芯片的验证为何越来越难？

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自semiengineering

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过去，仿真曾是验证的唯一工具，但如今选择已变得多样。平衡成本与收益并非易事。

芯片首次流片成功率正在下降，主要原因是设计复杂度上升和成本削减的尝试。这意味着管理层必须深入审视其验证策略，确保工具和人员的潜力得到最大发挥。

自半导体时代伊始，通过仿真验证设计是否具备所需功能，一直是功能验证的核心。当设计规模较小时，这是一种简单有效的方法。但随着设计规模扩大，手动编写足够测试用例以覆盖所有功能变得不再现实。测试平台技术随之发展，实现了部分流程的自动化。这在一段时间内有效，但如今却导致验证变得高度复杂且低效——芯片首次流片成功率的下降便是明证。

“众所周知，随着芯片复杂度以每18个月翻一番的速度增长，验证状态空间呈指数级膨胀，”Cadence产品管理团队总监皮特·哈迪（Pete Hardee）表示，“仿真一直是主要验证方法，但五年前验证一个相对简单的处理器内核需要10¹³次仿真周期，而验证GPU则需要10¹⁵次。”如今，这些数字更是高出了几个数量级。

“仿真方法缺乏智能，”Ansys产品营销总监马克·斯温嫩（Marc Swinnen）指出，“你输入一个向量，观察结果；再输入另一个向量，再观察结果。但你并不清楚每个向量的预期作用和目标，因此基本上是在进行蒙特卡洛模拟，寄希望于覆盖所有极端情况，或试图主动导向这些情况。”

仿真早已力不从心。“短期内，提升仿真速度是解决方案，这也推动了仿真市场的爆发式增长，”Real Intent首席执行官普拉卡什·纳拉因（Prakash Narain）表示，“我们需要更强的计算能力。与此同时，形式验证开始崭露头角——它并非与仿真并驾齐驱，而是填补了仿真在关键功能行为全覆盖上的漏洞。”

目前，多种验证技术可与仿真互补，但许多团队难以将其成功整合到整体方法论中。原因包括：需要各类专家才能正确使用这些技术；无法展示整体进展或完成度；部分团队仍依赖现有方法的经验性成功。

静态验证和形式验证工具各有优势，一类借助人工智能技术的新工具也开始涌现。例如，辅助工具可在代码开发过程中确保其可靠性，或执行等价性检查。团队需要持续评估每种工具的价值，同时了解威胁其成功的缺陷来源和类型。

功能验证流程的全面评估，始于理解芯片可能失败的原因。“某些产品的工作模式数量激增，”是德科技（Keysight）新机遇业务经理克里斯·穆思（Chris Mueth）表示，“只要其中一种模式未经验证，产品就可能失败。如何记录所有模式？如何建立验证流程以涵盖所有模式组合？如何记录性能要素？”

首先需要了解缺陷的本质，这将决定发现缺陷的最佳工具。“芯片流片后出现的缺陷，要么是设计中的结构性缺陷，如溢出/下溢、未知状态（Xs）、有限状态机（FSM）问题、死代码、冗余代码；要么是设计中的语义差异，如功能缺陷，”Axiomise首席执行官阿希什·达尔巴里（Ashish Darbari）表示，“形式验证工具可通过应用驱动的流程，在设计启动时自动分析并发现大多数结构性缺陷，这大幅节省了功能仿真的开销。”

从理论上讲，形式验证相比仿真具有重大优势。“无需编写测试用例来激励被测设计（DUT）的所有行为并验证不良反应，形式验证工具会自动生成激励，”Cadence的哈迪表示，“除非受到约束，否则形式验证工具会考虑所有可能的输入组合。随着我们走出特定应用时代，这一优势愈发显著。我们将DUT的预期行为定义为一组属性，要么证明这些属性在所有情况下都成立，要么得到潜在缺陷的反例。”

没有任何一种技术能独立解决问题，需要找到最佳组合方式。“控制这种复杂性所需的全部智慧，蕴含在方法论和工程师身上，”Real Intent的纳拉因表示，“我们一直在为这些工具投入更强的计算能力，但这正是问题所在。另一种思路是从根本上质疑：基于布尔逻辑的传统技术能否应对这种复杂性爆炸？这正是静态验证的用武之地，因为它们更抽象。但静态验证的问题在于依赖抽象，而这种抽象依赖于针对特定问题的定制化技术。”

