动态时序分析及其在纳米级IC设计中的应用

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碳纳米管技术博士生在纳米芯片制造方面的突破

碳纳米管技术博士生在纳米芯片制造方面的突破近年来，随着科技的不断进步和人类对精密技术的持续追求，纳米芯片制造领域成为了现代科学研究的热门话题。

作为一项关键技术，在纳米芯片的制备过程中，碳纳米管技术逐渐崭露头角，为芯片制造提供了新的突破口。

尤其是碳纳米管技术博士生的参与，为纳米芯片制造带来了新的希望和突破。

碳纳米管是一种由碳原子构成的管状结构，具有优异的电学、机械和热学性质。

它的出现极大地拓展了纳米材料的应用范围，尤其在芯片制造领域，有着巨大的发展潜力。

碳纳米管技术博士生作为专门从事碳纳米管研究的研究者，借助其专业知识与技能，在纳米芯片制造方面取得了一系列的重大突破。

首先，碳纳米管技术博士生在纳米芯片材料的制备方面做出了突破性的贡献。

他们通过精确的控制碳纳米管的制备条件，成功地合成出了尺寸均匀、结构完整的碳纳米管材料。

这为芯片制造提供了高品质的材料基础，提升了芯片的性能和可靠性。

其次，碳纳米管技术博士生在纳米芯片器件的制造方面有所创新。

他们利用碳纳米管的优异特性，设计了一系列新颖的纳米芯片器件，如纳米场效应管、纳米电感器等。

这些器件相比传统芯片器件具有更小的尺寸和更高的性能，有望在计算机、通信等领域发挥重要作用。

除此之外，碳纳米管技术博士生在纳米芯片制造过程中关键的加工工艺方面也取得了突破。

他们通过改进传统的光刻、薄膜沉积等工艺流程，成功地实现了对碳纳米管的高精度定位和制备。

这不仅提高了芯片的制作效率，也为芯片的集成和封装提供了便利。

总之，碳纳米管技术博士生在纳米芯片制造方面的突破为现代科技的发展带来了巨大的推动力。

他们的专业知识和技术能力为纳米芯片的研究与应用提供了新的思路和方向。

相信随着碳纳米管技术的不断完善和博士生的持续努力，纳米芯片制造领域的突破将不断涌现，为人类的科技进步带来更大的贡献。

ic设计流程

IC设计流程介绍集成电路（Integrated Circuit, IC）设计流程是将电子电路设计转化为实际物理器件的过程。

它涵盖了从需求分析、设计规划、电路设计、布局布线、验证测试等一系列步骤。

本文将详细介绍IC设计流程的各个阶段及其重要性。

需求分析在进行IC设计之前，首先需要进行需求分析。

这一阶段的目标是明确设计的目标和约束条件，包括电路功能、性能指标、功耗、面积、成本等。

通过与客户、市场调研和技术评估，确定设计的需求。

需求分析是整个设计流程的基础，对后续的设计和验证都有重要影响。

需求分析流程1.客户需求收集和分析：与客户进行沟通，了解客户的需求和期望。

2.市场调研：了解市场的需求和竞争情况，为产品定位提供依据。

3.技术评估：评估技术可行性，包括电路、工艺、制程等方面的考虑。

设计规划在需求分析完成后，进行设计规划是非常重要的。

设计规划决定了整个设计流程的方向和目标，包括设计策略、设计流程、工具选择等。

一个好的设计规划可以提高设计效率和质量。

设计规划步骤1.系统级设计：确定整个系统的架构和功能划分，以及各个子系统之间的接口和通信方式。

2.芯片级设计：在系统级设计的基础上，进行芯片级功能划分和接口定义。

3.电路级设计：根据芯片级设计，完成电路的设计，包括电路框图设计、模拟电路设计等。

4.数字电路设计：根据系统需求和电路设计，进行数字电路设计，包括逻辑设计、时序设计等。

电路设计电路设计是IC设计流程中的核心环节，它将整个电路的功能通过逻辑、模拟电路转化为物理电路。

电路设计流程1.逻辑设计：将电路的功能描述为逻辑电路，使用HDL（HardwareDescription Language）进行描述。

2.逻辑综合：将逻辑电路转化为门级电路和电路层次结构，优化电路结构以满足时序、面积等要求。

3.时序设计：根据时序要求，对电路进行时序约束和时序优化，确保电路在时序上正确工作。

4.模拟电路设计：设计和优化模拟电路，包括模拟前端设计、放大器设计等。

RC寄生参数提取在数模混合IC设计中的应用

1概述基于全定制设计方法设计的模拟模块以及标准单元库在完成版图工作后，为确保版图符合设计要求且连线正确需要进行DRC和LVS检查。

集成电路通过版图设计最终转化到硅片后，由于同层以及不同层材料之间寄生参数的影响会使电路性能与最初仿真结果产生偏差甚至使电路无法正常工作。

因此，电路完成DRC和LVS后还需进行版图寄生参数提取（LPE：layout parasitic extraction）和寄生电阻提取（PRE，parasitic resistance extraction）[1]。

大规模数字集成电路芯片的物理实施中，完成布线后的一项重要工作是进行静态时序分析（STA：static timing analysis）。

在时序分析前，则首先需要对芯片的物理版图设计进行包括电阻、电容以及电感的参数提取，再进行延时计算。

版图设计的完整寄生参数应当包括R、C、L、K，其中L（电感）和K（互感）在单元库版图和低频数字IC中常常忽略[2]。

LPE/PRE完成后我们将会得到一个含有大量寄生元件信息的电路SPICE或CDL 格式网表文件。

该网表文件反映了电路版图的精确特性。

用它进行SPICE后仿真（post-simulation）。

如RC寄生参数提取在数模混合IC设计中的应用王巍（国家集成电路设计深圳产业化基地）摘要：目前的数模混合集成电路设计中，需要对模拟部分进行后版图仿真并对整体电路进行时序分析。

版图后仿真需要进行晶体管级的寄生参数提取，芯片时序分析则需要对互连线进行寄生参数提取。

RC 寄生参数提取的精确度和效率在很大程度上影响着整体芯片设计的质量和效率。

Abstract:In the current mixed analog-digital circuit design,the analog module need to do post-layout simulation and the full-chip need to do STA.While the post-layout simulation need the RC extraction in transistor-level and the interconnect delay also need to be extracted in order to do STA.The definition and efficiency of the RC extraction are very important to the quality of the full-chip design.果后仿真结果同样满足设计要求，那么这时就能够确定版图设计有问题。

Magma新IC设计应对纳米挑战

Magma新IC设计应对纳米挑战Magma 公司一直专注于提供0.13?m 及以下工艺设计的先进EDA 软件，其产品涵盖了从RTL 到GDSII 的整个流程，能更快完成设计实现。

其优势在于：整个的设计平台中使用统一的数据库，保证了高效、无障碍的数据传送；流程中避免了冗长的逻辑综合和物理布局、布线的迭代，具有很好的时序收敛性；能够自动处理信号完整性问题，对信号干扰进行自动的避免和调整；内嵌的时序分析工具有助于实现设计和验证的一体化，提高效率。

根据研究机构的报告，Magma 在IC 实现市场上拥有30%的市场份额，在90nm 市场上占据的份额更大。

经过18 个月的开发，Magma 推出为解决90nm 及65nm 工艺的设计挑战而开发的下一代IC 设计软件Cobra（见图1）。

Cobra 在IC 实现流程中整合了时序、噪声、功耗、测试、良率及签字确认，通过提供一种建构正确（correct-by-construction），无需重复验证的流程，大大减少了设计工作及实现时间。

