Skew group

时间: 2023-10-01 18:07:24 浏览: 102
Skew group,即偏斜组,是一种在ICC(Integrated Circuit Compiler)中使用的概念。它允许用户自定义一个组,其中的sink pin(接收信号的引脚)可以进行平衡。通过将sink pin分配到一个skew group中,可以控制这些引脚之间的延迟差异,从而实现信号的平衡传输。在Skew group中,可以设置最小延迟、最大延迟、最小引脚、最大引脚等参数,以实现对信号传输的精确控制。
相关问题

skew group

回答: Skew group是一种用于设置时钟延迟的组。在设计中,可以使用create_clock_skew_group命令来创建一个skew group。该命令可以指定一个时钟,以及与该时钟相关的sink pin,并将它们设置为一个skew group。这些sink pin通常只与彼此以及时钟分频器和时钟门控单元有时序检查相关。\[1\]\[2\]在创建skew group时,可以使用get_clocks命令来获取与generate clock相关的时钟列表,并将其设置为一个变量。\[3\]通过使用skew group,可以对时钟延迟进行精确控制,以满足设计的时序要求。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [ICC2:skew group](https://blog.csdn.net/m0_61544122/article/details/130530332)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

skew group summary

在统计学中,skew group summary是指对一组数据进行偏度(skewness)分析的总结。偏度是描述数据分布偏斜程度的统计量,它衡量了数据分布的不对称性。在引用\[2\]中的例子中,describeBy函数被用来计算不同组别(am=0和am=1)的mpg、hp和wt变量的偏度。根据结果,可以看出am=0组的mpg变量的偏度为0.01,hp变量的偏度为-0.01,wt变量的偏度为0.98;而am=1组的mpg变量的偏度为0.05,hp变量的偏度为1.36,wt变量的偏度为0.21。这些偏度值可以帮助我们了解不同组别之间的数据分布特征。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [6. 描述性统计函数:summary 、Fivenum、describe、describeBy、stat.desc、 Aggregate、summaryBy](https://blog.csdn.net/weixin_42214698/article/details/128691838)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [盘点数字IC后端实现中clock skew大的各种场景](https://blog.csdn.net/weixin_37584728/article/details/116225997)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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1.以下sql,使用了subplan+broadcast, 请根据语义合理优化该sql, 使其运行效率更高效 select * from user01.tb1 t1 where exists (select max(id) from user01.tb2 t2 where t1.name=t2.name); 2.以下SQL, t1表使用了broadcast算子,请使用 hint 优化,避免t1表使用 broadcast select t1,id,t2.id2 from user01.tb1 t1 inner join user01.t_skew t2 on t1.id=t2.id2 and t1.name='beijing' order by 1; 3.如何判断下列语句是否下推,请写出判断方法: select count(t1.*) from user01.tb1 t1 left join user01.tb2 t2 on t1.id=t2.td and t2.name ='beijing' 4.下列语句的执行计划中,优化器选择表他作为hash内表,t2作为hash外表,请使用hint调整执行计划,使t2做hash内表 select t1.id,t2.id2 from user01.tb1 t1 inner join user01.t_skew t2 on t1.id=t2.id2 and t1.name ='beijing' order by 1 5.将schema权限赋予用户user1 将schema s2下所有表的访问权限赋予用户user1 6.gsql开创建数据库usdb,指定字符集utf-8,限制连接数20启时间检查命令 7.创建名为us01的用户,并将sysadmin权限授权给他 8.创建数据库usdb,指定字符集utf-8,限制连接数20 9.下面的语句的执行计划中州优化器选择了nestloop的关联方式,请根据语义修改语句,其实关联方式变为hashion,以提升查询性能 select * from user01.tb1 t1 where t1.id not in(select t2.id from user01.tb2 t2 where t2.name='shanghai'); 改写参考: select * from user01.tb1 t1 where not exists (select 1 from user01.tb2 t2 where t2.name='shanghai' and t1.id=t2.id) and t1.id is not null; 10.1、下面的执行计划存在性能问题,已知该集群有10个dn,且 select reltuples from pg class Where relname='t1'; 结果为123456798765,请根据执行计划分析,判断性能瓶颈,并给出优化建议: id | operation | E-rows | E-memory | E-width | E-costs ----+-------------------------------+-----------+---------------+-----------|---------- 1 |->Streaming (type: GATHER) | 100 | | 12 | 114.24 2 | ->Hash Join(3,4) | 100 | 1MB | 12 | 111.05 3 | ->Seq Scan on t2 | 100000 | 1MB | 4 | 91.50 4 | ->Hash | 96 | 16MB | 8 | 3.56 5 | ->Streaming(type: BROADCAST) |100| 2MB | 8 | 3.56 6 | ->Seg Scan on t1 | 100 | 1MB | 8 | 3.06

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