种AI"小小种子"，开芯片验证"大大的花"

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现代芯片发展的方向是什么？

这是一个很大的问题，可以从多个角度去回答。如果从应用端去而言，那就是数智化，囊括了大数据、云计算、物联网、AI、5G及自动驾驶等创新方向。数智化芯片有两大明显的特征，功能更复杂以及对安全性要求更高，这就对芯片验证提出了更大的挑战。

mbb.eet-china.com/, May. 09, 2023 –

在数智化和摩尔定律等多重因素的推动下，当前的芯片功能越来越强大，内部结构也越来越复杂。回顾今年1月份刚刚发布的苹果M2 Max芯片，内部集成了670亿个晶体管，用以实现强大的CPU（12核CPU）、GPU（38核GPU）和内存系统（96GB内存和更大的L2缓存）等功能。

苹果M2 Max芯片当然是一款非常强大的产品，然而让数百亿个晶体管像人体细胞一样组成器官，然后再整体配合正常工作可不容易，因此要对功能模块和IP进行充分验证。我们都知道，这需要通过EDA工具完成芯片验证，包括架构设计、软件仿真、硬件仿真和原型验证等。

高效的验证工具能够从两个维度帮助芯片设计公司。一是降低成本，实现一次性流片成功。下一代先进SoC将采用3nm制程，根据市场研究机构International Business Strategies（IBS）的数据，3nm芯片的设计费用约达5-15亿美元，流片失败的损失将是巨大的。

其二是缩短研发周期。随着终端产品迭代速度提升，芯片成为一个真正的"风口"属性产品，需要在特定的时间周期内推出并满足市场需求，一旦延后也就失去了这颗芯片的价值。根据行业经验，验证在典型SoC项目中的工作量占比约70%。

验证的目标是获得无BUG的RTL（Register Transfer Level，电路寄存器传输级）代码，也就是在流片前的验证环节里，确保IP功能正确以及IP和功能模块的系统性功能正确。高昂的工艺成本已经不允许SoC在流片后才发现系统微码无法解决的BUG。