当工艺进入到0.13?m 及以下时，线负载模型不再适用，线延迟以及连线之间的效应会导致深亚微米效应的产生，布线时需要做越来越多的优化工作，这就需要采用新方法来实现布线和优化的整合。

Cobra 中具有的互连综合功能，除了能像逻辑和物理综合工具一样包含单元延迟和线延迟之外，还可以处理相邻连线的形状及转换问题。

Cobra 中的另一项新功能是“统一的平台综合”，即指用单一的综合引擎实现标准单元、FPGA、结构ASIC 各种平台的RTL 级综合，对所有平台得到时序最佳、面积最小、功耗最低的各种具预测性的结果。

这样，用户就能够在设计循环中尽可能早地对设计进行准确的分析，并确定符合要求且最具成本效益的解决方案。

另外，为了支持中国的设计人员培养，Magma向北京大学捐赠了多套EDA 软件，包括BlastCreate、BlastPlanPro、BlastFusion、BlastNoise 和BlastPower，并与北京大。

静态时序分析基础与应用1(上)

前言在制程进入深次微米世代之后，晶片（IC）设计的高复杂度及系统单晶片（SOC）设计方式兴起。

此一趋势使得如何确保IC品质成为今日所有设计从业人员不得不面临之重大课题。

静态时序分析（Static Timing Analysis简称STA）经由完整的分析方式判断IC是否能够在使用者的时序环境下正常工作，对确保IC品质之课题，提供一个不错的解决方案。

然而，对于许多IC设计者而言，STA是个既熟悉却又陌生的名词。

本文将力求以简单叙述及图例说明的方式，对STA的基础概念及其在IC设计流程中的应用做详尽的介绍。

什么是STA？STA的简单定义如下：套用特定的时序模型（Timing Model），针对特定电路分析其是否违反设计者给定的时序限制（Timing Constraint）。

以分析的方式区分，可分为Path-Based 及Block-Based两种。

先来看看Path-Based这种分析方式。

如图一所示，讯号从A点及B点输入，经由4个逻辑闸组成的电路到达输出Y 点。

套用的Timing Model标示在各逻辑闸上，对于所有输入端到输出端都可以找到相对应的延迟时间。

而使用者给定的Timing Constraint为：1.讯号A到达电路输入端的时间点为2（AT=2，AT为Arrival Time）。

2.讯号B到达电路输入端的时间点为5（AT=5）。

3.讯号必须在时间点10之前到达输出端Y（RT=10，RT为Required Time）。

现在我们针对P1及P2两条路径（Path）来做分析。

P1的起始点为A，讯号到达时间点为2。

经过第1个逻辑闸之后，由于此闸有2单位的延迟时间，所以讯号到达此闸输出的时间点为4（2+2）。

依此类推，讯号经由P1到达输出Y的时间点为7（2+2+3）。

在和上述第三项T iming Constraint比对之后，我们可以得知对P1这个路径而言，时序（Timing）是满足使用者要求的。

按照同样的方式可以得到讯号经由路径B到达输出Y的时间点为11（5+1+3+2），照样和上述第三项Timing Constraint比对，我们可以得知对P2这个路径而言，Timing是不满足使用者要求的。

SoC分类及其技术发展趋势

SoC分类及其技术发展趋势张志敏摘要本文阐述了SoC研究内容与分类技术特点，从CSoC、SoPC、ASIC SoC的实现技术对应构令流C、数据流D、指令流I等体系结构概念，提出SoC体系结构CDI三维模型来反映SoC发展规律，并指出SoC技术发展趋势。

关键词体系结构，CSoC，SoPC，ASIC SoC，构令流，数据流，指令流1引言回顾计算机发展史，计算机技术发展与IC(集成电路)技术发展紧密相关。

半个多世纪以来，计算机发展主要经历了真空管(1代)、晶体管(2代)、集成电路(3代)、微处理器(4代)等时代。

目前IC设计产业中出现了系统设计和IP1核设计的分工，形成了以SoC (System On a Chip) 技术为主导的chipless设计方式，对计算机技术发展将产生较为深远影响。

SoC设计方法学已引起了工业界和学术界的极大关注，是后PC时代的重要发展方向。

SoC可以充分利用已有的设计积累，显著地提高ASIC2的设计能力，缩小设计能力与IC工艺能力的差距。

其设计方法学与计算机的发展紧密相关，会进一步拓展计算机体系结构发展方向[1]。

SoC通常将微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器（或片外存储控制接口）集成在单一芯片上[2]。

SoC可以使应用产品实现小型、轻量、低功耗、多功能、高速度和低成本，因此具备较强的市场竞争力，主要广泛用于计算机、通信、消费、工控、交通运输等领域。

在过去6、7年中，SoC得到了快速发展。

据估计，到2007年销售额将达347亿美元，年增长率超过20%[2]。

二十一世纪初将是SoC快速发展的时期。

当前，无论在国际上还是国内，在SoC设计领域已展开激烈竞争。

SoC按实现技术可分为三类，一类是CSoC3，当前仍以学术研究机构为主导，注重体系结构探索性工作；另一类是SoPC4，以FPGA5厂商和科研机构为主导，适合多品种少批量产品开发；第三类是ASIC SoC，以微处理器和芯片设计公司为主导，追求良好的性价比，适合大批量规模生产；其它如PSoC6、EPGA7均可归入SoPC类。

数字IC设计经典笔试题

数字IC设计经典笔试题张戎王舵蒋鹏程王福生袁波摘要本文搜集了近年来数字IC设计公司的经典笔试题目，内容涵盖FPGA、V erilogHDL编程和IC设计基础知识。

AbstractThis article includes some classical tests which have been introduced into interview by companies in digital IC designing in recent years. These tests are varied from FPGA，verlog HDL to base knowledge in IC designing.关键词FPGA VerilogHDL IC设计引言近年来，国内的IC设计公司逐渐增多，IC公司对人才的要求也不断提高，不仅反映在对相关项目经验的要求，更体现在专业笔试题目难度的增加和广度的延伸。

为参加数字IC 设计公司的笔试做准备，我们需要提前熟悉那些在笔试中出现的经典题目。

IC设计基础1：什么是同步逻辑和异步逻辑？同步逻辑是时钟之间有固定的因果关系。

异步逻辑是各时钟之间没有固定的因果关系。

同步时序逻辑电路的特点：各触发器的时钟端全部连接在一起，并接在系统时钟端，只有当时钟脉冲到来时，电路的状态才能改变。

改变后的状态将一直保持到下一个时钟脉冲的到来，此时无论外部输入 x 有无变化，状态表中的每个状态都是稳定的。

异步时序逻辑电路的特点：电路中除可以使用带时钟的触发器外，还可以使用不带时钟的触发器和延迟元件作为存储元件，电路中没有统一的时钟，电路状态的改变由外部输入的变化直接引起。

2：同步电路和异步电路的区别：同步电路：存储电路中所有触发器的时钟输入端都接同一个时钟脉冲源，因而所有触发器的状态的变化都与所加的时钟脉冲信号同步。

异步电路：电路没有统一的时钟，有些触发器的时钟输入端与时钟脉冲源相连，只有这些触发器的状态变化与时钟脉冲同步，而其他的触发器的状态变化不与时钟脉冲同步。

IC设计中的功耗分析的流程1

IC设计中的功耗分析的流程首先声明本文所讲的范围，在这篇文章中，是采用synopsys的设计流程，对数字电路进行功耗分析，生成功耗分析报告的流程。

分析的对象是逻辑综合之后布局布线之前的功耗分析，以及布局布线之后的功耗分析。

Synopsys做功耗分析使用到的工具是：Primetime PX, PrimeRail。

PTPX可以在逻辑综合之后就进行功耗预估。

PrimeTimePX是集成在PrimeTime里面的工具，虽然他可以做功耗分析，但是毕竟不是sign-off工具。

真正到最后的sign-off,如果对功耗的要求很高的话，依然要用PrimeRail进行分析，所以，我们只要用到PrimeTime PX来做功耗分析就够了。

上图是布局布线后和逻辑综合后进行功耗分析的流程。

一. 逻辑综合后的功耗分析所用到的文件有：1. 逻辑综合后的verilog文件2.静态时序分析时用到的约束文件3.RTL的仿真文件，我用的是VCD，毕竟标准各个仿真器都支持~4.有功耗信息的库文件.db，这个库文件可以report一个库里的cell，看是否有。

