芯片验证体系

最近做了一些项目,也看了一些技术类和验证理论类的书籍,想写blog来梳理下思路。一方面可以检查自己的知识体系,明确接下来学习的方向;另一方面有个地方记录,也方便自己以后复习和反思。当然,这篇文章是high-level的overview,我会分成几篇blog来写,每篇blog都有一个主题,并把它们的超链接放在这里。也就是,这篇blog就是目录作用,读者可以点击对应的链接跳转到相应的主题。
活到老,学到老,本系列blog会在个人职业生涯持续更新完善下去的~
之所以需要验证,是因为在一个过程中出现转换,比如从Requirement spec文档到RTL code的转换,从RTL到门级网表的转换,门级网表到硅片的转换。任何人为参与的转换过程都有不确定性和不可重复性,只要一个转换不是完全端到端的自动执行,就可能存在问题。要减少人为干预错误的办法,有几种常用的办法:1.自动化,可以使用机器自动化处理的地方尽可能使用,比如使用script和Tools。2.规范流程,将人为干预的动作转换为简单的步骤、标准化和预先定义好的流程。3.冗余,冗余要求每一次转换都必须双倍,比如在设计工程师和验证工程师都要基于对Requirements spec的理解,然后开发code,最后在reconvergent点比较两者是否一致,也就是两份结果互相印证。很明显,从Requirements spec文档语言自动转换为RTL code目前还是很难达到的,那就需要冗余去保证Requirement spec文档到RTL code的转换。
Reconvergence model

1. 验证策略

链接:TODO

2. 验证计划

链接:点击链接

3. Testpoints划分

链接:点击链接

4. Testbench搭建

链接:TODO

5. 覆盖率分析

链接:TODO

6. Metrics分析

链接:TODO

7. 进度管理

链接:TODO

8. Bug管理

链接:TODO

9. Coding guidelines

链接:TODO

10. EDA工具

链接:TODO

11. 脚本

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12. 效率提升

链接:TODO

13. 版本管理

链接:TODO

14. 其它

链接1:芯片验证系列——激励(stimulus)
链接2:芯片验证系列——Checker
链接3:TODO

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欢迎关注:
微信公众号:专芯致志er
微信号:cccccccchip
简介:分享Arm architecture, 各种ABMA协议, 芯片验证, 方法学, 脚本, EDA等知识

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### 芯片验证的标准流程 芯片验证是在芯片生产前确保其设计符合需求规格的关键过程[^1]。具体来说,验证工作贯穿于整个IC设计过程中,尤其在物理版图完成后更为重要。 对于完成布线的物理版图,主要会进行如下几类验证: - **LVS (Layout vs Schematic)** 验证:这是指将版图与逻辑综合后的门级电路图进行对比,以确认两者的一致性[^2]。 - **DRC (Design Rule Checking)** 设计规则检查:用于检验连线间距、连线宽度等方面是否遵循特定工艺的要求。 - **ERC (Electrical Rule Checking)** 电气规则检查:旨在发现并修正可能存在的短路和开路等问题。 除了上述基本验证外,还会有其他类型的专项检测,比如电路功耗分析以及针对现代先进制程引入的新挑战——DFM(可制造性设计)。这些措施共同构成了全面而系统的验证体系,保障了最终产品的可靠性与性能表现[^3]。 ```python # Python伪代码展示部分自动化验证脚本框架 def verify_chip_design(design_file, ruleset): lvs_result = perform_lvs_check(design_file) # 执行LVS验证 drc_result = check_drc_compliance(design_file, ruleset) # DRC合规性审查 erc_issues = find_erc_problems(design_file) # ERC问题查找 return { 'lvs_passed': lvs_result, 'drc_passed': all(rule.passed for rule in drc_result), 'erc_errors': list(erc_issues) } ``` ### 常见问题 在整个验证周期里可能会遇到多种障碍或难题,以下是几个较为典型的例子: - 版图布局复杂度增加导致LVS匹配难度加大; - 新型材料的应用使得传统DRC规则不再适用; - 不同供应商提供的IP模块间可能存在兼容性差异; - 工艺节点缩小带来的寄生效应影响原有模型准确性。 为了应对这些问题,工程师们通常会选择更先进的EDA工具辅助开发,并持续优化内部的设计指南和技术文档来指导实践操作。
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