【導讀】隨著集成電路設計邁入超大規(guī)模時代，芯片規(guī)模已從早期小規(guī)模集成電路的數(shù)千門級，躍升至當前先進制程下的數(shù)十億門級。這一指數(shù)級增長不僅帶來了功能復雜度的爆發(fā)式提升，更使芯片驗證環(huán)節(jié)面臨“驗證鴻溝”——傳統(tǒng)基于仿真的驗證手段，因算力消耗大、迭代周期長，難以覆蓋超大規(guī)模設計的全功能場景，無法滿足產(chǎn)品快速上市對高效、精準驗證的需求。
隨著集成電路設計邁入超大規(guī)模時代，芯片規(guī)模已從早期小規(guī)模集成電路的數(shù)千門級，躍升至當前先進制程下的數(shù)十億門級。這一指數(shù)級增長不僅帶來了功能復雜度的爆發(fā)式提升，更使芯片驗證環(huán)節(jié)面臨“驗證鴻溝”——傳統(tǒng)基于仿真的驗證手段，因算力消耗大、迭代周期長，難以覆蓋超大規(guī)模設計的全功能場景，無法滿足產(chǎn)品快速上市對高效、精準驗證的需求。
在此背景下，硬件輔助驗證（HAV: Hardware-Assisted Verification）憑借其接近真實芯片的運行速度和全功能映射能力，成為彌合這一鴻溝的核心技術，而將芯片設計高效映射到驗證芯片陣列的“分割技術”，則是決定硬件輔助驗證性能的關鍵。
硬件輔助驗證分割：從需求到核心價值
硬件輔助驗證的核心邏輯，是將超大規(guī)模芯片的RTL（寄存器傳輸級）設計，拆解為多個可適配單顆驗證專用芯片(通常為FPGA芯片)資源的子模塊，再通過驗證芯片陣列的協(xié)同工作，模擬真實芯片的功能與應用環(huán)境。這一“拆解-映射”過程即為分割，其本質是解決“超大規(guī)模設計”與“單顆驗證芯片有限資源”之間的矛盾。
分割的質量直接決定硬件輔助驗證的最終效果：
優(yōu)質分割：可實現(xiàn)驗證芯片資源（邏輯單元、存儲單元、I/O引腳）的均衡利用，最大限度減少跨驗證芯片的信號交互（即“割邊”），降低關鍵路徑延時，保障硬件輔助驗證的高工作頻率，同時減少人工調整成本。
劣質分割：會導致部分驗證芯片資源過載（需手動刪減功能）、部分資源閑置，或跨驗證芯片割邊過多。前者可能引入功能性錯誤，后者會因外部連線延時增加，大幅拉低驗證頻率，甚至無法滿足軟件調試對實時性的需求。
經(jīng)典圖分割算法：大規(guī)模設計分割的基礎框架
芯片設計的分割問題，在數(shù)學模型上可轉化為“圖分割”——將芯片的模塊（節(jié)點）與模塊間的信號連接（邊，含權重）構成的圖，拆分為多個子圖，且需滿足“分區(qū)資源平衡”（各子圖適配單顆驗證芯片資源）與“割邊最小”（減少跨驗證芯片信號交互）兩大目標。
主流的“多層次圖劃分”框架，通過“粗化-初始劃分-細化”三步流程，高效解決大規(guī)模圖分割問題，其核心邏輯如下：
粗化(Coarsening)：簡化規(guī)模，保留核心結構
核心目標：將百萬級節(jié)點的原始設計圖，通過迭代合并，逐步壓縮為數(shù)千級節(jié)點的“粗化圖”，在降低后續(xù)計算復雜度的同時，完整保留原圖中“高權重邊”（如關鍵信號連接）和”緊密關聯(lián)節(jié)點”（如同一功能模塊的子模塊）的結構特征。
實現(xiàn)邏輯：采用“節(jié)點匹配”策略，優(yōu)先合并滿足以下條件的節(jié)點：
?節(jié)點間邊的權重高（信號交互頻繁）
?節(jié)點的資源屬性相似（如均為邏輯運算模塊，或均為存儲模塊）
?合并后不破壞局部功能完整性（如不拆分一個完整的運算單元）
每輪合并后生成“超節(jié)點”（由多個原始節(jié)點構成）和“超邊”（由超節(jié)點間的原始邊合并而成），最終形成一系列規(guī)模遞減的粗化圖。
初始劃分(Initial Partitioning)：為粗圖制定基礎方案
