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標簽 > 芯片驗證
IC驗證主要工作是根據芯片規格和特點設計并實現驗證環境；根據芯片或模塊的規格，利用已實現的驗證環境進行驗證和回歸。
IC驗證主要工作是根據芯片規格和特點設計并實現驗證環境；根據芯片或模塊的規格，利用已實現的驗證環境進行驗證和回歸。
驗證工程師分類較多，例如功能仿真的驗證工程師，還有后端時序驗證工程師等。驗證內容如指紋IC驗證。
IC驗證主要工作是根據芯片規格和特點設計并實現驗證環境；根據芯片或模塊的規格，利用已實現的驗證環境進行驗證和回歸。
驗證工程師分類較多，例如功能仿真的驗證工程師，還有后端時序驗證工程師等。驗證內容如指紋IC驗證。
淺談對IC驗證的理解
在學校時就對ic有著濃烈的興趣，畢業后也如愿做了ic驗證工作。經過2年的學習和實踐，對驗證的理解零零散散也有不少，但總沒法形成一個比較完整全面的經驗談。這里把我對驗證的一些想法記錄歸納，由于理解有限，下面的篇幅也許會比較零散。
1、驗證對于ic的重要性
ic是集成電路的縮寫，也就是我們常說的芯片；ic行業的技術門檻高、投入資金大、回報周期長、失敗風險高，做一款中等規模的芯片大致需要10多人做1年半，開模的費用一般都在幾百萬，設計過程的筆誤或者設計bug至少都會有上千個，由于設計缺陷或者工藝缺陷很容易造成芯片完全變成所謂的石頭，而如果要重新頭片不但需要投入額外的費用，更會將芯片上市時間延后至少半年，這些風險對于商業公司來說都是不可接受的。
正因為芯片的高風險，才凸顯了驗證的重要性。在流片之前，通過驗證人員的驗證活動發現所有的設計bug，這就顯得特別重要。
2、驗證的一目標
做驗證首先要明確我們做ic驗證的目標是什么。上面我們已經提到，由于芯片的高風險、高代價，才更突出了驗證的重要性，尤其是芯片規模越來越大，邏輯越來越復雜。
為了保證芯片的成功，驗證唯一的目標就是發現所有的bug，做到無漏驗、零漏測。
3、驗證的兩問題
作為驗證人員，首先要搞清楚兩個問題：
1）我們要驗證什么？
2）我們該怎么驗？
這兩個問題是驗證的根本，就如同哲學里的“我是誰、我來自哪兒、我要去哪兒”一樣，“我們要驗什么？”是給我們指明目標，”我們該怎么驗？“則是告訴我們該采用什么樣的手段去達到這個目標。
如果這2個問題都沒搞清楚，那么沒人對你負責驗證的模塊有信心，畢竟你自己都不知道你的目標是什么，不知道該怎么做才能達到那個目標。這兩個問題是驗證的核心所在，如果想做好驗證，這是前提。
4、驗證的三板斧
要想做好驗證，保證無漏驗、零漏測，以下三個要素是必須要具備的：驗證工具的掌握、算法/協議的理解、驗證的意識。
1）驗證工具的掌握
驗證工具包括vmm/uvm等驗證方法學、sv/sc等驗證語言、vcs等驗證仿真工具、perl/python等腳本語言，這些東西是做驗證要掌握的基本技能，不論你做什么樣的芯片都需要這些東西來支撐你的驗證工作。
這些驗證工具可以幫助你解決“我們該怎么驗”這個問題，當你很好的掌握這些驗證工具后，你可以有很多種方法途徑去達成你的驗證目標。
說實在話，驗證工具的東西很多，要想在短時間內全部掌握也不可能，而且很多工具可能在你的驗證過程中不會用到。
個人對驗證工具的一點感悟是：不要貪求全部掌握，你可以先看書學習實踐，把這些東西都學習一遍；在學習的過程中你肯定會發現一些好東西（原來還有這種方法可以讓我的xx做的更好）；對于那些暫時不知道怎么應用到實踐中的東西，你也不要認為它們是沒用的，其實只是你不知道用在哪兒而已，在你以后的驗證中也許就會發現它的應用場景，當你需要它的時候也許你已經忘記怎么用了，這個沒關系，你可以再回去查閱資料，這個相信很快就能解決的，這樣有個好處是當你碰到可以用xx的時候你至少能想起曾經看到某個東西可以來實現它，如果你從未學習過，那么你根本就不會想起有這么個方法可以解決它，這才是可怕的，我都不知道這個問題是可以被解決的。
2）算法/協議的理解
芯片要實現什么，不外乎是xx算法、某某協議，算法/協議才是芯片的魂。驗證其實也就是驗的算法/協議實現是否正確。就跟批改作文一樣，只有批改者有一定的文學功底，才能更好的評判作文水平。
因此，驗證人員對算法/協議理解越深刻越好，要理解算法的原理以及算法的實現結構，只有這樣才能找出其中的corner點。