有了这些文件之后，就可以做功耗分析了。

下面说一下功耗分析的流程：1. 允许功耗分析功能set power_enable_analysis2. 设置分析模式setpower_analysis_mode。

他的模式有两种，一种是average 模式，不用仿真文件，另一种是time-based模式，是根据时序仿真文件来确定activityfactor。

3. 读入设计和库文件4. 指定operating condition5. 时序分析update_timing6. 获取activity data如果是RTL级别的网表文件，要用-rtl来告诉pt之前指定的vcd file是布局布线之前的。

如果VCD是zero_delay的仿真，也就是说是纯纯的functional simulation的话，应该家用-zero_delay选项。

SOC设计

AMBA总线
AMBA优点：
由于基于ARM的芯片运用广泛， AMBA总线成为现实标准，运用较多。 AMBA是一个开放标准。 AMBA拥有较多第三方支持，IP核丰富。 AMBA特别适用于低功耗需求强烈的领域，手持设备大都采用AMBA总线架构。
ARM处理器核宽带外部 RAM接口
宽带片上 RAM
功耗来源
低功耗研究都从分析功耗的来源入手，主要立足于晶体管级，CMOS功耗可分为三部分：跳变功耗是电路在对负载电容充电放电引起的动态功耗。短路功耗是由CMOS晶体管在跳变过程中的短暂时间内， P管和N管同时导通而形成电源和地之间的短路电流造成的功耗。漏电功耗是由漏电流引起的静态功耗，包括由寄生反向 PN结漏电和亚阈区漏电引起的功耗。
功能验证
设计缺陷分布情况
SoC的验证工作贯穿整个设计流程，从行为级HDL设计，一直到芯片设计定案之前都需要做足够多的验证工作，当前验证工作已经占整个设计工作70%左右。SoC设计缺陷分布情况，其中功能缺陷超过60%。可见SoC验证工作重点应在功能验证上。
功能验证内容
模块/IP核级验证。任何SoC设计均由一系列模块组成。模块可能是自己开发，也可能是重用第三方的IP 核。不论哪种情况，在系统集成前做IP核验证工作是必需的。系统级验证。系统级验证主要确认芯片体系结构满足所赋予的功能/性能要求。模拟仿真。在复杂SoC设计开发中，模拟仿真占整个验证工程师团队工作量的40~70%。 FPGA验证。一方面作为硬件验证工具；另一方面可以进行软件部分的并行开发，在验证板上检测驱动程序、启动操作系统。
IP 核提供者 IP核设计和测试开发单IP核
系统集成者
系统设计和测试开发制造实现 IP核测试

Verilog-HDL数字集成电路设计原理与应用-作者-蔡觉平-第7章

仿真的结果取决于设计描述是否准确反映了设计的物理实现。仿真器不是一个静态工具，需要Stimulus(激励)和 Response(输出)。Stimulus由模拟设计工作环境的Testbench 产生，Response为仿真的输出，由设计者确定输出的有效性。
目前，仿真工具比较多，其中Cadence公司的NCVerilog HDL、Synopsys公司的VCS和Mentor公司的 ModelSim都是业界广泛使用的仿真工具。
7.1 数字集成电路设计流程简介
在EDA技术高度发达的今天，没有一个设计工程师队伍能够用人工方法有效、全面、正确地设计和管理含有几 3 百万个门的现代集成电路。利用EDA工具，工程师可以从概念、算法、协议等开始设计电子系统，
大量工作可以通过计算机完成，并可以将电子产品从系统规划、电路设计、性能分析到封装、版图的整个过程在计算机上自动完成。这样做有利于缩短设计周期、提高设计正确性、降低设计成本、保证产品性能，尤其是可增加一次投片的成功率，因此这种方法在大规模集成电路设计中已经普遍被采用。
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7.1.8 物理验证
物理验证通常包括设计规则检测(DRC)、版图与原理图对照(LVS)和信号完整性分析
(SI)等。其中DRC用来检查版图设计是否满足工艺线能够加工的最小线宽、最小图形间距、金属宽度、栅和有源区交叠的最小长度等。如果版图设计违反设计规则，那么极有可能导致芯片在加工的过程中成为废品。LVS则用来保证版图设计与其电路设计的匹配，保证它们的一致性。 21 如果不一致，就需要修改版图设计。SI用来分析和调整芯片设计的一致性，避免串扰噪声、串扰延迟以及电迁移等问题。
目前主要的物理验证工具有Mentor公司的Calibre、 Cadence公司的Dracula和Diva以及Synopsys公司的Hercules。此外，各大厂商也推出了针对信号完整性分析的工具。

IC验证工程师招聘笔试题及解答(某大型央企)

招聘IC验证工程师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在数字逻辑设计中，下列哪个术语描述的是电路在输入信号改变之后，输出信号稳定地反映输入信号变化所需的时间？A. 建立时间B. 保持时间C. 传播延迟D. 竞争冒险2、在IC设计流程中，用于检查设计是否符合预定功能规范的步骤被称为？A. 仿真B. 物理设计C. 逻辑综合D. DFT（Design for Testability）3、以下关于集成电路（IC）验证的描述，正确的是：A. IC验证主要是针对硬件描述语言（HDL）的仿真过程B. IC验证只关注电路功能的正确性，不考虑时序问题C. IC验证过程不包括测试向量生成D. IC验证是设计阶段和制造阶段之间的唯一接口4、在IC验证中，以下哪种技术用于检测设计中的时序错误？A. Functional CoverageB. Formal VerificationC. Power-aware VerificationD. Static Timing Analysis5、在IC验证流程中，哪一种验证方法主要用于确保设计符合规范并且功能正确？A. 代码覆盖率分析B. 功能仿真C. 时序分析D. 物理验证6、下列哪种语言不是专门用来编写硬件描述模型的语言？A. VerilogB. VHDLC. C++D. SystemVerilog7、以下哪种技术不属于IC验证中的仿真技术？A、模拟仿真B、时序仿真C、功能仿真D、形式化验证8、在IC验证中，以下哪个工具主要用于验证组合逻辑电路？A、VCSB、VerilatorC、FormalD、ModelSim9、题干：以下哪种类型的设计是IC验证工程师最常遇到的？A. 组合逻辑电路设计B. 数字模拟混合电路设计C. 数字信号处理电路设计D. 集成电路芯片设计二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些工具或技术通常用于IC（集成电路）验证？（）A、VerilogB、VHDLC、SystemVerilogD、Formal验证工具E、仿真软件F、脚本语言（如Perl、Python）2、以下哪些概念或方法在IC验证过程中是非常重要的？（）A、功能覆盖率B、时序分析C、逻辑综合D、静态时序分析E、随机测试F、断言（Assertion）3、以下哪些是IC验证中常用的验证方法？（）A. 仿真验证B. 形式验证C. 动态验证D. 静态验证E. 硬件在环验证4、以下哪些是IC验证中常用的验证语言？（）A. SystemVerilogB. VerilogC. VHDLD. C/C++E. Python5、以下哪些是IC验证工程师在验证过程中常用的验证方法？A. 功能验证B. 性能验证C. 时序验证D. 功耗验证E. 安全验证6、在Verilog或SystemVerilog中，以下哪些是用于描述组合逻辑的语句？A. always_combB. always_ffC. alwaysD. initial7、以下哪些是IC验证中常见的验证方法？（）A. Functional VerificationB. Structural VerificationC. Coverage-driven VerificationD. Formal VerificationE. Power Verification8、在IC验证过程中，以下哪些是常用的验证语言或工具？（）A. SystemVerilogB. VerilogC. VHDLD. UVM (Universal Verification Methodology)E. assertion-based verification9、以下哪些是IC验证工程师在验证过程中常用的验证方法？（）A. 仿真验证B. 硬件加速验证C. 验证语言（如SystemVerilog、Verilog）D. 设计实现E. 动态测试三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、IC验证工程师在验证过程中，需要确保所有设计时考虑的时序约束都得到了正确的实现和测试。

