静态时序分析:静态时序分析的原理及其两种模式PBA、GBA

news2024/11/14 3:23:38

相关阅读

静态时序分析icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/weixin_45791458/category_12567571.html?spm=1001.2014.3001.5482


        静态时序分析有两种模式:PBA(Path Based Analysis)和GBA(Graph Based Analysis),PBA是基于路径的分析模式而GBA则是基于图的分析模式。在Design Compiler中,时序分析是使用GBA模式;而在PrimeTime中,既可以使用默认的GBA模式也可以使用PBA模式进行时序分析。下面将详细讨论这两种模式的区别与联系。

        首先我们需要知道一条时序路径是由一条一条的时序弧组成的,而时序弧分为单元内部时序弧(Cell Arc)和线网弧(Net Arc)。Cell Arc指的是从单元的一个输入引脚到一个输出引脚的时序弧而Net Arc指的是单元之间的互连时序弧,下面将举例说明。

图1 一个简单的例子

        图1是一个简单的例子,其中有两个标准单元两输入与门U1和U2。图中一共存在九条时序弧,分别为:输入端口b到U1的输入引脚A的Net Arc、输入端口a到U1的输入引脚B的Net Arc、U1的输入引脚A到U1的输出引脚Y的Cell Arc、U1的输入引脚B到U1的输出引脚Y的Cell Arc、U1的输出引脚Y到U2的输入引脚A的Net Arc、输入端口c到U2的输入引脚B的Net Arc、U2的输入引脚A到U2的输出引脚Y的Cell Arc、U2的输入引脚B到U2的输出引脚Y的Cell Arc、U2的输出引脚Y到输出端口d的Net Arc。

        时序路径是由上面的九条时序弧组成的,时序弧的起点只能是输入端口或寄存器引脚,时序弧的终点只能是输出端口或寄存器输入引脚。因此图1中存在三条时序路径,分别为:

  • 输入端口b到输出端口d的时序路径,它由输入端口b到U1的输入引脚A的Net Arc、U1的输入引脚A到U1的输出引脚Y的Cell Arc、U1的输出引脚Y到U2的输入引脚A的Net Arc、U2的输入引脚A到U2的输出引脚Y的Cell Arc和U2的输出引脚Y到输出端口d的Net Arc这五条时序弧组成。
  • 输入端口a到输出端口d的时序路径,它由输入端口a到U1的输入引脚A的Net Arc、U1的输入引脚A到U1的输出引脚Y的Cell Arc、U1的输出引脚Y到U2的输入引脚A的Net Arc、U2的输入引脚A到U2的输出引脚Y的Cell Arc和U2的输出引脚Y到输出端口d的Net Arc这五条时序弧组成。
  • 输入端口c到输出端口d的时序路径,它由输入端口c到U2的输入引脚B的Net Arc、U2的输入引脚B到U2的输出引脚Y的Cell Arc和U2的输出引脚Y到输出端口d的Net Arc这三条时序弧组成。

        GBA模式和PBA模式决定了在时序分析时,每条时序路径是半独立地进行分析还是完全独立地进行分析,下面我们首先说明时序路径大致是如何分析的。

        用第一条时序路径举例,在Design Compiler进行时序分析时,首先会在输入端口b给出一个理想的上升沿和理想的下降沿(它们是默认的),并将这个翻转沿着时序路径传播,在传播过程中,不在路径中的单元的其他输入引脚需要取一组特定的值以使翻转传播(对于非单调的时序弧,需要取更多组特定的值,因为其在不同情况下有多种单调性),例如对于与门U1,其输入引脚B在进行分析时需要取1;对于与门U2,其输入引脚B在进行分析时也需要取1。传播过程中,要注意各单元时序弧的单调性(见上一章静态时序分析:时序弧以及其时序敏感(单调性)-CSDN博客)由于U1/U2是正单调的,输入端口的上升\下降沿会导致输出的上升/下降沿,因此这条时序路径的翻转情况可能是两种:输入端口b上升沿,一路沿时序路径传播导致输出端口d上升沿;输入端口b下降沿,一路沿时序路径传播导致输出端口d下降沿。注意,这个取值并不一定会真实能取到(即不考虑逻辑),只是为了分析时序路径,例如图2所示的情况。

图2 一个愚蠢的例子

        在图2中分析从输入端口a到输出端口d的时序路径时,U1和U2的B端口根本不可能同时取1,甚至可以发现输出d恒为0(d=abb'),但是Design Compiler依然会傻傻地将输入端口a的上升/下降沿传播至输出端口d并进行时序分析(在这里,我们假设Design Compiler不会对此进行逻辑优化)。

