IC验证云平台优势明显，这家本土EDA公司如何御风先行？

电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏）近年来，EDA 上云发展迅猛，在技术、成本、协作等方面呈现出显著趋势。技术融合方面，AI 与 EDA 在云端深度结合，有力推动芯片设计创新；成本控制方面，多种云部署方式为降低成本提供了有效途径；产业协作方面，云平台打破地域限制，极大促进了 EDA 生态的协同发展。

随着半导体制造工艺不断精进，验证已成为 IC 设计的瓶颈，而 IC 验证云平台成为关键突破口。为助力 IC 设计工程师加速验证仿真流程、降低研发成本、提高流片良率并缩短产品上市时间（time-to-market），英诺达 EnCitius® 曜奇 ® System Verification Studio (SVS) 系统验证平台，凭借英诺达自主研发的验证流程和云平台，成功为企业打通设计需求与资源的渠道。

芯片验证成本显著攀升（图源：IBS）

资源、效率、安全是 EDA 云验证平台的关键指标

EDA 上云，即将 EDA 软件和工具部署在云端，借助云计算平台提供的计算资源和存储资源。云平台部署为 EDA 生态系统构建了集中的设计数据和工具平台，打破地域限制，使分散在各地的团队能够实现无缝协作，进而加快整个芯片设计进程。

相较于传统 EDA 工具，EDA 上云带来的最直观变化体现在成本方面。无论是设计还是验证环节，IC 设计企业都能明显感受到成本的降低。聚焦到验证环节，在成本之外，其核心指标围绕资源性能、验证效率、数据安全等方面。这些指标相互关联，共同衡量着 EDA 云验证服务的质量与价值。

当前，芯片验证工作日益复杂，尤其是超大规模集成电路的验证，需要虚拟化算力资源动态分配以及多用户协作环境搭建等功能，以实现大型团队的高效协作。同时，这些芯片验证需处理海量数据和复杂算法，这就要求云平台具备强大的计算能力，并支持根据验证任务需求动态调整。英诺达EDA云上解决方案部副总裁邢千龙指出，不同类型的芯片在不同验证阶段，需要选用合适的工具，并匹配不同的硬件资源。因而，云平台也需能够通过负载均衡和虚拟化技术，优化算力使用率，减少空闲资源浪费‌。

验证效率是一个受多种因素影响的指标，包括仿真加速比、并行处理能力、验证工具的选择、验证平台之间的移植和调试等。例如，在并行处理方面，云平台需具备支持多个验证任务（如仿真、形式验证、物理验证等）的并行处理能力。在多项目同时验证时，高并行处理能力可有效加快整体进度。应对复杂 SoC 的验证，云平台不仅要提供验证工具全栈方案，还需关注功能覆盖率、时序规则覆盖率及物理规则覆盖率等指标。

不同验证阶段需要不同的工具和云平台（图源：英诺达）

另外，邢千龙在介绍 SVS 平台时特别提到，SVS 作为连接不同工具 flow 的桥梁，必须遵循行业标准。比如 SVS 的仿真加速组件库基于 SCEMI 标准协议实现，可运行在不同的 Emulator（硬件仿真加速器）和仿真器上。虽然在某些场景下，这并非最高效的通信方式，但兼容性在此刻比效率更为重要。

在云端进行 IC 验证，还需重点考虑数据安全问题。平台需能够灵活支持私有云 / 混合云部署，保障敏感设计数据的隔离存储与传输安全‌。同时，平台也需具备完善的数据保护机制。例如在数据加密与隐私保护方面，采用多种加密算法保障数据安全，如传输层的 TLS 加密、存储时的 AES 加密。此外，还需建立严格的访问控制机制，限定不同用户对数据的访问权限。

SVS 平台打通需求和资源的渠道

邢千龙表示，SVS 平台凭借一流的团队和服务，为企业成功打通设计需求与资源的渠道。该平台主要包含两部分：验证云平台和 SoC 及系统相关验证解决方案。其中，验证云平台部署于全国唯一集通用高性能服务器、硬件仿真加速器的异构算力中心；SoC 及系统相关验证解决方案基于自主研发的验证流程和云平台，采用业界一流的硬件验证系统，并有专业的设计验证服务团队。

在系统资源上，SVS 平台作为新一代系统验证云解决方案，仿真总容量已增加到 58 亿门，最大并机容量为 23 亿门，并且采用了最新的Emulator机型。邢千龙介绍，借助大容量的硬件仿真加速器，SVS 平台能够满足各种规模、各种类型客户的硬件资源动态需求，包括大型 SoC 验证。目前，大型 SoC 验证面临一个突出问题，即软件验证工作量在验证活动中的占比越来越大，软硬件联合验证工作日益增多，软件验证对能够支持大规模芯片的 Emulator 硬件仿真器需求强烈，而硬件峰值需求不足是常态，SVS 平台成功克服了这一产业难题。