智能物联网时序数据分析关键技术研究综述

第１３卷㊀第１２期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．１２㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年１２月㊀Ｄｅｃ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）１２－０００１－０８中图分类号：ＴＰ１８１文献标志码：Ａ智能物联网时序数据分析关键技术研究综述梁志宇，王宏志（哈尔滨工业大学计算学部，哈尔滨１５０００１）摘㊀要：智能物联网是人工智能和物联网的结合，通过人工智能技术处理物联网产生的海量数据，提供智慧化的分析和决策，从而提升数据的实用价值㊂智能物联网被广泛应用于智慧城市㊁智慧医疗㊁智能家居㊁无人驾驶等多个领域㊂时间序列数据是智能物联网中最重要的数据类型之一㊂时序数据泛指一切随时间有序变化的数据集合㊂智能物联网各种应用场景产生的海量监测数据多以时序数据的形式存在㊂智能化的时序数据分析技术，包括时间序列分类㊁聚类和异常检测等，是支撑智能物联网应用的重要基础㊂本文对智能物联网时序数据分析中重要程度高㊁需求迫切的关键技术问题进行总结和分析，并进一步探讨未来的研究方向㊂关键词：智能物联网；时序数据分析；时间序列分类；联邦学习；自监督表示学习ＳｕｒｖｅｙｏｎｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆＡＩｏＴｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓＬＩＡＮＧＺｈｉｙｕ，ＷＡＮＧＨｏｎｇｚｈｉ（ＦａｃｕｌｔｙｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆＴｈｉｎｇｓ（ＡＩｏＴ）ｉｓｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ）ａｎｄＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ），ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｂｙｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｈｅｍａｓｓｉｖｅｄａｔａｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙＩｏＴｕｓｉｎｇＡＩｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｓｏｔｈａｔｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｄａｔａ．ＡＩｏＴｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓｓｕｃｈａｓｓｍａｒｔｃｉｔｙ，ｓｍａｒｔｈｅａｌｔｈｃａｒｅ，ｓｍａｒｔｈｏｍｅ，ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｄｒｉｖｉｎｇａｎｄｓｏｏｎ．ＴｉｍｅｓｅｒｉｅｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｄａｔａｔｙｐｅｉｎＡＩｏＴ．Ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｒｅｆｅｒｓｔｏｔｈｅｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓｏｒｄｅｒｅｄｏｖｅｒｔｉｍｅ．ＴｈｅｍａｓｓｉｖｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｇｅｎｅｒａｔｅｄｆｒｏｍｖａｒｉｏｕｓＡＩｏＴｓｃｅｎａｒｉｏｓｍｏｓｔｌｙｅｘｉｓｔｉｎｔｈｅｆｏｒｍｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎｄａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｒｅｔｈｅｂａｓｉｃｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓｆｏｒＡＩｏＴａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｃｏｎｄｕｃｔａｓｕｒｖｅｙｏｎｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｗｉｔｈｈｉｇｈｉｍｐｏｒｔａｎｃｅａｎｄｕｒｇｅｎｔｎｅｅｄｓ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅａｒｅａｏｆＡＩｏＴｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＡＩｏＴ；ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓ；ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｆｅｄｅｒａｔｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ；ｓｅｌｆ－ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｌｅａｒｎｉｎｇ基金项目：国家电网有限公司科技项目（５７００－２０２１１９１７６Ａ－０－０－００）㊂作者简介：梁志宇（１９９４－），男，博士研究生，主要研究方向：智能时序数据分析㊁联邦学习㊁工业大数据分析等㊂通讯作者：王宏志（１９７８－），男，博士，教授，主要研究方向：大数据管理与分析㊁智能化数据管理㊂Ｅｍａｉｌ：ｗａｎｇｚｈ＠ｈｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２３－０４－０２０㊀引㊀言物联网是继计算机㊁互联网后的世界信息产业第三大浪潮，是第四次工业革命的核心㊂移动通信技术的发展使得物联网扩展到人㊁车㊁家用和公共设施等泛在物体，实现了万物互联㊂根据互联网数据中心（ＩｎｔｅｒｎｅｔＤａｔａＣｅｎｔｅｒ，ＩＤＣ）预测，２０２１到２０２７年，为数字孪生建模的实物资产和流程数量将从５％增加到５０％；到２０２５年，３０％的城市将通过物联网等技术，将物理和数字相结合，以改善关键基础设施和数字服务的远程管理㊂万物互联在给社会提供更为便捷的生产生活条件的同时，也引发了新的技术问题㊂其中最重要的问题之一，是如何有效分析和利用万物互联制造的海量数据㊂为此，智能物联网（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆＴｈｉｎｇｓ，ＡＩｏＴ）的概念应运而生㊂智能物联网是人工智能和物联网的融合，通过人工智能技术处理物联网产生的数据，提供智慧化的分析和决策，从而提升物联网的实用价值㊂智能物联网被广泛应用于智慧城市㊁智慧医疗㊁智能制造㊁智能家居㊁无人驾驶等多个领域㊂时间序列泛指一切随时间有序变化的数据集合，时间序列数据是智能物联网中最具代表性的数据类型之一㊂智能物联网各种应用场景产生的海量监测数据，如：智能穿戴设备上的健康状态监测数据；智慧城市中的智能电网㊁智能通信基站㊁智能交通信号灯的状态监控数据；以及工业传感器上的设备运行状态监控数据等，多以时间序列数据的形式存在㊂智能化的时间序列数据分析技术，包括时间序列分类㊁聚类㊁异常检测等，是实现人体健康状态监控㊁城市大脑㊁设备故障诊断等智慧应用的关键基础㊂例如：通过对智能手机㊁智能手表／手环等设备监测的人体运动数据进行准确分类，可以判断出携带者的行㊁走㊁坐㊁卧㊁跌倒等运动姿态，从而提供个性化的服务或对可能存在的风险意外进行及时告警；对城市电网中各个关键节点实时监控的电压㊁电流等信号进行异常检测，可以帮助电网管理人员及早对故障做出预警和定位，从而提高管理和维护的效率㊂因此，研究智能物联网时序数据的分析技术意义深远㊂然而，智能物联网时间序列数据的特点和智能物联网应用，对数据分析技术的独特需求，为研究带来诸多挑战，主要体现在如下方面：１）数据异构由于智能物联网应用场景广泛而多样，所产生的时间序列数据在采样频率㊁样本数量㊁序列长度㊁类别数量㊁维度㊁数据分布及数据所代表的物理规律和自然属性等方面均是高度异构的㊂例如：对于城市环境的监测中，空气污染指数和气温等，往往以小时为单位㊂而对于生产线上高速运转的机械加工设备，其监测数据的采样周期达到秒级甚至毫秒级㊂因此，智能物联网时序数据的分析技术应对海量异构数据具有泛化能力㊂２）标注稀少在智能物联网实际应用中，为采集