去年，集成570亿个晶体管，性能强大的苹果M1 Max处理器的横空出世让人大受震撼。

今年，英伟达最新款GPU H100拥有800亿个晶体管，并且大放豪言20个H100 GPU，也就是1.6万亿个晶体管，便可承托相当于全球互联网的流量。

处理器的性能越来越高，集成的晶体管数量越来越多，复杂度也越来越高，那如何才能保证其正常工作？

要让拥有百亿个晶体管的芯片正常工作的难度，就好比要用一个个细胞组成器官，并且能让器官能够正常的运作。这个实现的过程，验证是关键。

二三十年前，芯片的复杂度虽然难以和如今的5nm、4nm芯片相提并论，但芯片设计工程师为了确保芯片的功能与自己预期的一致，也需要在芯片制造前进行仿真验证。

后来，随着芯片集成的晶体管越来越多，越来越复杂，仅靠仿真实现充分验证的难度也越来越大，芯片工程师们意识到，芯片的功能、性能的验证都非常重要。于是，芯片验证的各种方法都相继出现，也有了专门的芯片验证工程师。

如今，典型的SoC（片上系统）芯片的项目研发中，验证占了70%的工作量，而其中的40%又是调试，整个验证过程繁杂且费时费力。

因此，想要保证设计出的芯片能够稳定高效运行，验证和调试的电子设计自动化（EDA，Electronics Design Automation）工具就至关重要，特别是在芯片设计复杂度不断提升与研发成本日益增高的当下。

“一方面，芯片验证场景日益复杂，从单纯的功能验证到今天面对整个系统级、场景级的验证；另一方面，面对激烈的市场竞争，芯片集成规模不断扩大，研发周期却不断缩短，验证的重要性日益突出。”燧原科技资深架构师鲍敏祺指出芯片前段验证面临的挑战。

可惜的是，芯片验证的挑战越来越大，但市场上已有的EDA验证和调试工具并不能很好地满足当下芯片设计的需求。

芯华章科技研发副总裁林扬淳认为，当前产业调试方案面对着缺乏创新、数据库碎片化以及性能局限等多重挑战。

这给没有历史包袱，又了解客户需求的新创EDA公司带来了巨大的机会。

芯华章首席市场战略官谢仲辉对表示，一个优秀的，符合市场需求的EDA调试系统应该具备以下特性：

首先，需要支持很多验证手段，才能帮助如今的芯片设计做很好地调试和诊断。

其次，拥有几百亿个晶体管的芯片越来越复杂，为了能够快速呈现甚至定位出问题，需要好的数据格式以及算法，支持大量的数据读写，也就是说需要有高性能的支撑。

最后，为了能够更加智能化和快速呈现和定位问题，需要借助AI。因为传统的方式非常依赖验证工程师的经验，借助AI，能够显著提升效率。

看到这些需求，提供全面数字验证EDA的芯华章近日发布的数字验证调试系统晓Fusion Debug，不仅能够帮助芯片设计公司解决芯片设计过程中调试的难题，还填补了多项多产技术空白。

第一，昭晓Fusion Debug是一款基于创新架构的全面调试系统，能支持芯华章智V验证平台所有产品的通用调试底座技术，促成不同产品的协同作用。

这主要是得益于芯华章从开始就致力于底层框架和基础平台的研发，能够解决不同验证工具数据格式不同的问题，形成共同的数据库，包括XCDB（存储design HDL的信息）、XNDB（记录design netlist）、XEDB（压缩存储了信号波形）、XCovDB（记录覆盖率）。

据了解，国内EDA公司有面向设计，比如布局布线或制造相关的数据库，但还没有针对全平台验证的数据库，芯华章填补了这一空白。

第二，昭晓Fusion Debug在单机模式能够带来2-3倍的性能提升，在分布式系统中可以支持额外5倍的速度提升。据悉，传统主流EDA更新换代每次有约10%-20%的提升，能够实现5倍的提升是一个巨大的突破。

能够实现性能飞跃的一个关键是数字波形格式。昭晓Fusion Debug采用完全自研的高性能数字波形格式XEDB，这一波形格式借助创新的数据格式和架构，具备高性能、高容量、高波形压缩比等特点，其提供的高效编码和压缩方案，在实际测试中可以带来比国际主流数字波形格式超8倍的压缩率。

与其它商业波形格式相比，XEDB的读写速度快至3倍，并支持分布式架构，可充分利用多台机器的物理资源来提升整体系统的性能，实测中表现出的波形写入速度可以比单机模式提高5倍以上。同时，借助设计推理引擎和高性能分析引擎提供的动力，昭晓Fusion Debug能够支持统一且高性能的编译，快速加载仿真结果和信号显示，轻松进行信号连接跟踪和根本原因分析。

第三，昭晓Fusion Debug的数据结构已经具备了深度学习框架，能够很容易支持AI技术。

EDA的智能化能够把一些繁琐、重复、需要依靠经验的工作借助AI，提升效率的同时降低对工程师的要求。比如，在调试过程中，如果一个5-10年的逻辑工程师需要花3-5天的时间找到问题的源头，有了AI后，一个经验比较少的工程师可能只需要1天就能找到问题，带来倍速的效率提升。

合肥市微电子研究院院长陈军宁和电子科技大学电子科学与工程学院副教授黄乐天从不同的角度指出，下一代EDA工具需要增强工具间的融合以及更智能化，在减少人力投入的同时，进一步充分利用机器学习、云计算等创新技术，从而提高芯片验证与设计效率。

不过，AI非常依赖算法和数据，国内EDA公司在数据的积累上显然没办法和巨头公司比较，那新创EDA公司还能有AI的优势吗？

谢仲辉认为，“数据和算法都非常关键。我们所做的是基于算法和建模的动作，先把底层的架构搭建起来，至于数据，未来我们将用平台化的理念服务客户，聚集更多的用户共同推动EDA智能化的发展。”

业界期待EDA调试工具智能化的同时，也在期待接口的开放。

平头哥上海半导体技术IP验证及软硬协同验证负责人张天放就说，“在实际应用中，各个芯片的产品调试特征不同，对调试会产生非常多样化的细分需求。我们希望能够在国产EDA工具里面看到一些开放的接口，便于进行二次开发。”

开放接口对于传统EDA公司来说，无论从商业还是技术的角度，都是一个很大的考验。但这也恰恰成为了新入局者的机会。

可以看到，昭晓Fusion Debug就提供丰富、可编程的数据接口，能让用户可针对不同调试场景进行定制化，并能贯通芯华章智V验证平台及支持用户现有的EDA工具。

谢仲辉强调，“使用我们的开放接口能够让用户调用我们的数据完善验证和调试的流程，带来的是一定的灵活性，也能保持性能优势。”

但回到最初的问题，想要保证一款集成了几百亿个晶体管的芯片没有bug稳定运行可能吗？

这是一个灵魂拷问的问题，也是一个非常难回答的问题。

但可以明确的是，像昭晓Fusion Debug这样创新性产品的推出，能够更大程度满足当下芯片验证和调试的需求。

而要更好满足芯片设计的需求，需要整个业界朝着EDA 2.0方向努力，其中的关键路径包括开放和标准化、自动化和智能化、平台化和服务化三个方面。

EDA 2.0也是国产EDA产业实现快速发展的机遇。赛迪顾问的数据显示，2019年全球EDA市场规模为102.5亿美元，中国EDA市场规模约为5.8亿美元，占全球市场的5.6%，国内EDA厂商总营收不到4.2亿元，仅占全球市场份额的0.6%，国产化率仅10%左右。

国产EDA的强大，需要国内EDA学术界和产业界的共同努力。

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