EDA设计
1，虽然每个小组可以优化局部功耗，但单个团队不可能创建出一个低功耗设计。反之，任何一个小组都可能摧毁这种努力。
2，功率估计是一种精确的科学。但是，只有当你拥有了一个完整设计和一组正确的矢量后，这种概念才为真。
3，对任何问题而言，处理器通常是能效最低的方法，但因为它们具备了功能多重性，一般可以用最小面积获得实现。
4，电源分配网络应能够在不损及电压完整性的情况下，维持负载。

过去十年来，功率已经成为一个关键的设计考虑，并在工程师设计与验证系统方面带来了一些巨大的挑战。物理学不再提供免费便车。
功率是能量被消耗的速率，这在十年前还不是热门，但今天已是一个重要的设计考量。系统的能耗会带来热量、耗尽电池、增加电能分配网络的压力，并且加大成本。移动计算的发展最先推动了对降低能耗的期望，但能耗的效应现在已远远超出这个范围，可能在业界带来一些最大的结构性变化。对于服务器农场、云计算、汽车、芯片，以及依赖于能源获取的泛在式传感器网络，这都是一个关键性问题
突然改变的原因是，物理学已把工艺技术带到了90nm以下尺度。但是，随着结点尺寸越来越小，电压降低，从而造成功率的相应下降。通 常，即使开发人员增加了更多功能，功率预算也会保持不变。在更小尺度下，电压的缩放更加困难，无法维持。当电压接近于阈值电压时，开关时间就会增加。为补 偿这一问题，设计人员会降低阈值电压，但这样做显著增加了泄漏电流和开关电流。

设计流程中的每个阶段都对功耗有影响，从软件架构到器件物理。虽然每个小组都可以做局部的功耗优化工作，但没有一个团队可以单独创建出 一个低功耗设计。反之，任何一个团队都可能摧毁低功耗的努力。这种状况就产生了一种对协同与交叉学科工具的新需求。功率问题不再止于芯片。它们遍及互连结构、电路板与系统设计、电源控制器等诸方面。当前的EDA工具并非按功率概念而建立，这意味着设计人员要采用改进型方法，而不是从头开始的新方法。