核心目標：在規(guī)模最小的粗化圖上生成首個滿足“資源平衡”與“割邊最小”的分區(qū)方案，為后續(xù)細化提供起點。
常見算法：
?隨機劃分：將粗化圖的超節(jié)點隨機分配到目標分區(qū)（分區(qū)數(shù)量=驗證芯片數(shù)量），優(yōu)點是計算速度快，可作為基礎方案；缺點是割邊較多，需后續(xù)優(yōu)化
?貪心劃分：基于“局部最優(yōu)”原則，優(yōu)先將連接緊密（超邊權重高）的超節(jié)點分配到同一分區(qū)，逐步減少跨區(qū)超邊數(shù)量。例如，先將權重最高的超邊連接的兩個超節(jié)點劃入同一分區(qū)，再以該分區(qū)為核心，逐步吸納相鄰的高權重超節(jié)點，最終實現(xiàn)初步的平衡劃分
細化(Uncoarsening/Refinement)：反向映射，優(yōu)化分區(qū)質量
核心目標：將初始劃分方案從最小粗化圖，逐步“反向映射”回原始圖（即從超節(jié)點拆解為原始節(jié)點），并在每一步映射中優(yōu)化分區(qū)，最終提升原始設計圖的分割精度——進一步減少割邊數(shù)量，同時確保各分區(qū)的資源完全平衡。
核心算法：FM算法(Fiduccia-Mattheyses)：
?計算“增益”：對每個待移動的節(jié)點，計算其從當前分區(qū)移動到目標分區(qū)后，“割邊權重減少量”（正增益）與“資源平衡破壞度”（負增益）的差值，即“凈增益”
?選擇最優(yōu)移動：優(yōu)先移動凈增益最大的節(jié)點，直到無法通過移動節(jié)點提升分區(qū)質量（如所有節(jié)點移動的凈增益均為負）
?迭代優(yōu)化：每完成一輪粗化圖到更細一級圖的映射，就執(zhí)行一次FM算法優(yōu)化，確保分區(qū)質量隨圖規(guī)模的擴大而持續(xù)提升
“多層次圖劃分”框架三步流程示意圖
時序驅動分割：突破頻率瓶頸的關鍵優(yōu)化
經(jīng)典圖分割算法以“割邊最少”為核心目標，但在硬件輔助驗證中，驗證工作頻率才是最終衡量標準——頻率過低會導致軟件調試周期延長，甚至無法模擬芯片的真實運行場景。而頻率的核心制約因素是“關鍵路徑延時”，因此需要在傳統(tǒng)圖分割框架中引入“時序”維度，形成“時序驅動分割算法”。
時序路徑與關鍵路徑
時序路徑：芯片中信號從起點（如輸入端口、寄存器時鐘端）到終點（如輸出端口、寄存器數(shù)據(jù)端）的傳播路徑，其延時由路徑上所有邏輯單元（如與門、觸發(fā)器）的延時之和決定。
時序路徑示意圖
關鍵路徑(Critical Path)：所有時序路徑中，延時最長的路徑。它直接決定芯片的最高工作頻率——時鐘周期必須大于等于關鍵路徑的延時，否則信號無法在規(guī)定時間內到達終點，會違反寄存器的“建立時間”要求，導致電路功能錯誤。
時序驅動分割的核心策略
時序驅動分割的本質，是在“資源平衡”、“割邊最少”的基礎上，增加“關鍵路徑延時最小”的目標，通過以下優(yōu)化貫穿分割全流程：
粗化階段：強化關鍵路徑的節(jié)點關聯(lián)
對關鍵路徑上的節(jié)點，提升其“合并優(yōu)先級”——即使這些節(jié)點的邊權重并非最高，也優(yōu)先將其合并為同一超節(jié)點，避免后續(xù)劃分時被拆分到不同驗證芯片，從而減少關鍵路徑上的跨驗證芯片割邊（跨驗證芯片連線的延時遠大于驗證芯片內部連線）
細化階段：優(yōu)先優(yōu)化關鍵路徑的割邊
調整FM算法的“增益計算邏輯”：對關鍵路徑上的割邊，賦予更高的權重——移動關鍵路徑相關節(jié)點時，若能減少關鍵路徑上的割邊，其“凈增益”會被額外提升，從而優(yōu)先被選擇移動，最大限度減少關鍵路徑上的跨驗證芯片信號交互
結合時分復用（TDM）的特殊優(yōu)化
