如何破解芯片设计验证难题

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1.芯片设计难在何处？
! n2 q4 @) z; q. X  ~6 L在数据爆炸的时代，算力毫无疑问成为整个行业最具挑战或亟待解决的一个领域。作为国际知名EDA及IP供应商，cadence希望其产品及方案可以助力大家在AI的海洋里面畅游。在此次峰会上，孙晓阳代表Cadence，分享了他们所观察到的一些芯片设计挑战。

如图是一个芯片设计的典型周期，造出一颗芯片往往需要两三年的时间，当然不全是设计的缘故，比如需花一些时间做架构的探索和定义等。从图中可以看到，软件起到很大的作用，尤其在AI芯片的设计领域，由软件驱动一个芯片的设计正变得越来越重要。这是因为，很多AI结构具有重复性、通用性的特征，上面跑的软件及PPA表现，是芯片设计成功的关键。因此软件越早介入，越能够保证最后出来的芯片是成功的。我们看到，也许在有RTL、有代码之前，可能要先做模型，从全部或部分的模型开始，在上面运行各种各样的软件，去评估架构，评估通路、带宽、存储等各类参数，来达到最好的平衡。Cadence有虚拟的平台来支撑各种模型的仿真，有各种RTL+部分模型的仿真，有非常知名的Palladium硬件仿真加速平台，还有基于FPGA的原型验证平台Protium X1，能运行对性能、功耗、功能等各方面的验证评估。
' v/ |- I* i# Z% ?+ d02.破解芯片设计验证挑战的三大平台
! {( ]- }$ [' t: d今天在中国，人们享受到了物流带来的便利性，可以看到在城市中，有货车、卡车、飞机在城市群周边做物流快递。其中前两者装卸相对容易，但跑得慢；飞机跑得最快，但装卸流程相对复杂。这里有一个概念，引擎越快，就要做更多准备工作来使能引擎，以实现更好的性能。类似的，Cadence提供有并行逻辑仿真平台Xcelium、硬件仿真加速平台Palladium、基于FPGA的原型验证平台Protium等。Xcelium跑在100Hz水平，Palladium跑在1MHz，而Protium能跑在5MHz。

其原理如上图所示，跑整个覆盖率回归是一样的，有上千条、上万条的case放到计算中心上运行，花这么多的时间才可以结束，在这个过程当中，机器学习算法就可以去学习case和覆盖率之间的关系，从而创建一个模型，并产生更高效的测试集和相应的随机化参数，就能在更短的时间（比如1/4、1/5的时间），达到相当的覆盖率，从而缩短验证时间。还有多核仿真，在仿真回归中，一定有一些需要花很长时间才能做完的case，针对这些case，如果有足够的算力，用分布式的计算方式，就能缩短整个验证回归时间。Palladium是业界的明星产品，主要用作仿真加速，Palladium是基于Cadence自研CPU做出来的平台，Protium是基于赛灵思的FPGA做出来的平台。正如刚才提到的，要应用更快的引擎，势必做一些准备工作。这个准备工作对用户来讲是一笔开销，怎么减少这笔开销呢？Palladium和Protium用的是完全统一的前端编译系统、编译流程，这致使一个设计在Palladium跑起来后，要将它移植到Protium上就会非常简单。孙晓阳现场给大家一个参考，有些AI公司在40亿门左右，系统厂商在140亿门左右，或者其它超大型公司有30亿门左右，在Palladium和Protium是这样的比例。
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Cadence还有其它的产品、验证和设计的管理，比如有企业级的验证管理方案，从计划到实施到最后的覆盖率，能满足跨地域团队验证的流程；还有调试，在整个验证的cycle里面，调试约占70%的时间，因此调试工具毫无疑问是最重要的，新的Indago Debug平台可以提升调试的效率，并且有开放的接口，性能也在持续提升。在演讲末尾，孙晓阳总结说，此次演讲主旨很契合当下的新基建，过去二三十年间，中国持续做高速公路的建设、高铁的建设，是今天快速物流的前提。而Cadence相当于在做基建的工作，提供快速的计算平台，让各位的计算诉求在计算平台上跑得更快。今天的新基建是另外一种，它不是钢筋水泥，而是数据中心、绝对算力、AI芯片这样的更高级的东西。这些逻辑是一脉相承的。Cadence采用了大量的算法来持续提升这些引擎的计算能力。孙晓阳主要代表Cadence的系统设计和验证团队，但其产品线远不止于验证部分，还有时限、布线、系统分析等很多其它产品线。Cadence持续打造“Intelligent System Design”的全流程解决方案，更好地服务于客户。最后，他提到20年前刚进入EDA行业时，一位前辈曾跟他讲过的话：“EDA是关键性少数。”就算是两年前，鲜少有大众能够理解EDA是什么，而今天大家都在谈EDA，其“关键性”毋庸置疑。但是少数还没有变成多数，孙晓阳非常高兴看到这么多人做AI芯片，希望有更多的人投身EDA行业，使其变成关键性的多数，带来更快的进步。