没有放之四海而皆准的解决方案。“历史经验需要融入验证环境，”弗劳恩霍夫IIS自适应系统工程部门高级混合信号自动化团队经理本杰明·普劳奇（Benjamin Prautsch）表示，“管理层很难理解这一点，因为需要处理许多细节。测试IP或验证IP专家掌握的信息成为重要资产。必须将两者结合，并且一旦现场出现错误或设计存在缺陷，必须将其纳入设计指南或添加断言，以改进整体测试和验证环境。”

规避成本巨大。“如今变化速度极快，如果今天不采取行动，三个月后可能会陷入更糟糕的境地，”Synopsys形式验证高级产品总监张晋（Jin Zhang）表示，“看看大语言模型（LLM）每周都在更新的速度，你必须升级工具、拥抱新技术，别无选择，否则将被淘汰。”

失败成本同样高昂。“因此，改变看似有效的现有方法需要克服巨大的恐惧心理，”纳拉因表示，“这就是为什么人们仍依赖传统验证签收方法。机会在于‘左移’——尽早部署验证技术，在缺陷修复成本低且快速的阶段发现问题。虽然这可能不会影响当前的仿真工作，但随着仿真中发现的错误减少，对‘左移’的依赖将逐渐增加。”

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小错误引发大问题

首先需要了解可能威胁成功的缺陷类型。在许多情况下，这些缺陷在流片前才被发现，看似极其复杂，但实际上很多是由深埋在逻辑中的小错误导致的。“通过运行静态检查（lint）和形式属性验证，很容易发现计数器中的功能缺陷，”Axiomise的达尔巴里举例称，“它可能导致SoC中的DDR性能计数器溢出。在一个真实案例中，设计验证（DV）团队花了三周时间通过仿真调试，最终发现问题出在计数器上。”

形式验证的传统缺点是计算密集，这意味着它仅用于小规模（通常是控制路径主导的）模块和子系统。“具有讽刺意味的是，推动验证需求爆炸式增长的计算能力提升，反而使形式验证更有效，”哈迪表示，“现代形式验证工具可验证中型处理器内核，对于大型处理器，可先将其分解为子系统，再在顶层使用分治策略创建端到端属性进行验证。形式验证还能在数分钟或数小时内全面验证复杂数学模块。例如，32位整数乘法器（GPU或AI加速器中许多算术逻辑单元或数学协处理器的典型构建模块）有2⁶⁴种可能的输入组合，通过仿真覆盖所有组合是不可行的。”

形式验证的目标不仅限于功能验证。“我们部署了一种新型面积分析应用，用于检测芯片中消耗功率的冗余触发器和门电路，”达尔巴里表示，“通过形式属性验证，用户无需任何测试平台或测试用例，即可快速分析整个SoC。报告结果令人震惊，尤其是考虑到这些设计此前已通过仿真验证。”

形式验证的角色正在转变。“过去，人们使用属性验证来验证简单的局部断言，”Synopsys的张晋表示，“例如，验证有限状态机的状态转换，这些被称为局部属性。但近年来，重点已转向验证端到端属性——为输出编写属性，并从输入推导逻辑。这些属性更复杂，验证难度更大，需要更多技术，但与仅在设计中散布局部属性相比，能捕捉到更多真实设计缺陷和极端情况缺陷。”

管理层需要精确衡量验证成本。“没有衡量，整个论证就依赖经验性成功，”达尔巴里表示，“这可能存在偶然性，且在很大程度上取决于技能、指导、管理和经验等因素。如果管理层通过衡量验证成本（包括工具、人力、测试平台搭建、测试平台运行和调试成本，以及未发现缺陷的成本）来评估投资回报率（ROI），结果将有效指示哪些方法可行、哪些不可行。形式验证并非万能，仿真仍需用于验证形式验证的假设，但两者的正确结合能产生惊人效果。”

管理层正在倾听。“几年前，推广形式验证的方法是向管理层展示其发现的仿真团队遗漏的缺陷，”哈迪表示，“在尚未认识到形式验证价值的组织中，这有时仍有必要，但这类组织已越来越少。如今，管理层开始信任由形式验证专家带领的小型团队，他们能以仿真团队验证类似模块所需时间的一小部分，完成高度复杂模块的全面验证，并提供更具结论性的验证结果。”