的时间序列数据提供准确充分的标注是相当困难的㊂例如：对于使用传感器监测生产线上运行设备的小型制造企业来说，由于特定工况相关的时间序列片段（如仪器的潜在故障等）通常位于整个监测时间序列中的未知区域且较为罕见，识别这些片段并标注类别往往需要丰富的专家经验，使得标注的获取代价十分昂贵㊂而没有足够的标记数据，则难以通过机器学习等人工智能技术来有效对数据建模和分析㊂３）响应迅速智能物联网应用需要对监测对象源源不断产生的时间序列数据进行分析，要求分析方法具有良好的效率，从而保证能够对于不断产生的新数据作出快速响应，以满足实际应用的需求㊂４）决策可解释不同于主要关注虚拟世界的传统互联网，物联网应用与现实世界紧密相连㊂而诸多现实应用需要智能决策具有可解释性，从而提升人机物交互的可靠性，并满足法律㊁道德和伦理的要求㊂例如：在自动驾驶中，算法根据车辆的实时监控数据来规避故障并预测接下来的动作，要求算法的决策有理可依㊁有迹可循，从而对潜在的事故作出准确把握和判断，以此提高自动驾驶系统的安全性，并在发生交通事故时，能够准确对事故原因进行溯源，以明确法律责任㊂然而众所周知，一些现有的人工智能技术，如深度神经网路，具有非常弱的可解释性，因而难以很好地支撑智能物联网的时间序列数据㊂面对智能物联网应用对时序数据分析的迫切需求和上述重要挑战，本文对智能物联网时序数据分析的关键技术问题的研究进展进行梳理和分析，主要包括时间序列分类㊁联邦学习和自监督表示学习㊂１㊀时间序列分类时间序列分类是智能物联网时间序列分析中最重要的问题之一㊂过去的十年中，有大量的时间序列分类算法相继提出㊂这些方法可以归纳为六大类，其中包括基于全局相似性的方法㊁基于区间特征的方法㊁基于词典的方法㊁基于元形状的方法㊁基于深度学习的方法和混合方法㊂１．１㊀基于全局相似性方法该类方法通过度量测试时间序列样本与训练数据的整体相似性，用最近邻分类器来判断序列的类别㊂其中，最基础的距离度量方法是欧氏距离㊂使用欧式距离度量的最近邻分类器（１ＮＮ－ＥＤ）在多种时间序列数据集上表现稳健［１］㊂然而，欧氏距离无法很好地度量在时间维度上存在对齐差异的时间序列［２－３］㊂因此，一些研究使用弹性的距离度量准则来替代欧式距离，其中最具代表性的弹性度量是动态时间规整（ＤｙｎａｍｉｃＴｉｍｅＷｒａｐｐｉｎｇ，ＤＴＷ）［４］㊂１．２㊀基于区间特征方法在时间序列中，分类特征通常位于整个序列的某些区间，而区间外的区域往往包含与类别无关的噪声㊂受此启发，一些研究从固定时间区间的序列中提取特征（如：平均值㊁傅里叶系数等），并用这些特征来训练分类器㊂由于可能的区间数量非常庞大，而对所有区间进行暴力枚举是不切实际的㊂因此，时间序列森林（ＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＦｏｒｅｓｔ，ＴＳＦ）［５］提出随机采样不同长度的区间来提取特征，并使用集成的树模型来选择特征并构建分类器，以此提高模型的泛化性能㊂在此基础上，时间序列特征袋（Ｔｉｍｅ２智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀ＳｅｒｉｅｓＢａｇｏｆＦｅａｔｕｒｅｓ，ＴＳＢＦ）［６］先利用随机采样区间上的特征构建模型，对每个区间的类别分布概率进行估计，并将所有采样区间的类别分布概率估计值离散化，最后以每个样本对应的所有离散化值的统计直方图，作为该样本的表示向量来训练分类器㊂学习模式相似性（ＬｅａｒｎｅｄＰａｔｔｅｒｎＳｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ＬＰＳ）［７］利用多个回归树来建模不同区间子序列间的相关性，并以每个回归树叶子节点子序列的数目，作为每个样本的特征向量㊂两个改进框架ＴＳＢＦ和ＬＰＳ流程复杂，且分类性能相较于原始的ＴＳＦ框架没有显著提升㊂因此，后续的研究主要以ＴＳＦ框架作为基础，并通过改善特征种类和区间的采样方式来提高分类性能㊂随机区间谱集成（ＲａｎｄｏｍＩｎｔｅｒｖａｌＳｐｅｃｔｒａｌＥｎｓｅｍｂｌｅ，ＲＩＳＥ）［８］提出对集成中每个树模型采样一个随机区间，并提取区间上的谱特征来构建树㊂典型区间森林（ＣａｎｏｎｉｃａｌＩｎｔｅｒｖａｌＦｏｒｅｓｔ，ＣＩＦ）［９］提出使用精选的时间序列分类特征集［１０］来提取区间中序列的特征，从而大幅提高了分类的准确性㊂多样表示典型区间森林（ＤｉｖｅｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎＣａｎｏｎｉｃａｌＩｎｔｅｒｖａｌＦｏｒｅｓｔ，ＤｒＣＩＦ）［１１］在ＣＩＦ的基础上额外增加了９种特征类型，从而进一步提高了分类性能㊂１．３㊀基于词典方法受文本分类的启发，一些研究试图为时间序列设计特征词典，并根据词典中每个特征的计数，将时间序列实例转化为高维稀疏的特征向量㊂模式袋（ＢａｇｏｆＰａｔｔｅｒｎｓ，ＢＯＰ）［１２］直接实现了这个想法㊂其通过符号聚合近似（ＳｙｍｂｏｌｉｃＡｇｇｒｅｇａｔｅａｐｐｒｏＸｉｍａｔｉｏｎ，ＳＡＸ）［１３］，将原始时间序列在滑动窗口内的子序列转换为单词，从而构成特征词典㊂文献［１４］采用了一种著名的信息检索技术，即向量空间模型，来描述ＳＡＸ单词的特征，从而为每个类别生成一个词袋集合来代表这个类别的特征，进一步改进了模式袋㊂文献［１５］结合ＳＡＸ表示和序列学习进行时间序列分类㊂该研究可以看作是基于字典方法的一个特例，每个ＳＡＸ单词的词袋记录的是一个序列学习模型学习到的分类权重，而不是词频㊂除了基于ＳＡＸ的方法外，文献［１６］采用符号傅里叶近似（ＳｙｍｂｏｌｉｃＦｏｕｒｉｅｒＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ，ＳＦＡ）来获得时间序列在频域上的特征符号表示，从而将原始序列转换为词频向量，并使用定制的方法来构建分类模型，在分类准确率和运行效率上都表现出很大的优势㊂１．４㊀基于元形状方法元形状（Ｓｈａｐｅｌｅｔ）是时间序列上具有类别区分能力的子序列［１７］㊂在早期研究中，元形状的挖掘过程与分类决策树训练过程耦合在一起，因而无法针对不同分类场景选择不同的分类模型，缺乏灵活性㊂元形状变换［１８］方法采用两阶段的方式实现基于元形状的分类㊂首先从原始时间序列的子序列中搜索得到最优的若干元形状，并通过原始数据与所有发现的元形状之间的距离，将时间序列映射为表示向量后，任何传统的分类模型都可以在这些向量上进行训练㊂由于元形状的搜索过程较为耗时，一些研究针对元形状搜索过程的特点提出了相应的加速技术，如：元形状距离计算剪枝［１７］㊁信息增益剪枝［１９］和计算缓存［２０］㊂文献［２１］提出了一种基于ＳＡＸ表示和随机投影的快速元形状搜索方法，相较于直接在子序列上搜索更为高效㊂然而，由于采用了近似策略，这种方法会降低分类的精度㊂不同于从原始时间序列的子序列中选择元形状的方法，元形状学习（Ｌｅａｒｎｉｎｇｓｈａｐｅｌｅｔｓ，ＬＳ）［２２］提出将元形状作为分类模型的可学习参数，通过模型训练来学习优化的元形状㊂继承这一思想，后续的研究提出了许多改进方案㊂文献［２３］使用更高效的学习算法来提高学习的效率㊂文献［２４］通过学习３种不同类型的元形状来提高模型的性能㊂文献［２５］对基于元形状的时间序列分类算法进行了综述㊂１．５㊀基于深度学习方法由于深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的巨大成功，一些研究适配或设计深度神经网络，来实现端到端的时间序列分类㊂文献［２６］对几类代表性的深度时间序列分类方法进行综述和实验评估，其中包含多层感知机㊁卷积神经网络和回升状态网络㊂结果表明，采用卷积神经网络架构的深度残差网络，能够实现当前最优的分类性能，但由于众所周知的黑箱效应，基于深度学习的方法具有很弱的可解释性㊂文献［２７］探索了基于长短时记忆网络的深度时间序列分类模型㊂文献［２８］提出集成５个具有多样性架构的残差网络来降低模型的泛化误差㊂文献［２９］提出基于多尺度残差的全卷积神经网络结构，融合不同网络来学习更丰富的分类表征㊂文献［３０］提出带有注意力机制的原型网络来实现时间序列分类㊂文献［３１］提出了基于转换器（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）架构的时间序列分类方法㊂３第１２期梁志宇，等：智能物联网时序数据分析关键技术研究综述１．