西門子公司 Mentor 仿真部門的技術(shù)營銷總監(jiān) Thomas Delaye 最近研究了如何更有效地在芯片設(shè)計(jì)驗(yàn)證工具中使用數(shù)據(jù)，例如硬件仿真。他發(fā)現(xiàn)這是一個很大的挑戰(zhàn)，因?yàn)橛布抡娲嬖跀?shù)據(jù)問題，尤其是它生成的大量數(shù)據(jù)。接下來是 Lauro Rizzatti 對 Delaye 的采訪，他們討論了 AI 是否可以管理用于 SoC 驗(yàn)證的數(shù)據(jù)。

Lauro Rizzatti (LR)：謝謝你今天加入我，Thomas。聽說你做過大數(shù)據(jù)分析。也許您可以談?wù)劮治龅臉?biāo)準(zhǔn)和到目前為止的結(jié)果。

Thomas Delaye (TD)：嗯，這并不是對大數(shù)據(jù)的真正分析。它更像是一個查看工程數(shù)據(jù)的項(xiàng)目，這與大數(shù)據(jù)不同。對我來說，大數(shù)據(jù)是關(guān)于創(chuàng)建大量信息的挑戰(zhàn)，以及為特定目的有效處理信息的能力。

LR：您正在研究如何使用數(shù)據(jù)來增強(qiáng)或更有效地驗(yàn)證 SoC 設(shè)計(jì)。特別是硬件仿真。

TD：是的，沒錯。硬件仿真的數(shù)據(jù)問題有兩個具體原因。第一個非常簡單。硬件仿真會生成太多數(shù)據(jù)。想象一下，您有一個十億門設(shè)計(jì)，并且您進(jìn)行了十億個周期的驗(yàn)證運(yùn)行。在某些情況下，您捕獲的數(shù)據(jù)量太大而無法處理甚至記錄。波形等傳統(tǒng)技術(shù)，每個人都已經(jīng)使用了很長時(shí)間，但沒有任何幫助，因?yàn)閮H僅獲得一百萬個時(shí)鐘的波形可能令人難以置信。除了大型數(shù)據(jù)集之外，還有整個基礎(chǔ)架構(gòu)可以將數(shù)據(jù)從模擬器中取出并存儲。正如你可以想象的那樣，這不是一件容易的事。

你是什么？這就是我們轉(zhuǎn)向第二個問題的地方，即我們不想收集比需要更多的數(shù)據(jù)。通過管理數(shù)據(jù)收集，我們捕獲了大量信息以用于驗(yàn)證設(shè)計(jì)。正是在這個更復(fù)雜的領(lǐng)域，人工智能可以發(fā)揮作用。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果或設(shè)計(jì)行為來研究設(shè)計(jì)。AI 可以幫助確定要審查的數(shù)據(jù)的數(shù)量和類型，以幫助了解正在發(fā)生的事情。從那時(shí)起，驗(yàn)證工程師可以確定要進(jìn)一步探索的內(nèi)容。也許通過查看特定塊并且僅查看該塊而不是整個設(shè)計(jì)來啟動后續(xù)運(yùn)行或在當(dāng)前運(yùn)行中更深入地挖掘。突然之間，這個龐大的數(shù)據(jù)量變成了更合理的數(shù)據(jù)量。

從龐大的數(shù)據(jù)集到僅捕獲可用數(shù)據(jù)量的這條路徑是下一代驗(yàn)證平臺的關(guān)鍵。這樣，驗(yàn)證工程師就可以更精確地處理不斷增長的設(shè)計(jì)規(guī)模和復(fù)雜性，以及不斷增加的軟件內(nèi)容。

上圖估計(jì)了 RTL 到 GDSII 流程中每個芯片與工藝節(jié)點(diǎn)的存儲容量需求。資料來源：戴爾易安信

LR：您希望將仿真轉(zhuǎn)移到這個下一代驗(yàn)證平臺嗎？

TD：在仿真中，我們有能力運(yùn)行很長時(shí)間，并且有能力“處理”整個設(shè)計(jì)。例如，借助 Mentor 的 Veloce Strato，您可以在需要時(shí)隨時(shí)查看所有內(nèi)容。雖然很容易捕捉到你想要的一切，但沒有多少人愿意這樣做。所需要的是一種向用戶提供關(guān)于何時(shí)和什么內(nèi)容的指導(dǎo)的機(jī)制。

這是變得有點(diǎn)困難的地方，因?yàn)槟M器可以提供多種類型的數(shù)據(jù)。諸如運(yùn)行中的基本信息之類的信息與設(shè)計(jì)本身無關(guān)。例如，運(yùn)行的時(shí)鐘周期數(shù)、執(zhí)行的事務(wù)類型。我將所有這些數(shù)據(jù)稱為通用細(xì)節(jié)。您只需擁有一個可以運(yùn)行完整設(shè)計(jì)的具有完全可見性的快速平臺即可訪問它。

另一類基本信息是對設(shè)計(jì)行為的理解。例如，此信息讓您知道設(shè)計(jì)現(xiàn)在正在重置中，您不需要捕獲任何內(nèi)容，因?yàn)橹刂眯蛄兄皇侵刂盟袃?nèi)容。你只想等到下一個階段。