TDM技術的作用與矛盾：當跨驗證芯片割邊數(shù)量超過驗證芯片的I/O引腳數(shù)量時，需通過時分復用（Time Division Multiplexing） 技術，讓多個割邊信號“輪流使用”同一組I/O引腳（即劃分不同時間時隙傳輸），從而解決物理連線不足的問題。但TDM會增加信號延時（每個信號需等待其專屬時隙），且TDM比率越高（共享同一引腳的信號越多），延時越大
時序驅動的TDM優(yōu)化策略：
?對關鍵路徑上的割邊信號，禁用TDM或采用最低TDM比率（如1:1，即無復用），避免額外延時疊加
?對非關鍵路徑上的割邊信號，可適當提高TDM比率，節(jié)省I/O引腳資源，在不影響整體頻率的前提下滿足連線需求
亞科鴻禹的時序驅動分割方案：技術特色與實踐價值
針對超大規(guī)模芯片的硬件輔助驗證需求，亞科鴻禹基于上述技術原理，開發(fā)了定制化的時序驅動分割流程，核心特色如下，可有效提升分割效率與硬件輔助驗證頻率：
定制化分割引擎：內存高效，支撐更優(yōu)算法
分割引擎基于時序網(wǎng)表的結構特點，采用定制化的數(shù)據(jù)存儲架構，這使得引擎能在有限硬件資源下，加載更大規(guī)模的設計圖（如輕松加載十億門級），同時有更多內存余量嘗試更復雜的優(yōu)化算法（如多輪迭代的FM算法），為尋找最優(yōu)分割結果奠定基礎
全時序路徑動態(tài)刷新：實時適配時序需求
分割過程中，實時動態(tài)刷新所有時序路徑的延時數(shù)據(jù)（而非僅依賴初始時序分析結果），可精準捕捉分割調整對時序的影響——例如，某一節(jié)點移動后，不僅更新其所在路徑的延時，還會聯(lián)動更新關聯(lián)路徑的時序狀態(tài)，確保分割策略始終貼合最新的時序需求，避免因時序信息滯后導致的優(yōu)化偏差
自動優(yōu)化跳數(shù)與TDM比率：平衡資源與時序
?自動分析分割后的“信號跳數(shù)”（信號從源節(jié)點到目標節(jié)點經(jīng)過的驗證芯片數(shù)量），優(yōu)先減少關鍵路徑的跳數(shù)（跳數(shù)越多，跨驗證芯片延時越大）
?結合時序要求，智能分配TDM比率：對關鍵路徑信號默認禁用TDM，對非關鍵路徑信號根據(jù)I/O資源情況自動計算最優(yōu)TDM比率（如2:1或8:1），在滿足連線需求的同時，最大限度降低時序損耗
用戶干涉的自動分割模式：兼顧自動化與靈活性
支持“自動分割為主、用戶干預為輔”的模式：用戶可根據(jù)實際需求（如某一模塊需固定在特定驗證芯片上、某一信號需優(yōu)先保障時序），預先設置約束條件（如節(jié)點分區(qū)鎖定、信號TDM比率限制），分割引擎會在約束范圍內自動優(yōu)化，既減少人工調整成本，又能滿足定制化驗證需求
超大規(guī)模設計支持：應對多FPGA陣列場景
可支持數(shù)十億門級設計的分割任務，最多適配數(shù)百片驗證芯片構成的陣列，且能通過“分層分割”策略（先將整體設計拆分為多組子系統(tǒng)，再對每組子系統(tǒng)進行FPGA級分割），確保大規(guī)模陣列的協(xié)同工作效率，滿足先進制程SoC（系統(tǒng)級芯片）的硬件輔助驗證需求
亞科鴻禹HAV平臺時序驅動分割方案框圖
總結
在超大規(guī)模芯片設計的征程中，硬件輔助驗證的分割技術已然完成了從簡單資源分配到復雜系統(tǒng)工程的華麗轉身。經(jīng)典多層次圖分割框架搭建起了分割的基礎邏輯架構，時序驅動的優(yōu)化策略如關鍵路徑優(yōu)先、TDM智能適配等成功突破頻率限制。亞科鴻禹推出的定制化分割方案，憑借內存高效利用、時序動態(tài)更新以及用戶靈活操作等獨特優(yōu)勢，進一步提升了分割的效率與適配程度，為超大規(guī)模芯片的快速驗證筑牢了堅實根基，助力芯片產(chǎn)業(yè)在超大規(guī)模時代穩(wěn)健前行。
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