６㊀混合方法混合方法通过将多种不同类型的分类特征／模型组合在一起，进一步提高分类的性能㊂弹性集成（ＥｌａｓｔｉｃＥｎｓｅｍｂｌｅ，ＥＥ）［３２］１１个基于不同距离度量的最近邻分类器㊂接近森林（ＰｒｏｘｉｍｉｔｙＦｏｒｅｓｔ，ＰＦ）［３３］将距离度量引入到随机森林训练中，以时间序列样本与一些参考样本间的距离作为节点划分的依据㊂异构集成嵌入森林时间序列组合（ＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＣｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓａｎｄＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＥｍｂｅｄｄｉｎｇＦｏｒｅｓｔ，ＴＳ－ＣＨＩＥＦ）［３４］进一步扩展了ＰＦ，其将不同类型的距离度量㊁序列的区间特征和字典特征均作为节点划分函数的候选，并选择最佳的划分函数来划分叶子节点㊂此外，有研究探索了一种元集成架构［８］，该架构以多个基于不同类型时间序列特征的模型作为基分类器，将每个基分类器输出的类别概率分布进行加权组合作为最终的输出㊂综上所述，现有时间序列分类方法中，基于ＤＴＷ距离的１最近邻具有简单易实现㊁性能稳定的特点，因而是最流行的基线方法㊂基于区间特征㊁字典特征㊁元形状和深度学习的方法在分类精度上的表现相当，但相较于深度模型，前３类方法在可解释性上具有显著优势㊂以元集成架构为代表的混合方法通过元集成组合多种分类模型，能够实现当前最优的分类性能㊂但其性能优劣主要取决于各个基分类器自身的性能㊂２㊀联邦学习联邦学习旨在以隐私保护的方式，联合利用多个参与方的数据构建机器学习模型㊂本节主要围绕３个有关方向对联邦学习的现有研究进行综述，其中包括联邦学习的基础模型㊁联邦学习的特定任务以及联邦学习的隐私保护㊂２．１㊀联邦学习基础模型联邦学习基础模型的研究主要关注线性模型㊁树模型和神经网络模型㊂２．１．１㊀线性模型作为最基础的机器学习模型，线性模型在联邦学习中持续受到关注㊂文献［３５］使用差分隐私技术保护原始数据，以此实现明文上的联邦逻辑回归㊂文献［３６］提出了基于同态加密的高效岭回归㊂文献［３７］使用二阶多项式近似逻辑回归的代价函数，从而通过在加密数据上求解线性系统来学习逻辑回归模型㊂文献［３８］研究了面向联邦学习的分布式并行逻辑回归㊂２．１．２㊀树模型树模型具有良好的拟合能力和可解释性，因而在联邦学习中被广泛研究㊂文献［３９］提出基于秘密共享的多方安全计算的决策树训练协议，能够在不泄露任何中间信息的前提下实现联邦学习㊂文献［４０］提出了一种用于横向划分数据的梯度提升决策树训练协议㊂协议协调各方轮流使用本地数据训练回归树拟合残差，并将模型传递给下一方㊂由于每个树模型的学习过程不依赖加密计算技术和各方间通信，协议具有和本地计算相当的运行效率，但在各方间传递明文模型时会造成一定的隐私泄露㊂文献［４１］提出一种用于纵向联邦学习的梯度提升决策树框架，利用纵向联邦决策树训练的特性，通过同态加密来实现隐私保护㊂以该框架为基础，文献［４２］设计了更为高效的多方安全计算协议来提高联邦梯度提升决策树算法的效率；文献［４３］使用分布式并行计算技术，设计和实现了工业级的高性能联邦学习系统㊂文献［４４］研究了一种通用的树模型纵向联邦学习系统，联合使用同态加密㊁秘密共享和差分隐私等多种隐私保护技术实现安全高效的联邦学习㊂该系统支持基础的决策树模型及随机森林㊁梯度提升决策树等集成模型㊂２．１．３㊀神经网络模型虽然利用安全两方梯度下降算法实现了秘密共享数据上的神经网络联邦学习，但由于神经网络模型结构复杂㊁运算量大㊁过于依赖密态计算等因素，将大大降低联邦学习的效率㊂因此，近些年的研究主要探索在不暴露重要信息的前提下，充分利用明文数据进行联邦学习㊂文献［４５］提出基于可选参数共享的神经网络联邦学习算法，通过在各方共享部分模型参数来实现构建模型㊂文献［４６］提出一种模型平均联邦学习架构，借助一个受信任的第三方服务器聚合各方的模型参数，各方利用本地数据联合学习模型㊂以该框架为基础，文献［４７］进一步对通信效率进行了优化㊂文献［４８］利用差分隐私技术来降低参数共享时隐私泄露的风险㊂文献［４９］提出了基于同态加密的安全聚合算法来保护各方私有的模型参数㊂考虑到加密和密文传输会降低联邦学习的效率，文献［５０］提出将成批次的梯度值量化并编码到一个长整数，再对长整数加密和传输，从而减少加密运算次数和通信开销㊂文献［５１］针对纵向划分数据，提出基于同态加密和秘密共享的反向传播计算协议，从而支持安全的神经网络模４智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀型训练㊂２．２㊀联邦学习特定任务许多数据分析和机器学习任务，无法直接使用基础模型来完成，因而出现了一些面向特定任务的联邦学习研究㊂文献［５２］探索了循环语言模型的联邦学习；文献［５３］研究了联邦设定下的多任务学习；文献［５４］提出了一种联邦迁移学习框架；文献［５５］探索了联邦的排名学习问题；文献［５６］针对分布式联邦学习各方数据非独立同分布问题，提出了个性化联邦学习的解决方案；文献［５７］提出了一种用于联邦推荐系统训练的算法；文献［５８］研究了无监督的联邦节点表示学习问题㊂此外，文献［５９］提出了一种联邦特征选择方法；文献［６０］探索了联邦学习中的数据调试问题；文献［６１］针对联邦划分数据上的空间查询任务，给出了安全高效的解决方案；文献［６２］针对联邦设定下的分类问题，提出了一种基于众包的隐私保护系统方案；文献［６３］探究了基于联邦学习的服务质量（ＱｕａｌｉｔｙｏｆＳｅｒｖｉｃｅ）优化方法；文献［６４］面向金融预测领域，提出了一种改进的联邦决策树算法，有效提高了预测的准确率和效率㊂２．３㊀联邦学习隐私保护联邦学习最重要的基础之一是隐私保护技术㊂支撑联邦学习的隐私保护技术主要包括多方安全计算㊁同态加密和差分隐私等㊂安全多方计算是一种通用的隐私保护框架［６５］，包含支撑许多常用运算操作的安全协议［６６］㊂在联邦学习通常考虑的半诚实模型下，这些安全计算协议不仅能够提供满足实际应用需求的性能，还可以通过零知识证明，将这些运算扩展到恶意模型上［６７］㊂同态加密通过对隐私数据加密并在密文上执行运算，来实现隐私保护㊂基于同态加密，可以很容易地实现安全加法运算，但其不支持除法和对比等较为复杂的操作；数据的加密和解密往往具有很高的计算开销［４３］㊂差分隐私技术通过在私密数据中添加噪声来实现隐私保护［６８］，由于数据的值发生了改变，差分隐私会影响分析结果的准确性㊂由于联邦学习的研究涉及诸多领域（如：机器学习㊁数据库㊁网络通信及密码学等），因此通过联邦学习的基础模型，可以为诸多实际应用提供通用的解决方案㊂而对于特定的联邦学习任务，考虑到安全性㊁准确性和效率等诸多因素，需要研究定制化的方法㊂在联邦学习中，隐私保护的实现主要基于多方安全计算㊁同态加密和秘密共享㊂多方安全计算能够提供多种基本的运算操作，但其执行过程需要额外的计算和通信开销；同态加密能够方便地支持安全加法操作，但数据的加密和解密需要较高的计算代价；通过差分隐私技术，可以实现明文上的联邦计算，因而具有较高的计算效率㊂但噪声会影响联邦学习的准确性，因而基于差分隐私的方案常需要在隐私保护和准确性之间权衡㊂３㊀自监督表示学习３．１㊀概述表示学习也称特征学习，是通过机器学习模型自动从数据中提取对下游分析任务有效的特征㊂自监督表示学习不使用数据标签，仅利用数据自身的结构特点来学习表示，自监督表示学习在计算机视觉和自然语言处理领域已被广泛研究㊂例如：在计算机视觉领域，文献［６９］提出了一种简单有效的对比学习框架；文献［７０］利用表示向量的原型（Ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ）作为参考，来提高对比学习的性能；文献［７１］通过同时考虑不同场景和实例间的相关性，提出了一种更加通用的自监督图像表示框架㊂在自然语言处理领域，文献［７２］是一个经典的自监督表示学习框架，其利用句子中相邻词之间的联系来学习词表征，文献［７３］通过掩码的方式预训练通用的编码器，从而获得有益于下游任务的表示；文献［７４］则通过对比学习范式来学习句子的表示㊂３．２㊀面向时间序列的自监督表示学习与计算机视觉和自然语言处理等领域不同，时间序列的自监督表示学习研究仍处于起步阶段㊂受自监督表示学习框架的启发，文献［７５］将三元组损失扩展到时间序列领域来解决表示学习问题㊂类似地，由于转换器（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）模型［７６］在自然语言建模中的成功，文献［３１］探索了Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型在自监督时间序列表示学习上的效果；文献［７７］提出通过在潜在空间中预测未来时间步的表示来实现自监督学习；文献［７８］在此基础上进行了扩展，通过联合利用预测和语义对比来提高表示的质量；文献［７９］将时间戳级别的对比与上下文对比结合起来，以实现层次化的表示；文献［８０］通过假设时间重叠序列之间的表示一致性，来建模随时间动态变化的潜在状态，而文献［８１］则利用时域和频域之间的一致性来丰富表示的信息㊂综上，自监督表示学习能够充分利用无标注的数据来学习有益于下游任务的表示（特征）㊂然而，对于时间序列的自监督表示学习研究方兴未艾㊂该５第１２期梁志宇，等：智能物联网时序数据分析关键技术研究综述。

