理解了寄存器的原理，在了解實際電路設計方法之前，先讓我們了解一下，在數字集成電路設計時，需要處理一些什么樣的信號類型，并且如何通過常用的電路結構實現對這些信號的處理，以便應用到實際電路的設計工程中。

時鐘信號

RTL設計以同步電路設計為基礎，這意味著在某個局部電路中，所有寄存器都被同一個時鐘驅動。

這里所說的時鐘，是一種規律性的邏輯電平信號，每隔一個固定周期，就會進行一次電平的翻轉。如下圖所示：

一般說來，時鐘信號包含以下四個關鍵屬性：

• 周期（Period）/頻率（Frequency）
  時鐘信號一次邏輯1和隨后一次邏輯0總共持續的時間，被稱之為該時鐘的時鐘周期（Clock Period），測量時一般是從某個上升沿50%VDD到下一個上升沿50%VDD之間的時間，如上圖中的TP1和T P2 。而周期的倒數，則稱之為該時鐘工作頻率（Clock Frequency）。
  比如說，一個時鐘信號的時鐘周期如果是1ns，則其工作頻率就是1/1ns=1GHz。
• Duty Cycle
  在一個時鐘周期內，該時鐘信號電平信號保持為邏輯1的時間，占用整個時鐘周期的比例。比如說，一個時鐘信號的時鐘周期是1ns，而邏輯1的持續時間是0.3ns，則該時鐘信號的duty cycle為0.3/1=30%。
  一般來說，我們希望使用的時鐘，是一個duty cycle為50%的驅動信號。原因是如果使用該時鐘的反相時鐘，則其反相時鐘的duty cycle仍然能保持50%，這在電路設計或時序收斂時，會更容易實現，電路設計的工作頻率也更容易提高。
• 時鐘抖動（Jitter）
  時鐘抖動，Jitter，有2種概念：
  一種是相鄰周期時鐘抖動，即相鄰2個周期的時鐘周期差值。以上圖所示，即為，這種差值主要會影響時序分析中setup timing的計算，需要添加在時鐘路徑上。
  另一種是時鐘源最大抖動，即某時鐘產生源，比如說晶體振蕩器（Oscillator）、鎖相環（PLL、DLL）等，在不同工作環境（如溫度、電壓、濕度、負載等）、不同生產批次（生產工藝偏差），同一個配置條件下，可能產生的最大時鐘周期與最小時鐘周期的差值。該數值主要用于評估時鐘產生源的質量。
• 變換時間（Transition Time）
  字面理解transition time即時鐘變換時間，可以理解為時鐘上升或下降需要的時間，這與其他邏輯信號中transition time是一個概念。如圖中所示TRise以及T Fall ，分別表示時鐘信號的上升時間和下降時間。一般工程上認定的測量方式，是10%VDD與90%VDD之間的變換時間。實際在標準單元庫的時序建模時，一部分測量點使用了30%VDD和70%VDD并進行數學延展，可以參考標準單元庫的使用說明文件來進一步理解。
  與普通邏輯信號的transition time相比，為了更好的控制時鐘質量，需要盡可能減小其數值，以減小對setup或hold時序違背的影響。其次在設計時鐘驅動電路時，需要盡可能的平衡輸出端PMOS和NMOS的驅動能力，已獲得相當的上升沿和下降沿變換時間，由此提高驅動電路輸出信號的噪聲容限。
  在RTL設計當中，只要是驅動時序邏輯元件（如寄存器、鎖存器）時鐘輸入端的信號，都會被默認為時鐘信號。如下圖所示，流經S-D1和S-D2兩段路徑的信號都會被看做時鐘信號，

而針對驅動每一個時序邏輯元件的時鐘輸入端，則額外存在以下2個關鍵屬性：

• 時鐘延時（Clock Latency）

時鐘延時，即從時鐘源到達該元件時鐘驅動端的延時。如T1與T2，會因為經過不同的邏輯，到達所需驅動時序元件的延時有所不同。控制T1和T2以及同樣從S端到達其他寄存器延時盡量相同，叫做時鐘樹平衡（Clock Tree Balance），是時序收斂的重要手段。

• 時鐘延時差（Clock Skew）

可以看出，從同一個時鐘源，到達不同元件的時鐘驅動端，都會有所不同。則T1與T2的差值，就可以看成兩個寄存器的時鐘延時差，即Clock Skew，當然對于從S端到達所有需要驅動的寄存器，時鐘延時最大值與最小值只差，就是這顆時鐘樹的Clock Skew。

剛才說了，為了做時鐘樹平衡，需要盡量減少Clock Skew，不過，在具體工程時，可能會因為功耗設計、特殊路徑優化等的需要，在時鐘樹上，為某些特定的葉部（對于時鐘樹來說，把源頭看成根部root，則每一個時序邏輯終點叫做葉部，即leaf）增加Latency，以加大clock skew。

電平信號與脈沖信號

RTL的設計是建立在同步電路基礎上的，因此寄存器與寄存器之間的通訊，都是通過時鐘作為同步信號來實現的。這里所說的電平信號，一般指信號寬度大于等于2個時鐘周期的數據。而脈沖信號，這里指只有1個時鐘周期信號寬度的數據。

而對于遠遠小于1個時鐘周期信號寬度的數據，行業內多數稱之為毛刺，是不可靠的數據。