过去十年,ai算法和芯片架构的不断创新,以及ai市场应用规模范围的不断扩大,两者互相促进,给算法、架构、软硬件集成、芯片设计都带来了令人激动的新机遇。据麦肯锡研究报告预测,到2025年全球ai芯片市场预计将达到100亿美元的规模。同时,算法和架构创新也给eda流程中的芯片设计和验证带来了新的挑战,需要新一代的eda流程和工具的支持。
ai芯片设计与验证挑战
燧原科技资深架构师鲍敏祺表示:
“ai芯片往往具备超大的设计规模,同时,ai算法和应用的迭代周期短,因此在计算子系统、调度控制子系统、存储子系统、高速通信子系统等多个领域,都提出了更高的设计要求。面对复杂的设计需求,ai芯片在验证策略选择上,也往往需要引入多种验证手段,提前通过仿真、形式化验证、fpga原型验证等一系列验证手段发现问题,确保芯片在功能、功耗、调度性能等方面达到设计期望。”
ai芯片设计结构复杂,不同子系统往往具备差异化的验证重点,也就需要不同的验证工具组合,实现验证效果的最大化。然而业内人士普遍认为,当前验证环节点工具各自为政带来的高门槛和低效率,特别是“工具缺乏兼容性、数据碎片化、工具缺乏创新”等痛点,已成为目前芯片设计追求更快、更强、更简单的三大阻碍。有数据显示,每种工具在验证中的激励移植、重复编译、碎片化调试所浪费的时间通常占到总体验证时间的30%以上。
ai芯片高效验证之道
芯华章科技验证工程副总裁朱洪辰表示:
“面对这些挑战,去年芯华章正式推出了从底层框架全新构建的智v验证平台,具备‘协同、易用、高效’三大优势,能让工具带来1+1》2的验证效益,有效地解决产业正面临的兼容性挑战,以及数据碎片化导致的验证效率挑战。”
基于智v验证平台,芯华章目前已经推出了多款数字验证工具,涵盖fpga原型验证、逻辑仿真、形式验证、智能场景验证、系统调试等领域。
芯华章科技验证工程总监高世超介绍:
“为了提高ai芯片验证效率,芯华章提供了融合高效的ai芯片验证调试解决方案。我们的形式化验证工具galaxfv可与仿真技术结合,加速ai验证覆盖率收敛;智能场景验证工具galaxpss,能够利用场景建模自动生成跨平台、可复用、智能化自回归的测试激励;数字验证调试系统fusion debug则贯穿所有工具,提供了跨平台的高效调试解决方案。”
芯华章科技验证工程总监刘勤一表示:
“fpga原型验证对于提升超大规模的ai芯片设计效率,具备得天独厚的技术解决优势。基于fpga硬件和拥有自主知识产权的全流程软件,芯华章自主研发的高性能fpga原型验证系统桦捷(huapro-p1),可以帮助soc/asic芯片客户实现设计原型的自动综合、分割、优化、布线和调试,从而有效减少用户人工投入,提升系统验证与软件开发效率,缩短芯片设计周期。”
原文标题:对话燧原科技 | 芯华章带来ai芯片高效验证之道
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