        有了上面的基础,下面我们进入正题。在使用PBA模式分析图1中的第一条时序路径时,假设输入端口b给出理想上升沿(转换时间为0),上升沿翻转沿线网b传播至U1的输入引脚A,此时延迟为0(假设没有线网延迟),转换时间为0(假设没有转换时间衰减)。DC根据单元库中的U1器件的非线性延迟模型(NLDM)查表得出U1的单元延迟(从输入引脚A到输出引脚Y,假设为0.5ns)和输出引脚Y的转换时间(假设为0.1ns),接着上升沿翻转从U1的输出引脚Y传播至U2的输入引脚A,此时延迟为0.5ns,翻转时间为0.1ns,DC根据单元库中的U2器件的非线性延迟模型(NLDM)查表得出U2的单元延迟(从输入引脚A到输出引脚Y,假设为0.4ns)和输出引脚Y的转换时间(假设为0.05ns),最终翻转从U2的输出引脚Y传播至输出端口d。因此这条时序路径的延迟为0.5+0.4=0.9ns,而输出的转换时间为0.05ns。对于输入a是下降沿的情况,也是如此分析。我们可以注意到,第一条时序路径的分析是和其他时序路径无关的,这就是PBA模式的特点。

        在使用GBA模式分析图1中的第一条时序路径时,大部分过程与PBA模式是一样的,但是不同的是,引脚Y的转换时间不只取决于U1的输入引脚A,而是与输入引脚B也有关。假设进行的是最大延迟分析(建立时间),DC会选择引脚A和引脚B导致的最差的转换时间作为Y引脚的转换时间,即Y引脚的上升翻转时间是A引脚的上升沿导致的Y引脚的上升翻转时间和B引脚的上升沿导致的Y引脚的上升翻转时间中最大的那个。对于输入端口b的下降沿在传播时也是如此分析,即Y引脚的下降翻转时间是A引脚的下降沿导致的Y引脚的下降翻转时间和B引脚的下降沿导致的Y引脚的下降翻转时间中最大的那个。B引脚的上升沿和下降沿相关的数据是在输入端口a到输出端口d的时序路径即第二条时序路径的计算中得到的。如果进行的是最小延迟分析(保持时间),DC会选择引脚A和引脚B导致的最好的转换时间作为Y引脚的转换时间。

        如何验证上述原理呢?可以在Design Compiler中使用report_delay_calculation命令报告U1的输入引脚A和B到输出引脚Y的转换时间的计算过程,并使用report_net命令报告线网n即U1的输出引脚Y的转换时间。其实当使用report_net命令时就可以发现,线网n会存储两组上升沿\下降沿转换时间,分别用于建立时间和保持时间的时序分析,即使用GBA模式。而如果是PBA模式,线网n需要为每个输入引脚保存一组上升沿\下降沿转换时间(在此例中是两组),这在线网扇入大时会显著提升分析难度与时间。

        综上所述,GBA模式和PBA模式中,PBA模式更为准确但耗时长(实际上就算是PBA也是保守的,如图2所示的那样),而GBA模式更保守但更快。顺带一提,动态时序分析(时序仿真)才是最准确的时序分析方式。

        

        

   

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1440454.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【C++修行之道】(引用、函数提高)

目录 一、引用 1.1引用的基本使用 1.2 引用注意事项 1.3 引用做函数参数 1.4 引用做函数返回值 1.5 引用的本质 1.6 常量引用 1.7引用和指针的区别 二、函数提高 2.1 函数默认参数 2.2函数占位参数 2.3 函数重载 2.4函数重载注意事项 一、引用 1.1引用的基本使用 …

如何将mongodb+django部署到云服务器上(备份)

在有了一台云服务器之后,我们就可以把写在本机上的程序,搬到服务器上了。采用WinSCP在本机和服务器之间交换文件;FinalShell来操作服务器。 1、mongodb-本机到服务器 主要是三个步骤:dump本地数据库-上传-导入,详情请…

基于大规模连续多目标优化的共轭梯度-进化集成算法

声明:文章题目字数有限,翻译水平有限,仅供参考! 原题目: Integrating Conjugate Gradients Into Evolutionary Algorithms for Large-Scale Continuous Multi-Objective Optimization 引:这么久了,又捡起…

Pandas 对带有 Multi-column(多列名称) 的数据排序并写入 Excel 中

Pandas 从Excel 中读取带有 Multi-column的数据 正文 正文 我们使用如下方式写入数据: import pandas as pd import numpy as npdf pd.DataFrame(np.array([[10, 2, 0], [6, 1, 3], [8, 10, 7], [1, 3, 7]]), columns[[Number, Name, Name, ], [col 1, col 2, co…

springboot165科研工作量管理系统的设计与实现

简介 【毕设源码推荐 javaweb 项目】基于springbootvue 的 适用于计算机类毕业设计,课程设计参考与学习用途。仅供学习参考, 不得用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。 看运行截图看 第五章 第四章 获取资料方式 **项…

第4章——深度学习入门(鱼书)

第4章 神经网络的学习 本章的主题是神经网络的学习。这里所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中,为了使神经网络能进行学习,将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准,找出能使它的值达到最…

逐鹿比特币生态,Elastos 携新作 BeL2「重出江湖」

撰文:Babywhale,Techub News 文章来源Techub News,搜Tehub News下载查看更多Web3资讯。 刚刚过去的 2023 年,「比特币生态」成为了市场的绝对焦点之一。从铭文开始,到重新走进大众视野的 Stacks 与比特币闪电网络&am…

