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算法对电路设计的指导作用体现在3个阶段，分别是预研阶段、系统架构确定阶段和实际电路设计阶段。
复杂芯片在研发的起始阶段就有算法参与，甚至在项目规划立项之前的一两年，算法的工作就已经开展了，这就是预研。
预研的主要目的是厘清目标芯片的处理流程、性能指标、评价标准，再进一步细化到流程中每个步骤的处理细节和算法选择。比如，要研发一款WiFi通信芯片，首先要能画出发射机和接收机的基本架构，然后需要对其内部的算法细节逐一进行讨论、分析和仿真。其中，涉及的问题可分为5类：
1）数字电路问题 ：如正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）通信机制、不同点数的快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）使用何种结构的电路处理、帧同步如何进行、多天线环境下信道估计应选择何种算法、信道均衡应选择何种算法、载波频偏和采样频偏如何估计与跟踪、信噪比如何估计、星座图如何映射和解映射、卷积码和低密度奇偶校验（Low Density Parity Check，LDPC）码等信道编码如何进行编解码、如何适应不同的码率对信道编码进行打孔等。
2）模拟电路问题 ：包括模拟中频滤波器的建模、混频过程、天线功率放大电路的建模，在模拟建模时还要引入模拟电路的不良影响，比如IQ（同相分量和正交分量）失配、增益的非线性失真、载波泄露等。
3）数字模拟混合问题 ：自动增益控制如何实施、IQ失配如何估计和消除、增益的非线性失真如何消除、载波泄露如何估计和消除等。
4）协议及软硬件配合问题 ：一些算法和功能同时牵连到物理层和介质访问控制（Medium Access Control，MAC）层调度，例如波束成形的实施方案、上下行多用户数据流分配方案等。
5）芯片工作环境的建模 ：瑞利、莱斯、特定的办公室和城市、高速运动和静止状态等信道特征，虽然在实际芯片设计之外，但芯片工作时以这些环境作为背景，因而它们也是算法需要考虑和建模的对象。
可见，不像芯片研发那样将工作明确地分为模拟电路、数字电路和软件，算法的工作是对目标芯片的应用场景进行统一建模，这体现了算法的系统性特征。
一个好的算法建模，不仅能解决芯片设计方案的选择问题，还能解释和解决芯片在实际应用中遇到的各种问题，比如使用WiFi上网过程中可能遇到视频卡顿或平均通信速率不高等问题，通过测试和算法分析，可以给出一个原理性的解释，并且可以给出建议，配置某些寄存器，打开或关闭某些功能、改变某些功能的参数，使得连接质量得到提升。这种总览全局的决策力和解释力，是只做单独领域的模拟工程师、数字工程师或软件工程师所无法获得的。因此，算法在芯片设计中担任非常重要的角色。
在预研完成后，已经厘清目标芯片架构和基本算法细节的前提下，就可以启动正式芯片项目，并开始实际的芯片研发工作。此时，需要从架构方面考虑如下问题：
1）芯片选择SoC方式还是非SoC的纯专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）方式？
2）芯片是以软件处理为主还是以硬件处理为主？
3）哪些功能需要由硬件处理？
4）哪些功能需要由软件处理？
5）CPU运行在什么频率下？
6）CPU的每秒百万条指令（Million Instructions Per Second，MIPS）需要多高？
7）总线上的各种设备运行在什么频率下？
8）当芯片工作异常时，应当用何种手段来帮助定位和排查问题？
上述问题，就是芯片的架构问题。在架构的确定上，芯片的主要负责人——项目经理或架构师具有决定权，而算法人员的意见是架构决策的重要依据。比如，复杂信道编码的处理需要较高的时钟频率，MAC层的一部分格式是固定的，不需要由软件组包，由硬件实现即可，而另一部分是需要灵活计算的，变数很大，硬件无法代劳，只能由软件处理，软件处理时必须保证有一定的速度，因此对于CPU的MIPS指标有明确的要求。项目经理也需要决策芯片中哪些IP是可以自主研发的，哪些IP需要购买。对于需要购买的IP，如果是普通的非算法电路，算法人员无须参与，对于算法相关电路，就需要算法人员参与讨论，评估不同供应商的IP性能。
在芯片设计时，算法人员需要向数字开发工程师提供算法细节建模。在这一阶段，算法不是停留在理论上和纸面上，而是要变成具有实际功能的电路。为了使算法具体化，使得带有正负号的浮点复数也可以在电路中传输，需要对用于进行性能评估的浮点算法代码进行定点化。这一定点化的代码，一般使用MATLAB、Python或C语言表述。数字开发工程师负责将这些算法代码转化为寄存器传输级（Register Transfer Level，RTL）描述。