为什么高可靠的数字前端验证流程管理越来越重要？

随着产业需求的增加，芯片的设计规模、设计复杂度日益提升，人力成本、技术需求也节节攀升。目前一次芯片设计及流片的成本可以高达上亿美元。

如此高的投入以及巨量时间成本，都要求芯片设计的失误率无限趋近于零。而想要达成此效果，则需要在芯片设计过程中，对于多个测试点进行验证，以及时发现问题和解决问题。因此验证成为了芯片设计成败的命脉所在。

数字验证全流程

数字验证是一个验证设计实现是否与设计意图相符的过程，涉及仿真(Simulation)、形式验证(Formal)、FPGA原型验证、硬件加速器(Emulation)等不同的验证工具和产品。

合见工软在验证全流程中进行了全面布局，并已推出了数字验证流程解决方案，以应对数字验证的挑战，包括与Simulation相结合的VIP，与Emulation、FPGA原型验证相结合的各种处理器、速度适配器等方案，以及服务于四大核心引擎的统一Debug平台软件UVD。

为了满足验证需求，不仅要求验证工具可协同工作，互相配合来达到充分的验证覆盖率，实现验证收敛；同时，调试工具作为一个平台应可支持所有验证工具的调试，并能支持不同验证工具协同仿真情况下的调试。合见工软UVD在架构和数据接口的设计上支持不同验证工具的调试和不同工具间的数据统一共通、协同调试。

而建立在整个核心引擎和解决方案的基础之上，是一个完整的数字验证流程的闭环，包括验证计划的制定、回归验证，测试结果的分析并反标回验证计划，这就需要一个良好的验证管理工具，合见工软也全力解锁推出了相应的验证管理工具VPS。

数字前端验证的重要性

数字验证贯穿芯片设计的整个流程，如果能在数字前端验证时发现问题并及时纠错，对于芯片设计能否成功至关重要。因而，数字前端验证又是整个验证流程的重中之重。

我们可以把芯片设计的整个过程理解为造房子的过程，那数字前端验证可以理解为打完地基的验收过程。地基打得牢不牢固，验收过程中就能勘探究竟。同理，前端设计是否可靠，通过几个测试点和一套验证方法学的验证，能在芯片设计早期发现设计缺陷和错误。

合见工软于2022年6月推出的验证回归管理平台UniVista Verification Productivity System（VPS）引入了分布式技术和高性能数据库技术，为用户提供从初始验证计划创建到最终覆盖率收敛的完整流程管理与支持。此技术有助于在芯片设计早期阶段发现问题。而这对于节省研发时间、缩短产品开发周期，尽可能避免承受流片失败的重大损失，加快产品上市，起到事半功倍的效果。

为什么数字前端验证越发复杂？

从纵向来看，数字前端验证流程方面的管理越发复杂。一个完备的数字前端验证需要经过验证计划的制定（Test Plan）、验证用例的开发（Test Cases）、回归验证的执行（Regression Execution）、错误分类和分析（Failure Debug）、验证覆盖率的收集和分析（Coverage Analysis），项目进度追踪及验证报告的产生（Project Tracking and Report）等步骤。

▲VPS可实现如上验证流程的闭环迭代

助力验证计划/流程管理

一个完整的验证流程需要经过多个步骤并形成闭环。VPS能够推动从需求、开发计划到收敛的完整验证过程。并且能够追踪以计划为驱动的验证进度和签核，形成标准流程化管理。

从横向来看，数字前端验证中需要处理的数据也越发复杂。打个比方，某公司研发一款通信芯片，旗下各地研发中心需要开发CPU、RF、MODEM、DSP等不同功能模块，集成为一颗SoC芯片。同时，在不同验证阶段，根据不同功能模块和复杂SoC的设计验证需求，可能会用到不同的验证工具，比如Simulator、Formal、Emulator、Prototyping等。可想而知，在验证过程中势必会产生海量数据，增加操作难度。

VPS拥有的强大数据管理能力及强劲引擎，能在回归执行管理上大显身手。

VPS引入了高性能数据库技术，无论是用户数据集成管理，还是跨集群、跨区域数据库的管理，都能轻松实现。同时，VPS的高可靠、分布式系统架构，支持不间断服务的平滑增量部署机制，能够有效地避免单点故障带来的系统崩溃。自带的强劲引擎，能使VPS高效地利用用户的计算资源，执行并管理跨区域、多项目产生的海量并发回归用例。

使用开放性的架构的VPS，不仅支持与诸如Simulator、Formal、Emulator、Prototyping等业界主流验证工具的对接，还能够提供灵活的API接口，以支持第三方CI/CD工具的定制，比如缺陷管理工具、用户自研平台等。

数字前端验证流程管理面临哪些挑战？

第一大挑战 如何确保验证的完整性

我们怎么能确认设计中的所有内容都得到了验证，没有一丝遗漏？这先要有一个完备的验证计划，再通过覆盖率等指标来检查验证是否能一一实现。传统的验证方式主要依靠人工来检查录入覆盖率等指标数据。这不仅有太多不确定因素，而且各部分数据之间关联度低、层次不清。更可靠的方式是通过自动化工具，建立一个完整的闭环迭代。

第二大挑战 如何提高验证的可预测性

传统验证思路是依赖工程师自发性的主观推测，但这种方法受限于工程师自身的项目经验。经验丰富的工程师能够较准确地判断验证项目实施进度，找到一些关键测试点。而缺乏经验的工程师，稍有误判，就可能带来重大损失。

为了更好地解决这个问题，我们需要建立一个中心化数据库。通过这个数据库进行准确的项目趋势分析，进而有依据地形成合理、高效的项目规划。

第三大挑战 如何优化验证资源

验证是一件消耗大量人力成本、时间成本和计算资源的工作。现在设计一款十亿门级的复杂SoC芯片需要一个精英团队投入3年以上的时间开发，而这个过程中，验证就占据了70%的工作量。

同时，验证这个芯片可能产生万亿字节的覆盖率数据，需要配备上千台大内存服务器。因此，用尽可能少的资源在紧迫的上市时间内完成验证，无疑成为重大挑战。

传统验证思路中，验证人员需要花费大量的时间，去管理不同工具相应脚本的开发、维护。而行业发展需要通过一个更稳定、更可靠的验证管理平台，达到人力成本、计算资源的高效利用。

合见工软验证回归管理平台VPS

合见工软推出的验证回归管理平台UniVista Verification Productivity System（VPS）可以应对如上三大挑战。

VPS是一个高效智能的分析/追踪平台，用户友好的可视化界面，可实现回归执行结果查看、错误分类和分析，历史回归结果追溯挖掘等功能，达成一键查看覆盖率报告。多维度管理方案可将激励按测试场景分类管理，在统一界面中查看管理缺陷用例，而失败用例可按错误类型分类管理。从而确保覆盖所有测试用例，确保验证的完整性。

VPS有一优势是智能执行，即回归用例异常后自动重提交；回归用例失败后自动加调试信息重跑；智能调度调整回归用例执行优先级，可有效提高验证的可预测性，进而有依据地形成合理、高效的项目规划。

VPS会充分利用计算资源，提高验证工具的资源利用效率，尽量在最优化的时间内完成验证任务的执行。基于对验证大数据的有效管理和充分利用， VPS可从加速回归迭代、提升结果分析和项目追踪效率、提升错误调试探测效率、提升系统维护效率等多个维度整体提升验证效率。

▲VPS实现整理验证效率提升