(集微网报道)呈指数级上升的系统设计复杂度和上市时间的压力，是芯片设计企业面临的最大挑战。唯一能够解决的办法就是加速设计周期，而这就需要强大的硬件仿真和原型验证工具的参与。
洞察这一趋势的Cadence公司推出了新一代的Cadence Palladium Z2 Enterprise Emulation企业级硬件仿真加速系统和Protium X2 Enterprise Prototyping企业级原型验证系统，在第一代产品的基础上，可为数十亿门规模的片上系统（SoC）设计提供最佳的硅前硬件纠错效率和最高的软件调试吞吐率。
缓解验证压力
“所有芯片设计的最终挑战都来自于软件。”Cadence亚太区系统解决方案资深总监张永专认为，软件决定了芯片的开发成本和流程。
Cadence亚太区系统解决方案资深总监张永专
“所以我们希望把软件在流片之前就和芯片结合在一起，做到完整的验证，这样就要把软件在项目开发的流程中前移。”他指出为此要做到两点：一是通过硬件来加速仿真，二是引入原型验证。
这两种方法的关注点是不同的。张永专做出解释：“在芯片设计项目的不同时间点，所用的工具是不一样的。在前期的RTL代码验证阶段，会采用仿真加速的方式，而当设计已经有80%的成熟度时，软件团队开始介入，就会把设计迁移到原型验证这个平台，直到最后的Tape out。”
这种复杂的设计需求，正是Cadence推出Palladium Z2和Protium X2这对系统动力双剑（dynamic duo）的原因。这个孪生双擎基于下一代Cadence专为硬件仿真定制的核心处理器和Xilinx UltraScale+ VU19P FPGA，将为客户带来2倍容量提升和1.5倍性能提升，以更少的时间为大规模芯片验证完成更多次数的迭代。
据张永专介绍，动力双剑可以在业界实现最快速的从仿真平台到原型验证平台的迁移。“因为两者有共同的编译器，而且周边的接口，如PCI、USB等都可以实现通用。”
NVIDIA公司硬件工程高级总监Narendra Konda就表示：“采用结合Cadence Palladium Z2和Protium X2系统的通用前端流程，我们可以优化功能验证(verification)、功能确认(validation)和硅前软件初启的工作负载分布。得益于增加2倍的可用容量、提升50%的吞吐率以及更快的模块化编译循环，我们可以按时完成对最复杂GPU和SoC设计的全面验证。”
这里面提到了模块化编译技术，正是采用了这种技术，使得100亿门的SoC编译可以在Palladium Z2 系统10小时内即可完成，Protium X2系统也仅需不到24小时就可以完成。
据介绍，以往很多公司要做原型验证，需要十几个人同时把FPGA拼接到一起才能完成，使用了新平台可以大幅节省人力。
AMD、ARM、Xilinx等公司也因为采用了动力双剑（dynamic duo）而大幅提升了硅前验证能力。
正如AMD公司全球院士、方法学架构师Alex Star所表示：“AMD成功的重要成果之一，就是加速芯片开发流程并优化AMD的左移战略，采用Cadence Palladium Z2 和 Protium X2系统提升性能，在保证硬件仿真和原型验证间功能性一致的基础上，可以提升硅前工作负载的吞吐量。”
灵活、全面
提升芯片设计验证的速度是Cadence的战略所在。
因此，Cadence针对验证全流程提供了四个关键引擎：Palladium Z2硬件仿真加速系统、Protium X2原型验证系统、Xcelium Logic Simulation逻辑仿真器、JasperGold Formal Verification Platform形式化验证平台以及Cadence智能验证应用套件。
“使用这4个引擎验证设计之时，可以把相关的大数据全部收集起来，让整个工程团队都知道验证的进度，使得项目快速收敛。”张永专说。
Cadence的工具可以支持所有的硬件设计语言，包括Verilog、VHDL等。其还可以与外部的虚拟模型结合在一起，同时进行仿真，实现了同软件仿真一样的功能。此外，它还可以提供非常丰富的存储器模型，比如DDR5、HBM、UFS等，因此可以覆盖所有的数字芯片设计。
在针对AI或数据中心等特定应用场景进行开发时，只要掌握Dynamic Duo的使用时机和使用比例，就能得到最佳的效果。张永专解释：“比如开发一个AI芯片，要进行大量的向量、张量运算，就可能会以50%的时间来做硬件仿真，50%的时间来做原型仿真。”
针对现在最热门的汽车电子芯片，除了MCU、功率器件等，Dynamic Duo也基本实现了覆盖。张永专认为当今的汽车芯片日益复杂，需要强大的仿真验证工具来支持，“并且，Cadence还提供了Camera Interface（相机接口）等在硬件加速器中，可以完全覆盖汽车芯片功能上的要求。”
相比于市场上的同类产品，Cadence还为Palladium设计了专有的处理器，因为其架构是独一无二的，所以能实现快速迭代以适应芯片设计的变化趋势。同时，Cadence还开放了人工智能数据库，通过提供一些简单的接口，让客户能够将自己的数据汇总到数据库中，共享到人工智能还有机器学习所带来的益处。
“如果客户的芯片很大，跑的应用场景很长，就需要借助这个加速器，如果芯片不大，就可以按实际需求购买小的容量，这也是非常适合小客户的。”张永专最后补充道。
据悉，Palladium Z2 和Protium X2系统目前已在一些客户中成功部署，并将在2021年第二季度向业内广泛面世。
（校对/范蓉）