IC芯片设计中的静态时序分析实践读书记录

《IC芯片设计中的静态时序分析实践》读书记录一、内容概览本书详细介绍了静态时序分析的基本概念、原理、方法及其在IC芯片设计中的应用。

在阅读本书的过程中，我形成了一些对该书的理解和内容概览。

该书从静态时序分析的基本原理入手，讲解了静态时序分析在IC芯片设计流程中的地位和作用。

静态时序分析是一种通过静态的方法来分析电路时序的过程，它在芯片设计的验证阶段起到至关重要的作用，确保芯片在规定的时序约束下正确运行。

书中详细阐述了静态时序分析的具体实践方法，包括建立有效的时序分析环境、设置合理的时序约束、进行静态时序分析的工具使用等。

还介绍了静态时序分析中常见的优化技巧，如降低时序违规的风险、提高分析效率等。

在深入理解了静态时序分析的基本原理和方法后，书中还探讨了现代IC芯片设计中的挑战和问题。

随着工艺技术的发展，IC芯片的设计复杂度不断提高，静态时序分析面临着更高的挑战。

书中通过实例分析，展示了如何运用静态时序分析技术来解决这些挑战。

本书还强调了团队合作在IC芯片设计中的重要性，特别是在静态时序分析过程中。

有效的团队协作和沟通能够大大提高分析效率，减少错误的发生。

书中通过实际案例，展示了团队合作在静态时序分析中的具体应用和优势。

本书总结了静态时序分析在IC芯片设计中的应用价值和实践经验。

通过学习和实践本书中的知识和方法，读者能够掌握静态时序分析的核心技能，为未来的IC芯片设计领域做出贡献。

在阅读本书的过程中，我不仅了解了静态时序分析的基本原理和方法，还深入理解了其在现代IC芯片设计中的应用和实践。

通过对书中内容的梳理和总结，我对静态时序分析有了更加全面和深入的认识，为今后的学习和工作打下了坚实的基础。

1. 书籍简介《IC芯片设计中的静态时序分析实践》是一本专注于集成电路（IC）芯片设计领域静态时序分析的权威指南。

本书旨在帮助读者理解并掌握静态时序分析的基本原理、方法与实践应用。

静态时序分析是IC芯片设计过程中的关键环节，对于确保芯片性能、优化功耗以及避免设计缺陷具有重要意义。

数字ic设计流程与模拟IC

数字ic设计流程与模拟IC1. 首先是使用HDL语言进行电路描述，写出可综合的代码。

然后用仿真工具作前仿真，对理想状况下的功能进行验证。

这一步可以使用Vhdl或Verilog作为工作语言，EDA工具方面就我所知可以用Synopsys的VSS（for Vhdl）、VCS（for Verilog）Cadence的工具也就是著名的Verilog-XL和NC Verilog2.前仿真通过以后，可以把代码拿去综合，把语言描述转化成电路网表，并进行逻辑和时序电路的优化。

在这一步通过综合器可以引入门延时，关键要看使用了什么工艺的库这一步的输出文件可以有多种格式，常用的有EDIF格式。

综合工具Synopsys的Design Compiler，Cadence的Ambit3，综合后的输出文件，可以拿去做layout，将电路fit到可编程的片子里或者布到硅片上这要看你是做单元库的还是全定制的。