LeetCode Python - 3.无重复字符的最长子串

文章目录 题目答案运行结果 题目 给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: s “abcabcbb” 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 “abc”,所以其长度为 3。 示例 2: 输入: s “bbbbb” 输出: 1 解释:…

vscode +markdown 的安装和使用

文章目录 前言一、vscode markdown 是什么?1.vscode是什么?2.markdown 是什么? 二、安装步骤1.下载2.安装 三、安装插件1.安装 Markdown All in One2.安装 Markdown Preview Enhanced3. Paste Image v1.0.44.LimfxCodeExv0.7.105.Code Spell …

MoE-LLaVA:具有高效缩放和多模态专业知识的大型视觉语言模型

视觉和语言模型的交叉导致了人工智能的变革性进步,使应用程序能够以类似于人类感知的方式理解和解释世界。大型视觉语言模型(LVLMs)在图像识别、视觉问题回答和多模态交互方面提供了无与伦比的能力。 MoE-LLaVA利用了“专家混合”策略融合视觉和语言数据&#xff0…

STM32输出PWM波控制180°舵机

时间记录:2024/2/8 一、PWM介绍 (1)脉冲宽度调制 (2)占空比:高电平时间占整个周期时间的比例 (3)STM32通过定时器实现PWM时具有两种模式 PWM1模式:向上计数模式下&…

【华为云】云上两地三中心实践实操

写在前面 应用上云之后,如何进行数据可靠性以及业务连续性的保障是非常关键的,通过华为云云上两地三中心方案了解相关方案认证地址:https://connect.huaweicloud.com/courses/learn/course-v1:HuaweiXCBUCNXI057Self-paced/about当前内容为华…

基于轻量级模型YOLOX-Nano的菜品识别系统

工程Gitee地址: https://gitee.com/zhong-liangtang/ncnn-android-yolox-nano 一、YOLOX简介 YOLOX是一个在2021年被旷视科技公司提出的高性能且无锚框(Anchor-free)的检测器,在YOLO系列的基础上吸收近年来目标检测学术界的最新…

Yii特性

Yii几乎拥有了当今Web 2.0应用发展的全部特性。下面是这些特性的一个简短的清单。 模型-视图-控制器(MVC)设计模式:Yii在WEB编程中采用这一成熟的技术从而可以更好的将逻辑层和表现层分开。数据库访问对象(DAO)和Acti…

如何在vue中使用拖动排序组件sortablejs

效果图&#xff1a; 1.首先&#xff0c;我们需要在vue项目中安装依赖&#xff1a; npm install -save sortablejs2.创建demo文件>demoTest.vue&#xff0c;直接附上实例代码&#xff1a; <template><div><div id"table-names"><div class&…

nodeJS 的 npm 设置国内高速镜像之淘宝镜像的方法

1、我们知道 nodeJS 是老外搞出来的&#xff0c;服务器放在了国外&#xff0c;国内的小朋友访问起来会比较慢&#xff0c;阿里巴巴的淘宝给出了有力支持&#xff0c;现在我们就将 nodeJS 的镜像地址切换为国内的淘宝镜像。 2、查看当前的镜像地址&#xff1a; npm get registr…

Optimism为 CQT提供价值 20 万美元的生态系统资助,以表彰其支持

Covalent Network&#xff08;CQT&#xff09; 是 Web3 生态系统中关键的“数据可用性”层&#xff0c;在与 Optimism Collective 多年的合作中取得了骄人的成果。Covalent Network&#xff08;CQT&#xff09;对于 Optimism 跨链数据的增长产生了直接的影响&#xff0c;而这一…

成为CSDN博客优质创作者或者博客专家吧

成为CSDN博客优质创作者或者博客专家吧 文章目录 成为CSDN博客优质创作者或者博客专家吧一、前言二、如何成为CSDN的博客专家1、2009年的要求和申请方式2、最新的CSDN博客专家要求和申请方式3、创作者身份认证4、CSDN所有认证的介绍 三、写博客的好处1、比较官方的说法&#xf…

labelimg 在pycharm下载使用

labelimg 使用数据标注工具 labelimg 制作数据集 在pycharm中搜索labelimg 选择版本安装 labelimg install 使用数据标注工具制作数据集 启动 带参数启动 1、cmd cd到指定目录 2、带参数启动标注工具 左侧可以选择切换为需要的数据格式 一些快捷键 和自动保存&#xff0c…

字节3面真题,LeetCode上hard难度,极具启发性题解

文章目录 &#x1f680;前言&#x1f680;LeetCode&#xff1a;41. 缺失的第一个正整数&#x1f680;思路&#x1f680;整个代码思路串一下&#x1f680;Code &#x1f680;前言 铁子们好啊&#xff01;阿辉来讲道题&#xff0c;这道题据说是23年字节3面真题&#xff0c;LeetC…