Altera的-6、-7、-8速度等级逆向排序，Xilinx速度等级正向排序。
不很严密地说，“序号越低，速度等级越高”这是Altera FPGA的排序方法，
“序号越高，速度等级也越高”这是Xilinx FPGA的排序方法。
从那时起，就一直没搞明白speed grade是怎么来的，唯一的概念是：同一款芯片可以有多个速度等级，不同的速度等级代表着不同的性能，不同的性能又导致芯片价格的巨大差异。脑子里总有 一个模模糊糊的推测：FPGA厂家为了提高利润，专门给同一款芯片生产了不同的速度等级。
直到一年前和一位学过IC设计的同事hammer讨论这一问题时，才有了新的认识：对FPGA厂家来说，为了得到同一款芯片的不同速度等级而专门设 计不同的芯片版图是不划算的；所以芯片的速度等级不应该是专门设计出来的，而应该是在芯片生产出来之后，实际测试标定出来的；速度快的芯片在总产量 中的比率低，价格也就相应地高。
这一解答很是合理，纠正了我的一个错误认识。但是我仍然有两点困惑：1. 是什么因素导致了同一批芯片的性能差异；2. 如果因素已知，为什么不人为控制这些因素，提高高速芯片的产率，达到既增加芯片厂商的利润又降低高速芯片价格的目的呢。
前些天在博客里看到hugu朋友的一篇FPGA speed grade，激发了我进一步探索上述问题的动力。通过在网络上搜索，逐步得到了以下一些 认识：
1. 芯片的速度等级决定于芯片内部的门延时和线延时，这两个因素又决定于晶体管的长度L和容值C，这两个数值的差异最终决定于芯片的生产工艺。怎样的工艺导致了这 一差异，我还没找到答案。
2. 在芯片生产过程中，有一个阶段叫做speed binning。就是采用一定的方法、按照一组标准对生产出来的芯片进行筛选和分类，进而划分不同 的速度等级。“测试和 封装”应该就包含这一过程。
3. 速度等级的标定不仅仅取决于芯片本身的品质，还与芯 片的市场定位有很大关系，返修概率和成本也是因素之一。
4. 芯片的等级可以在测试后加以具体调整和改善，在存储器芯片的生产中这一技术应用很广泛。
5. 芯片生产的过程是充满各种变数的，生产过程可以得到控制，但是控制不可能精确到一个分子、一个原子，产品质量只能是一个统计目标。同一个wafer上的芯 片会有差异，即使是同一芯片的不同部分也是有差异的。速度等级是一个统计数字，反映了一批芯片的某些共同特性，不代表个别芯片的质量。而且由于某些芯片的 测试是抽样进行的，也不排除个别芯片的个别性能会低于标定的速度等级。不过，据说FPGA的测试是极严格的，很可能我们拿到手的芯片个个都经过了详尽的测 试。这也是FPGA芯片价格高于普通芯片的原因。
Statistical Static Timing Analysis - A Better Alternative
6. 同一等级的芯片中的绝大多数，其性能应该高于该速度等级的划分标准。这也是为什么在FPGA设计中，有少许时序分析违规的设计下载到芯片中仍然能够正常运 行的原因（时序分析采用的模型参数是芯片的统计参数，是最保守也是最安全的）。不过，由于同一等级的芯片仍然存在性能差异，存在时序违规但是单次测试成功 的FPGA设计不能确保在量产时不在个别芯片上出现问题（出了问题就要返修或现场调查，成本一下子就上去了）。所以，还是要把时序收敛了才能放心量产，这 就是工程标准对产品质量的保证。
7. 概率和统计学源于工程实践，对工程实践又起到了巨大的指导作用。工程实践中的标准都是前人经验教训的积累，是人类社会的宝贵精神财富。
8. 现实世界是模拟的，不是数字的。在考察现实问题时，我们这些数字工程师和软件工程师应该抛弃“一是一、〇是〇”的观念，用连续的眼光看待这个连续变化的真 实世界。
9. 芯片生产过程中的不确定性导致了芯片的性能差异，这一差异影响了芯片的价格，价格和性能的折中又影响了我们这些FPGA设计工程师在器件选型、设计方法上 的决策，我们生产的产品的性价比决定了产品的销售，产品的销量又决定了芯片的采购量，采购量又影响了芯片的采购价格...。原子、分子级别上的差异，就这 样一级一级地传递和放大。人类社会就是这样环环相扣，互相制约的。嘿，真是神奇！