0.1基础的条件下准备两周之后的数字前端IC岗校招面试呢？（以下均为我自己的经验与知识储备，全部是印象流的分析与结论，难免有错误或是疏漏之处，如有发...
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前言 书接上文：https://blog.csdn.net/moon9999/article/details/96715661 把状态机写完之后，最好自己找个项目实战下，没有必要太大，重点培养自己的并行思维、时序思维和数据流思维，我记推荐一本书《Verilog HDL高级数字设计（第二版）》，书非常厚但是非常有意义，也是我研究生课程教材里对我帮助最大的一本书。有时间的话一定要把这本书吃透，没有...
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如何成为offer收割机？ 我刚参加完2022届秋招，拿到联发科、ZEKU、中兴、晶晨、紫光展锐、紫光国芯、国微思尔芯、ESWIN、长鑫、浪潮、昂瑞威、芯海等等offer，通过华为海思优招。其中开价最高有40w。作者想留西安，所以面试主要集中在西安地区，西安地区开价直逼北上等一线城市。 在秋招过程中，以下是我总结的芯片前端设计基础知识点。《数字ic设计基础-年薪40w+》压缩包有4部分内容，如下将一一介绍。 第一部分： 1-数字ic设计面试基础知识 第二部分：code 手撕代码环节，华为海思两轮面
2022IC秋招面经分享【ADI·Digital Design（上海）】
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10-06 799
ADI
llamaindex 多模态RAG
最新发布
02-05
### LlamaIndex 多模态 RAG 实现 LlamaIndex 支持多种数据类型的接入与处理，这使得它成为构建多模态检索增强生成（RAG）系统的理想选择[^1]。为了实现这一目标，LlamaIndex 结合了不同种类的数据连接器、索引机制以及强大的查询引擎。 #### 数据连接器支持多样化输入源 对于多模态数据的支持始于数据收集阶段。LlamaIndex 的数据连接器可以从多个异构资源中提取信息，包括但不限于APIs、PDF文档、SQL数据库等。这意味着无论是文本还是多媒体文件中的内容都可以被纳入到后续的分析流程之中。 #### 统一化的中间表示形式 一旦获取到了原始资料之后，下一步就是创建统一而高效的内部表达方式——即所谓的“中间表示”。这种转换不仅简化了下游任务的操作难度，同时也提高了整个系统的性能表现。尤其当面对复杂场景下的混合型数据集时，良好的设计尤为关键。 #### 查询引擎助力跨媒体理解能力 借助于内置的强大搜索引擎组件，用户可以通过自然语言提问的形式轻松获得所需答案；而对于更复杂的交互需求，则提供了专门定制版聊天机器人服务作为补充选项之一。更重要的是，在这里实现了真正的语义级关联匹配逻辑，从而让计算机具备了一定程度上的‘认知’功能去理解和回应人类意图背后所蕴含的意义所在。 #### 应用实例展示 考虑到实际应用场景的需求多样性，下面给出一段Python代码示例来说明如何利用LlamaIndex搭建一个多模态RAG系统： ```python from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader, LLMPredictor, PromptHelper, ServiceContext from langchain.llms.base import BaseLLM import os def create_multi_modal_rag_system(): documents = SimpleDirectoryReader(input_dir='./data').load_data() llm_predictor = LLMPredictor(llm=BaseLLM()) # 假设已经定义好了具体的大型预训练模型 service_context = ServiceContext.from_defaults( chunk_size_limit=None, prompt_helper=PromptHelper(max_input_size=-1), llm_predictor=llm_predictor ) index = GPTSimpleVectorIndex(documents, service_context=service_context) query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=2) response = query_engine.query("请描述一下图片里的人物表情特征") print(response) ``` 此段脚本展示了从加载本地目录下各类格式文件开始直到最终完成一次基于相似度排序后的top-k条目返回全过程。值得注意的是，“query”方法接收字符串参数代表使用者想要询问的内容，而在后台则会自动调用相应的解析模块并结合先前准备好的知识库来进行推理计算得出结论。
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