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展望人工智能

人工智能技术发展迅速，在会议上发表的成果可能已落后一代或两代。“人工智能辅助工程可能会为你生成大量设计和验证IP，”是德科技的穆思表示，“人们需要一段时间来适应并学会信任这些结果。但在这种模式下，工作重心将转移到流程前端——指定需求和参数，让AI引擎执行任务。设计过程将与机器学习引擎互动，呈现出不同的形态。前期的需求和参数设定至关重要，这能让引擎高效完成工作。”

验证一直关乎比较两个模型并识别差异。“人们正在探讨如何将大语言模型（LLM）和其他人工智能方法融入验证方法论，”弗劳恩霍夫的普劳奇表示，“一种方法是寻找需求文档与验证测试平台之间的差异，以识别漏洞。这只是其中一个方面，我们期待看到此类工具的开发，以支持验证工程师——这并非试图实现完全自动化，而是为了辅助工程师并跟踪所有信息。”

进展已在发生。“我们已在使用生成式人工智能（GenAI）创建SystemVerilog断言，”张晋表示，“形式验证应用的首要障碍是需要创建属性，而GenAI能帮助降低这一门槛。这项技术已被部分客户投入生产使用。根据设计和测试计划，它能为你生成断言，这大大提高了效率。”

一些公司已在使用辅助工具。“它们使设计的初始编码（如人工输入等）更加容易，”纳拉因表示，“但也带来了可变性和输出准确性等问题。因此，验证变得更加关键——确保无论采用何种方法创建设计，都能经过全面验证。这为融入人工智能技术提供了机会，而这同样关乎‘左移’。如果辅助工具和人工智能技术能推动验证‘左移’的应用场景，将是重要的进步。”

随着大语言模型生成质量的提升，所有人都将看到效率的提升。“我认为GenAI将改变游戏规则，使形式验证普及化，”张晋表示，“过去，形式验证由专业工程师负责，但如今企业逐渐意识到必须在流程早期引入形式验证，且应由设计者主导。过去，设计者通常仅提取少量形式属性，不会编写大量断言，而GenAI能帮助他们在设计中添加更多断言并真正受益。这项技术必将推动形式验证在行业中的更广泛应用。”

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应用形式验证

应用形式验证并非简单购买工具并插入流程。形式验证可通过多种方式解决特定类型的问题。哈迪将其分为三类：

设计者形式验证：寄存器传输级（RTL）设计者可使用形式验证实现“左移”，尽早交付更高质量的代码；

核心形式验证：通过穷举证明提高验证质量；

SoC集成形式验证：分担仿真的特定任务，发现极端情况缺陷。

了解模块级、子系统级和全系统级验证的区别至关重要，形式验证的角色在不同层级有所不同。“在IP级或子系统级，团队应使用静态方法（如lint和形式验证）而非仿真，”张晋表示，“在系统级和SoC级，则应使用动态方法进行验证，因为形式验证在该层级难以扩展。”

尽管SoC级可能需要仿真，但这并不意味着排除形式验证。“在有计划地应用形式验证的场景中，投资回报率惊人，”达尔巴里表示，“工程师和管理层都认可对形式验证的投资，因为它能更快发现缺陷、避免重新流片，并帮助优化仿真。主要问题仍是工程团队缺乏编写形式验证断言的足够培训。当由经验丰富的专家使用时，形式验证能够对系统级和子系统级设计、处理器功能安全及安全验证进行签收。”

设计的变化也要求方法论随之改变。“设计不再局限于特定应用，在设计时，根本无法定义这些芯片需要处理的所有工作负载，”哈迪表示，“这意味着我们必须验证所有可能情况。在特定应用时代，理论上可以定义包含所有指定场景测试的验证计划，并根据该计划衡量覆盖率——即便如此，定义‘何时完成验证’已很困难；而如今，即使使用受限随机方法，我们也永远无法确定仿真测试是否足够，因此无法判断何时完成验证。”

变革需要时间。“许多可提高设计和验证团队效率的技术尚未得到应用，”张晋表示，“重新调整验证方法论、在流程中引入最新技术，需要时间，而复杂度的提升和解决问题的时间缩短加剧了这一挑战。不幸的是，团队必须评估现有方法论，了解当前可用技术，并探索如何利用新技术改进流程。有了GenAI，我相信三到五年内验证流程将发生巨大变化，自动化和生成式技术将大幅增加，我们将看到智能驱动的流程。一旦所有自动化技术成熟，芯片一次流片成功率可能会显著提高。”