3）驗證的意識
驗證的意識究竟是什么，其實我也說不清楚，只能按照我自己的理解寫寫一些。
對任何東西都要有質疑的態度
手要伸長，延伸到上下游
對問題要刨根問底
5、驗證的流程
做任何事情都需要按照一定的流程來走，否則很容易陷入混亂之中，尤其是對于剛入門的新手來說更是如此。我目前接觸的通用流程大致如下：
1）提取測試點，明確驗什么
分析FS/浮點平臺，提取芯片的規格及測試點；
分析AS/定點平臺，提取測試點；
分析DS，提取測試點并識別asic與算法的不一致點；
2）制定驗證方案，明確怎么驗
刷新測試點列表，明確測試點的覆蓋方式：功能覆蓋率、代碼覆蓋率、直接用例；
驗證環境的搭建策略，這個步驟是可以做成自動化工具的；
驗證的重點難點，提前識別重難點，并制定相應的對策；
刷新用例列表，明確測試用例的方法及步驟；
3）用例執行，隨機測試，發現bug
執行直接用例，發現大部分的bug；
帶隨機的大量測試，試圖撞出bug；
4）完備性分析，確保無漏驗
FA/AS完備性確認，確認FS/AS中的所有點都已納入測試點，并確保已被覆蓋，包括應用場景；
接口完備性確認，保證所有的接口時序都已覆蓋，包括正常時序及異常時序；
覆蓋率確認，分析所有的代碼覆蓋率、功能覆蓋率，保證全部覆蓋；
代碼分析，熟練掌握電路的實現邏輯，保證所有的電路corner都已覆蓋；
上述這幾個步驟是一個比較規范的流程，只要每個步驟都做好，基本就能做到無漏測、零漏驗。
6、驗證的后話
1）驗證的空間
作為驗證人員最希望的情況是：把所有的激勵空間都覆蓋到，這樣就絕對能保證無漏測、零漏驗。但實際情況是：芯片規模越來越大，其激勵空間近乎無限，同時EDA仿真的速度奇慢，根本無法實現全覆蓋，即使是FPGA、EMU等仿真加速器對此也是無能為力。
因此，合理劃分激勵等價類是相當重要的，但這也一直是驗證的難點所在，很多情況下根本就沒法分析清楚等價類。
2）CDV驗證
CDV就是覆蓋率驅動驗證的意思，就是寫一大堆覆蓋率（斷言覆蓋率、功能覆蓋率、代碼覆蓋率），只要這些覆蓋率全都達到的話則表示驗證已經完備。
這是我們的目標，其前提是分析清楚我們的測試點覆蓋空間，這個分析也是讓人頭痛的事，沒有誰敢拍著胸脯說這個測試點空間是完備的。
3）formal驗證
傳統的仿真都是動態驗證，由于其仿真效率低下無法遍歷所有空間，formal這種靜態的驗證手段則可以遍歷所有空間。不過在目前這個階段，formal還只能適用于百萬門級的模塊驗證，同時目前市面上的formal工具大多要么只對控制邏輯支持較好，要么只對算法邏輯支持較好，幾乎沒有一款formal工具能完美支持所有的電路邏輯。
4）環境自動化
在驗證過程中，搭建驗證環境是一個機械性的勞動，但有時候又比較耗費時間而且容易出錯，因此把驗證環境做成自動化工具，還是能提高不少驗證效率的。
5）全部使用直接用例
從驗證流程中可以看到，用例執行過程中大部分bug在直接用例過程中被發現，但還有一部分隱藏比較深的bug只有通過隨機激勵來發現。
這里存在一個問題，隨機測試是不可靠的，有很大的概率發現不了隱藏的bug，對此可以有兩種方法：
一是采用帶約束的隨機，這樣可以更好的達到邊界點，這同樣存在概率性問題；
二是所有的corner點全部用直接用例覆蓋，這些直接用例執行一次即可發現所有的bug，根本不需要進行長期的隨機測試，這要求我們能識別出所有的corner點；
方法二是我們追求的目標，全部用直接用例覆蓋，取代長期隨機測試，可惜愿望是美好的。
6）復用的東西都BB化
在芯片設計中經?；刂赜靡郧暗哪K，這樣不僅加快進度，而且能降低出錯風險；但是對于驗證人員來說，復用并不一定是好事情，經常會出現這樣的事情：由于是復用之前的模塊，所以在驗證的時候會掉以輕心，結果埋下bug。如果把復用模塊當做全新模塊來驗證，這又要花費大量的時間，可能就會延后芯片的投片時間。
對于復用的模塊，驗證人員也可以把驗證的相關東西做成BB化，后續芯片復用該模塊時，也可以復用該驗證BB。
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2023-09-27 標簽：芯片驗證 319 0
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