AI和ML携手优化仿真性能，从此解放开发者双手

对RTL级芯片开发来说，仿真仍是主要的功能验证方式。

以典型的芯片设计流程为例，开发者会在早期运行静态验证，检测各种结构错误，例如跨时钟域（CDC）和跨复位域（RDC）错误，此类静态分析发现的错误量约占总数的10%左右。之后进行形式验证（主要用于块级检测），这个过程通常可检测出20%的错误。通过仿真可找出多达65%的错误，最后5%则通过硬件加速和原型验证找出来。

在仿真方面，开发者主要会面临性能、调试周转时间（TAT）和覆盖收敛等挑战。RTL设计每变化一次，回归就需要重新运行一次；频繁的回归对仿真器的性能是有要求的，否则就很可能导致项目延迟。但随着摩尔定律的放缓，单纯换用最新的服务器其实很难让性能有明显的提升。

人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现，让开发者们在不对硬件进行升级的情况下也能实现性能的提升。在新思科技的VCS®仿真器中，AI和ML可帮助开发者从软件提供的众多选项中选择最优组合，从而实现对仿真性能的优化。

此外，AI/ML还帮助新思科技Verdi®自动调试系统的回归调试自动化（用于故障分箱、分类和分流）缩短了调试TAT，并在新思科技的VCS环境中实现了加速覆盖收敛。

通过ML调整仿真器选项

许多仿真器选项、设计特性相关选项和回归设置都会对性能产生影响，但手动调整找出最佳设置不仅耗时，还需要开发者在仿真器和用户环境方面拥有大量专业知识，这样的人才其实不多。因此，仿真器设置的优化往往效率低下，耗时耗力。此外，需要设置的选项涵盖了设计/测试平台的编译和仿真运行阶段，随着仿真器性能逐渐趋向极限，使用不同的设置重复编译和运行也会进一步延长项目开发时间。

即使开发者们不觉得麻烦，设置的优化也并不是做完一次就一劳永逸了。设计和测试平台需要不断的改进，并不断运行多次回归，为了达到最高性能，设置需要不断的进行调整。借助ML学习仿真器选项，仿真器可以根据需要自动调整设置，从而提高回归测试的性能与效率。新思科技VCS仿真器内的动态性能优化（DPO）技术可使用ML从先前的回归中学习经验，无需用户干预即可根据需要调整仿真器设置。

案例分析 VCS DPO技术的实际应用

微软公司曾在新思科技一年一度的“验证日”上展示过一项有趣的案例分析：DPO在健全性测试上的应用。

健全性测试每天都会运行很多次，因此任何优化都会对提高计算资源的使用效率有所帮助。通常学习阶段的运行速度会比基础水平慢30%左右，但由于前面提到的那些因素，这些运行仅在需要时使用即可。由于该应用程序的运行速度平均可提高25%，因此在不增加额外算力的情况下，开发团队每天运行健全性测试的次数可增加约30%。

在过去的一项量产片上系统（SoC）项目中，新思科技的应用工程师和研发工程师协助用户一同优化仿真器设置，并将回归周转时间成功缩短了1.4倍。此外，在使用新思科技的VCS DPO后，回归周转时间在此基础上又进一步缩短了1.13倍，净（总）改善率达1.58倍。而且在以默认仿真器设置使用DPO时，且在完全没有进行手动优化的情况下，回归周转时间同样缩短了1.58倍。

还有另一家用户曾表示：在仿真回归中使用DPO，性能提高了25%。

可以说在多样化应用和全自动流程的加持下，任何新思科技的VCS用户都能通过仿真设置优化大幅缩短回归周转时间。

结语

在帮助开发者应对传统手动流程的挑战中，AI/ML以及自动化功不可没，尤其是在性能调优、调试和覆盖率收敛这三方面。随着回归数据量的爆炸式增长，以及验证挑战的不断变化和演进，将会有更多开发者选择在仿真中使用自动化工具。

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