這種類型的數(shù)據(jù)收集需要一個“大腦”，當(dāng)訪問特定內(nèi)存或激活特定時(shí)鐘結(jié)構(gòu)時(shí)，大腦會顯示重置。所有這些都需要設(shè)計(jì)知識。實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)非常復(fù)雜，因?yàn)?a href="http://m.sdkjxy.cn/tags/仿真器/" target="_blank">仿真器必須查看設(shè)計(jì)中發(fā)生的情況，并將智能應(yīng)用到過程中。模擬器通常不會這么做。仿真引擎和仿真引擎只是純引擎。他們接收數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)，然后取出數(shù)據(jù)。然而，在Veloce Strato中，我們創(chuàng)建了用于特定目的的數(shù)據(jù)采集和分析環(huán)境。下一步是擴(kuò)展這種能力，并減輕在整個系統(tǒng)級別驗(yàn)證具有大量數(shù)據(jù)的大型設(shè)計(jì)的痛苦。這就是挑戰(zhàn)。

LR：你能給我一個具體的例子，說明數(shù)據(jù)問題的這兩個方面在現(xiàn)實(shí)生活中是如何發(fā)揮作用的嗎？

TD：是的。這是一個非常簡單的例子。想象一下在基于事務(wù)的環(huán)境中運(yùn)行很長時(shí)間的驗(yàn)證。您拉取一個報(bào)告，告訴您何時(shí)觸發(fā)了一些DPI調(diào)用或事務(wù)調(diào)用。根據(jù)時(shí)間戳，嘗試將該事件與設(shè)計(jì)中嵌入的處理器上運(yùn)行的軟件相關(guān)聯(lián)。最后，您想確定此時(shí)我正在運(yùn)行這段代碼。

基于報(bào)告的用戶正在得出這一結(jié)論，但仿真環(huán)境沒有提供真正的相關(guān)信息。只有交易在給定時(shí)間發(fā)生。然后你可能會說，在這個時(shí)候，我正在運(yùn)行和練習(xí)這個特定的塊-例如，我的DDR。也許我應(yīng)該看看我的DDR，以了解為什么我在這個時(shí)候發(fā)送這個交易。

用戶要求我們建立關(guān)于設(shè)計(jì)中發(fā)生的事情的指針和信息，以便他們可以根據(jù)他們所知道的和他們知道要查找的內(nèi)容返回并找到它。然后因?yàn)樗麄冎廊ツ睦飳ふ?，他們知道?yīng)該與哪個設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)合作來解決它。有時(shí)，驗(yàn)證問題只是不知道應(yīng)該咨詢哪個設(shè)計(jì)師團(tuán)隊(duì)或外觀問題。也許順序不正確，或者某些代碼加載不正確，或者其他原因。在我的 100 億門設(shè)計(jì)中首先看什么以及在哪里看？這是第一個問題。

接下來，他們正在尋求有關(guān)可以提供哪些數(shù)據(jù)以幫助他們專注于一個特定問題的幫助。我們不需要告訴他們問題出在哪里。當(dāng)然，那會更好。當(dāng)我們可以根據(jù)收集到的所有數(shù)據(jù)提供范圍狹窄的數(shù)據(jù)時(shí)，它將使所提供的各種日志之間的關(guān)聯(lián)變得更容易。

另一方面，我們也可以想象有某種驗(yàn)證方法可以創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)接口或集中方式向工具提供數(shù)據(jù)，以識別最常見的問題塊，或信號類型或行為類型。進(jìn)行了調(diào)查。所有這些東西都可以根據(jù)需要提供給模擬器，就像你提供斷言一樣，但是比較模糊，所以你不想花太多時(shí)間在上面。只是說，如果您在電源線上看到不符合正確順序的東西，您應(yīng)該標(biāo)記它。我們可以提供數(shù)據(jù)來縮小分析范圍。

LR：在這個思考和搜索的過程中，您是否遇到過任何您認(rèn)為重要數(shù)據(jù)點(diǎn)的文獻(xiàn)、文章、博客等？

TD：不是我能想到的。我認(rèn)為沒有人從學(xué)術(shù)甚至公眾的角度來處理這個問題。我認(rèn)為這個問題是驗(yàn)證的下一步。這無疑是一個全球性的問題，目前還沒有很好的答案。每個人都在向人工智能尋求幫助。

此外，人工智能引起了我們所有用戶的特別關(guān)注，因?yàn)槿绻覀冇行У厥褂萌斯ぶ悄?，我們將能夠幾乎對他們的代碼進(jìn)行逆向工程。而且我很確定，由于保密性和安全性，許多公司不愿意向我們提供任何細(xì)節(jié)或提供任何設(shè)計(jì)或提供日志。我認(rèn)為這種驗(yàn)證方法的安全性將是困難的。在這種情況下，我們將不得不找到比 AI 更有意義的方法，而不僅僅是提供波形。

再次感謝您的有趣對話和見解，Thomas。也許我們可以在未來跟進(jìn)，看看這項(xiàng)工作是如何進(jìn)行的。

審核編輯 黃昊宇