在验证效率方面，SVS 平台的推出正是基于提升验证效率的考量，从环境搭建、验证左移、全栈方案、平台移植和专业服务等方面为验证全面提速。例如，在大规模复杂芯片的原型验证中，环境的搭建和接口 bring up 较为耗时，且这些工作是用例执行、软件调试的前置工作，若不能快速完成，将直接影响后续验证计划。SVS 平台可帮助客户快速完成这些前置工作，让用户尽早开展验证执行工作。

SVS 平台大幅缩短环境 porting 和 bring up 的时间（图源：英诺达）

英诺达拥有自主的仿真加速解决方案，无论是在 ICE 模式还是仿真加速模式，英诺达都有自主开发的验证组件，也可为客户进行定制化方案开发，问题和需求响应时间极短。同时，英诺达拥有资深的专业技术支持团队，团队成员均拥有大规模芯片项目的硬件仿真经验，涉及 AI、CPU、GPU、DPU、存储、网络芯片等多个领域，丰富的经验为客户提供高质量服务。为做好技术支持，英诺达会为每个客户安排专属的 AE 支持，每个 AE 都拥有多年项目支持经验，且每个 AE 同时支持的客户数量不超过 2 个，确保客户问题得到实时回复。

在机器运维方面，英诺达拥有自主的硬件技术支持（FSE）团队，可以独立的进行Emulator硬件问题的修复，机器并机、拆分、扩容等。据了解，业内主流的Emulator供应商Cadence或终止对Palladium Z1的维护和技术支持，对此，英诺达的FSE团队仍可以满足部分维护需求。

SVS 平台的硬件加速仿真方案（图源：英诺达）

另外，在不同工具和流程的集成方面，SVS 平台从流程上进行了融合，让用户尽可能感受不到工具间的调用。比如在硬件仿真加速时，需要使用 Simulator 和 Emulator 两套工具进行 compile、run 和 debug 等流程，SVS 平台将这两套流程融合在一起，通过简单的参数传递即可切换软仿和硬仿，方便工程师快速切换。还有在仿真加速组件的开发中，SVS 平台也对不同类型的硬件仿真加速器设置了宏分支代码，用户切换平台时，通过简单的宏传递即可完成切换，只需维护一套代码。

在数据安全层面，SVS 平台强制实现分区逻辑隔离或物理隔离，严格管理公司和客户人员的安全访问以及数据加密。英诺达还采用了业界最先进的防火墙技术、行业最先进的网络硬件设备，并接入移动接近骨干网的优质网络，为用户提供兼具安全和效率的解决方案。

SVS 平台数据安全保护机制（图源：英诺达）

目前，英诺达 SVS 平台已有数十家客户在使用，助力用户创新，并获得客户的广泛好评。邢千龙以实际项目举例称，SVS 灵活弹性的硬件资源组合可适应超大规模 SoC 和 Chiplet 资源需求波动问题：

·项目前期，客户需要快速将 CPU die 的软硬件跑起来，对 IO die 则尽量裁剪，将这一阶段的硬件资源需求降至最低。

·中期软件稳定后，针对 IO die 不同接口的优先级，硬件资源以阶梯形式增加，并将资源拆分成 3 个小环境，对 PCIe、USB、Ethernet 接口进行并行调试。

·在项目最后 1 个月，进行全规格的 SoC 验证，资源量达到顶峰，在项目 TO 前保持一个最小环境，用于回片前的自动化用例调试准备。

上述各个阶段所需资源量波动极大，最高时有 6 倍差距，充分体现了云计算的弹性优势。在整个过程中，SVS 平台可快速实现硬件扩容和缩减，根据用户需求动态配置云上资源，在控制成本的同时，使硬件资源得到充分利用。

某 GPU 企业 IC 设计副总裁表示：“英诺达搭建的 Palladium 系列硬件验证云平台，解决了我们在高性能 GPU 验证等研发环节的难题。统一化的环境开发编译平台大幅提高移植效率；多种 OS 虚拟机结合 speedbridge 的解决方案，支持灵活切换组网形态，减少不同软硬件组网的切换开销，缩短验证周期。”

英诺达的下一步计划

目前，对于大规模芯片，硬件仿真器能支持的最大容量是硬性要求，在这方面英诺达的 SVS 平台具有天然优势。未来，英诺达还将进一步扩大平台规模，以满足超大芯片的验证需求。除引进最新的 Emulator 设备外，英诺达注意到市场上存在一些长期闲置的硬件仿真机器资源，计划通过收购，对这些资源进行重新整合与配置。

同时，英诺达也关注到一些小客户，其芯片规模虽不大，但软硬件验证工作较多，项目周期较短，迫切需要验证左移和效率提升。这些客户对 Emulator 的需求强烈，但单独购买 Emulator 硬件成本高昂。针对这些客户，英诺达规划的 SVS Cloud 系统，可让小客户灵活申请硬件仿真资源，在项目关键节点快速上手使用。SVS Cloud 系统可根据客户需求输入，自动部署所需的服务器和工具，约 1 - 2 天即可快速投入使用，该系统计划于今年下半年上线。

此外，英诺达也在持续丰富公司自研的硬件仿真加速组件库，包括各类接口的 adaptor 和 AVIP，以满足不同客户的定制化需求。