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第一章 EDA技术简介.ppt

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简介:
本章介绍EDA(电子设计自动化)技术的基础概念、发展历程及其在现代集成电路设计中的重要作用,并概述其主要工具和应用领域。 EDA(电子设计自动化)技术是指利用计算机及自动工具进行电子系统的设计、开发与验证的技术。其发展历程分为三个阶段:早期的电子CAD时期、CAE(计算机辅助工程设计)阶段以及现在的ESDA(电子系统设计自动化)阶段。 在最初的电子CAD时代,EDA主要用于处理布图和布线等重复性高且繁琐的任务,如Tango布局软件的应用。到了CAE阶段,EDA工具开始解决电路设计前的功能检测问题,并逐渐实现了初步的设计描述、综合优化及验证功能。 进入ESDA时期后,EDA技术已能完成复杂系统的设计描述、综合与验证工作,并具备了较强的抽象能力,支持使用VHDL和Verilog HDL等硬件描述语言进行高性能的合成工具操作。 广义上讲,EDA涵盖半导体工艺设计自动化、可编程器件设计自动化的范畴;狭义定义则指运用大规模可编程逻辑元件作为载体,通过计算机及开发软件完成从软件到硬件系统的转换。具体而言,包括了逻辑编译、简化和分割、综合优化与仿真等环节。 相比传统自下而上的手工设计方法,EDA采用的是自上而下的设计理念,能够更高效地应对复杂系统的设计挑战,并显著提升设计效率和质量。在这一过程中,每个模块都可以逐层描述并验证其功能,确保最终的实现符合系统的性能要求。

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    本章介绍EDA(电子设计自动化)技术的基础概念、发展历程及其在现代集成电路设计中的重要作用,并概述其主要工具和应用领域。 EDA(电子设计自动化)技术是指利用计算机及自动工具进行电子系统的设计、开发与验证的技术。其发展历程分为三个阶段:早期的电子CAD时期、CAE(计算机辅助工程设计)阶段以及现在的ESDA(电子系统设计自动化)阶段。 在最初的电子CAD时代,EDA主要用于处理布图和布线等重复性高且繁琐的任务,如Tango布局软件的应用。到了CAE阶段,EDA工具开始解决电路设计前的功能检测问题,并逐渐实现了初步的设计描述、综合优化及验证功能。 进入ESDA时期后,EDA技术已能完成复杂系统的设计描述、综合与验证工作,并具备了较强的抽象能力,支持使用VHDL和Verilog HDL等硬件描述语言进行高性能的合成工具操作。 广义上讲,EDA涵盖半导体工艺设计自动化、可编程器件设计自动化的范畴;狭义定义则指运用大规模可编程逻辑元件作为载体,通过计算机及开发软件完成从软件到硬件系统的转换。具体而言,包括了逻辑编译、简化和分割、综合优化与仿真等环节。 相比传统自下而上的手工设计方法,EDA采用的是自上而下的设计理念,能够更高效地应对复杂系统的设计挑战,并显著提升设计效率和质量。在这一过程中,每个模块都可以逐层描述并验证其功能,确保最终的实现符合系统的性能要求。
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    本章为《大数据技术原理与应用》开篇之作,系统阐述了大数据的基本概念、特性及其重要性,并简述了大数据的发展历程和未来趋势。 第一章 大数据概述 1.1 大数据时代 1.1.1 第三次信息化浪潮 以下是历次信息化浪潮的简要介绍: | 信息化浪潮 | 发生时间 | 标志 | 解决的问题 | 代表企业 | |------------|----------|------------|--------------------|----------------------------------| | 第一次 | 1980年前后 | 个人计算机 | 信息处理 | Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想等 | | 第二次 | 1995年前后 | 互联网 | 信息传输 | 雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度等 | | 第三次 | 2010年前后 | 物联网和大数据 | 信息爆炸 | 谷歌、IBM、亚马逊、阿里云等 | 在信息技术迅速发展的背景下,大数据已经成为推动社会进步的关键力量之一。从第一章的《大数据概述》中可以看出,大数据技术的发展与三次信息化浪潮紧密相关,并且这些浪潮分别对应了不同的技术革新和企业崛起。 第一次信息化浪潮以个人计算机的普及为标志,极大地提高了信息处理的能力,这使得Intel、AMD、IBM等公司迅速发展起来;第二次浪潮则由互联网的兴起主导,解决了信息传输的问题,从而推动了雅虎、谷歌、阿里巴巴等公司的快速成长。第三次信息化浪潮,则以物联网和大数据技术为代表,不仅解决了海量数据产生的问题,并预示着新一轮的技术革新与企业竞争。 随着信息技术在存储能力、处理速度以及网络带宽方面的显著提升,我们进入了第三次信息化的高潮阶段。例如,在存储方面,闪存技术的进步大大增加了数据容量并提高了可靠性;而在计算性能上,CPU的不断进化使得大数据处理的速度得到了极大的提高。与此同时,宽带互联网的发展也极大地促进了大数据在各个领域的流动和应用。 从传统运营系统到用户生成内容再到现代感知系统的演变过程中,数据量呈现爆炸式增长的趋势。这种趋势不仅体现在“4V”特征(即大规模、多样性、高速度以及低价值密度)上,还深刻地影响了科研方法的革新,并推动了基于数据分析决策模式的发展。 随着大数据技术在金融、汽车制造和电信等行业的广泛应用,社会各领域也在深度融合中不断进步。同时,在教育方面也带来了重要的变革,促进了相关专业的教学与研究体系改革。云计算作为基础设施则为这些应用提供了强大的支持,它不仅能够提供可扩展的计算资源,还实现了IT资产的有效利用。 大数据技术的发展离不开物联网的支持,两者结合使得物理世界和数字世界的界限逐渐模糊化。通过构建一个覆盖全社会的大数据生态系统,我们步入了一个全新的智能化与数字化时代。这一时代的到来不仅是技术革新所带来的结果,更是企业战略调整及社会运作模式转变的具体体现。 面对这样的新时代背景,我们需要积极学习并掌握大数据的技术原理,并不断深化其应用范围以适应快速变化的社会需求。
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