EDA - Electric Design Automation

原先因為雨太大，索性不想參與今天的課程，看了公告才知道今天暫停 XD

EDA 這塊領域，很偏硬體設計，但卻是在做軟體，而不是硬體。

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抽象的硬體描述之後，緊接而來的便是實作，然而在實作上，往往有手動與自動兩種方式。手動的優點是可以考量很多，做到最佳化；而自動的優點在於能在短時間內處理大量資料。

最早的電腦，內部所用的電晶體，可能只有數百，或一兩千個。這樣的數量，手動製作還在可接收的範圍之內；然而當數量增加到 4 千 2 百萬，甚至更多呢？

試問，4200 萬塊的拼圖，需要多少時間才排完，你願不願意去排？

所以，讓硬體製程自動化是必需的。然而，這塊領與上要處理的資料量，往往是 10 的 7、8 次方起跳，在加上問題往往是 NP﹝簡單來說，不是在多項式複雜度的時間內能完成﹞。

想想，光是 N 平方的複雜度，處理10的8次方的資料，就必須花上 100 多天，這樣的時間都不可能接受了，更何況是指數或 N! 的複雜度呢！

舉個最簡單的例子： F = (a + b)(b + ~c)(a + c) ﹝這是個邏輯式﹞是否衡等於 1，要如何才能最精確檢驗？是不是列出所有可能，也就是 2 的 3 次方種可能。這是指數複雜度的問題阿!!!!當變數數目擴大至 10 的 5 次個，會是什麼樣的情況？恐怕電腦一輩子也跑不完。

可是，還是存在能夠在短短一分鐘之內解掉這樣問題的方法，而這樣的方法，往往需要強大的演算法能力，將演算法變形、複雜化，進而達到解題的需求。

當演算法複雜化，首當其衝便是 code 的行數。處理這樣的問題，5、6 千行的 code 是很平常的，甚至上萬行都有。如果寫幾千行的程式就弄得一個頭兩個大，那又如何在專業上立足？﹝不止這個領域，其他領域也是一樣的，幾千行的程式就像家常便飯，看看魔獸爭霸就好，我想恐怕不只幾千行了。﹞

除此之外，這塊領域往往和幾何運算脫離不了關係。如何安排電晶體的位置，使 cost 最小？如何接線，彼此不會干擾，又要衡量 cost？等等...這些都是需要高度複雜得演算法才能做到的。

所以這塊領域，往往將所面臨到的困難轉成一道程式問題，而如何解開問題，就是主要的研究方向了。