全定制的话，专门有版图工程师帮你画版图，Cadence的工具是layout editor单元库的话，下面一步就是自动布局布线,auto place & route，简称apr cadence的工具是Silicon Ensembler,Avanti的是Apollo layout出来以后就要进行extract,只知道用Avanti的Star_rcxt,然后做后仿真，如果后仿真不通过的话，只能iteration，就是回过头去改。

4,接下来就是做DRC,ERC,LVS了,如果没有什么问题的话，就tape out GDSII格式的文件，送制版厂做掩膜板，制作完毕上流水线流片，然后就看是不是work 了做DRC,ERC,LVSAvanti的是Hercules,Venus,其它公司的你们补充好了btw:后仿真之前的输出文件忘记说了，应该是带有完整的延时信息的设计文件如：*.VHO,*.sdfRTL->SIM->DC->SIM-->PT-->DC---ASTRO--->PT----DRC,LVS--->TAPE OUT1。

ic设计sta在项目中的实例

ic设计sta在项目中的实例一、STA的作用在集成电路设计中，时序约束的满足是保证电路正常工作的关键。

STA作为一种静态时序分析方法，可以帮助设计工程师评估电路的时序特性，包括最长路径、最短路径、时钟周期等，并提供时序报告，以确保设计的正确性和可靠性。

二、STA的流程STA的流程主要包括时序约束的制定、时序分析和时序优化三个主要步骤。

1. 时序约束的制定时序约束是描述电路时序要求的规则集合，包括时钟频率、时钟占空比、输入输出延迟等。

设计工程师需要根据电路的功能需求和性能要求，制定合理的时序约束。

约束的准确性和完整性对于后续的时序分析和优化至关重要。

2. 时序分析时序分析是通过对设计电路的逻辑网表进行时序路径抽取和计算，得到电路的时序特性。

主要包括最长路径分析、最短路径分析、时钟分析等。

通过时序分析可以找到关键路径、时序违规等问题，并进行优化和修复。

3. 时序优化时序优化是在保证电路功能不变的前提下，通过改变电路结构、布局布线等手段，减少关键路径的延迟，提高电路的时序性能。

常见的优化方法包括时钟树优化、逻辑优化、布局布线优化等。

三、实际应用STA在集成电路设计中有着广泛的应用。

以下通过一个实际项目的例子，来说明STA在项目中的具体应用。

某公司正在设计一款高性能处理器芯片，需要满足高频率和低功耗的要求。

在项目的初期，设计团队制定了时序约束，包括时钟频率、输入输出延迟等。

然后，他们通过STA工具对设计电路进行时序分析。

在时序分析过程中，设计团队发现了一个关键路径，该路径上的延迟较长，可能导致时序违规。

为了解决这个问题，他们使用了时序优化技术，重新设计了时钟树，减少了时钟信号的传输延迟。

此外，他们还对逻辑电路进行了优化，采用了一些高性能的电路结构，进一步减少了关键路径的延迟。

经过多次的时序分析和优化，设计团队最终得到了满足要求的时序报告。

通过对报告的分析，他们确认了电路的时序特性，保证了芯片的正常工作。

招聘面试IC设计面试笔试题目

招聘面试 IC设计面试笔试题目笔试/面试题目集合分类--IC设计基础1、我们公司的产品是集成电路，请描述一下你对集成电路的认识，列举一些与集成电路相关的内容（如讲清楚模拟、数字、双极型、CMOS、MCU、RISC、CISC、DSP、ASIC、FPGA等的概念）。

（仕兰微面试题目）2、FPGA和ASIC的概念，他们的区别。

（未知）答案：FPGA是可编程ASIC。

ASIC:专用集成电路，它是面向专门用途的电路，专门为一个用户设计和制造的。

根据一个用户的特定要求，能以低研制成本，短、交货周期供货的全定制，半定制集成电路。

与门阵列等其它ASIC(Application Specific IC)相比，它们又具有设计开发周期短、设计制造成本低、开发工具先进、标准产品无需测试、质量稳定以及可实时在线检验等优点模拟电路1、基尔霍夫定理的内容是什么？（仕兰微电子）2、平板电容公式(C=εS/4πkd)。

（未知）3、最基本的如三极管曲线特性。

（未知）4、描述反馈电路的概念，列举他们的应用。

（仕兰微电子）5、负反馈种类（电压并联反馈，电流串联反馈，电压串联反馈和电流并联反馈）；负反馈馈的优点（降低放大器的增益灵敏度，改变输入电阻和输出电阻，改善放大器的线性和非线性失真，有效地扩展放大器的通频带，自动调节作用）（未知）6、放大电路的频率补偿的目的是什么，有哪些方法？（仕兰微电子）7、频率响应，如：怎么才算是稳定的，如何改变频响曲线的几个方法。

（未知）8、给出一个查分运放，如何相位补偿，并画补偿后的波特图。

（凹凸）9、基本放大电路种类（电压放大器，电流放大器，互导放大器和互阻放大器），优缺点，特别是广泛采用差分结构的原因。

（未知）10、给出一差分电路，告诉其输出电压Y+和Y-,求共模分量和差模分量。

（未知）11、画差放的两个输入管。

（凹凸）12、画出由运放构成加法、减法、微分、积分运算的电路原理图。

并画出一个晶体管级的运放电路。

数字IC设计

数字IC设计数字IC设计是指采用数字电路元件和技术，在符合设定功能要求的基础上，实现指定功能的集成电路设计。

数字IC设计是集成电路设计的一个重要分支，该设计应用面广，广泛应用于通信、计算机、工业、家用电器等领域中。

本文将从数字IC设计的概念、发展历程、设计方法、常用的设计工具等方面进行探讨。

一、数字IC设计的概念数字IC设计是指使用数字电路元件及技术，在设定的功能要求的前提下，实现指定功能的集成电路的设计。

数字IC设计是由组合逻辑、时序逻辑、存储器等数字电路元件构成的。

数字IC设计的核心是实现数字电路设计的复杂性，在各种复杂的应用领域中，进行数字电路系统的快速设计和优化。

数字IC设计的关键是实现函数逻辑关系的描述和形式化，使用数字语言，对电路系统的逻辑关系进行严格的描述和方便化的实现。

数字IC设计具有复杂性、可扩展性、可靠性、精度高、功耗低等特点。

二、数字IC设计的发展历程数字IC设计发展历程从20世纪60年代开始，到今天数十年来经历了从基础到高级的一系列发展过程。

其中有一些重要的里程碑事件，大大促进了数字IC设计的发展。

早期的数字IC设计是使用硬件直接链接模拟电路实现，其设计过程比较简单，如模拟计算器。

1971年，美国Texas Instruments公司推出了世界上第一款集成电路计算器TMS0100，该计算器采用了数字IC设计技术进行实现。

在此之后，数字IC设计开始迎来了快速的发展，人们越来越依赖集成电路和数字IC设计技术带来的方便和高效性。

20世纪80年代，数字IC的设计和制造技术日趋成熟，数字IC的速度和芯片的集成度愈加高。

随着数字IC设计技术的不断提高和发展，出现了大规模集成（LSI），超大规模集成（VLSI）和超高规模集成（UHVSI）等技术，这一系列的技术标志着数字IC设计的进一步发展。

21世纪以来，数字IC设计技术与微电子技术的迅速发展，尤其是3D器件、功能扩张技术和生物微型芯片等的出现，有力地推动了数字IC设计技术向更为高级、复杂和智能方向发展，以应对日益复杂的计算和控制技术需求。