来源：芯东西（公众号：aichip001）

GTIC 2020全球AI芯片创新峰会刚刚在北京圆满收官！在这场全天座无虚席、全网直播观看人数逾150万次的高规格AI芯片产业峰会上，19位产学界重磅嘉宾从不同维度分享了对中国AI芯片自主创新和应用落地的观察与预判。

在峰会下午场，Cadence公司验证事业部产品工程总监孙晓阳带来主题为《AI大时代中的芯片设计验证挑战》的演讲。

孙晓阳谈及芯片设计流程存在的三个关键挑战，并讲解了Cadence的强大验证产品套件，以及如何引入AI算法，来应对日益高涨的算力需求。

据孙晓阳分享，增强机器学习能力的新Xcelium ML逻辑仿真平台在落地实例中，将完全随机回归运行的周转时间缩短至原来的1/4，同时能够达到原有功能覆盖率99%。以下为孙晓阳演讲实录：

一、芯片设计难在何处？

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。

从底向上来看，单一芯片的设计复杂度非常高，AI芯片同样如此，有模拟、数字和混合信号，有先进工艺节点，及数十亿门芯片的实现与验证，这些都给芯片设计带来复杂度。

因此，芯片设计者不仅需考虑单一芯片的设计，还要考虑芯片周边整个系统的设计，包括电磁和热分析，加上驱动程序、操作系统和应用性能，整体来看整个系统的性能。

在这之上，还要考虑运行在系统中心或者系统上的智能应用，包括学习、感知算法、定制化的用户体验，以及针对应用工作负载的计算优化等。

基于这些认知，Cadence着力于提升所有产品线从芯片设计到智能应用的所有算力，不再是单点或者局部地去看待芯片设计本身，除了芯片的设计、封装等事情外，还考虑到系统的设计，考虑到用户可能存在的算法需求、软硬件协同需求等问题，并在引入AI算法，与客户一起应对挑战。

孙晓阳来自Cadence系统设计和验证产品线，因此在演讲中，他更多分享了关于系统仿真和验证相关的产品和解决方案。

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。

二、破解芯片设计验证挑战的三大平台

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。

因为性能不同，应用场景也不一样，Xcelium主要做IP的仿真评估，Palladium面向SoC芯片的仿真验证，Protium则可以使能完整系统的开发调试。

Xcelium相比上一代有很大的性能提升，Cadence在产品中大量使用AI算法来加速性能，包括分布式计算。“可以看到，我们一边面临AI应用带来的挑战，一边也在使用AI算法来提升算力。”孙晓阳说。

Xcelium最新发布的AI-机器学习赋能技术，可以让验证的吞吐力得到提升，能使覆盖率收敛更快，可达到5倍的速度提升。例如在一家芯片公司应用最新的Xcelium ML平台的案例中，将完全随机回归运行中的周转时间速度提升4倍，达到原来产品99%的功能覆盖率。

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。

他也再次强调软件驱动的重要性，软件越早介入，就能让芯片或整个开发周期缩短，一开始用全部虚拟的平台，有模型就可以开始做很多开发和评估。

最近很多AI、GPU公司都遇到这样的需求，它的主力可能是做GPU或AI算法相关IP，而不是CPU、互连等技术。于是在开始确定一些架构的时候，它们可以拿Cadence的虚拟平台来建立一个虚拟CPU、真实的GPU或AI IP，然后就能去做开发和评估。

因此全套软件可以贯穿从虚拟到部分IP芯片的混合动力仿真到整个芯片回来的整个流程。很多客户已经有部署这个方法学流程，比如博世主要关心它的IP，很早就可以介入软件开发；再比如英伟达做的是大型的系统，当Cadence把CPU从RTL中搬出来后，性能可以得到更大的提升。

三、EDA是关键性少数

接着，孙晓阳谈到AI芯片的几个关键点，包括存储、互联及一些相关IP。Cadence在这些先进制程领域，IP追得非常紧，包括内存、DDR、HBM等都紧追最新标准。除了有IP，大家还有验证IP产品VIP，Cadence在验证方面也会有相应的解决方案，今年已追到像PCIe6这样的标准。

芯片做功能验证，还要追求PPA的指标等事情。在SoC系统上，除了用Cadence的IP之外，也可以用Cadence System VIP产品去模拟整个数据流，从而帮助实现很多系统级分析，还能自动生成test bench，来降低人工的时间。

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。

以上是孙晓阳演讲内容的完整整理。除了孙晓阳外，在本届GTIC 2020 AI芯片创新峰会期间，清华大学微纳电子系尹首一教授，比特大陆、地平线、燧原科技、黑芝麻智能、壁仞科技、光子算数、知存科技、亿智电子、豪微科技等芯片创企，Imagination、安谋中国等知名IP供应商，以及北极光创投、中芯聚源等知名投资机构，分别分享了对AI芯片产业的观察与思考。