從用于人工智能工作負(fù)載的大型單片SoC到復(fù)雜的Multi-Die系統(tǒng),當(dāng)今的芯片設(shè)計(jì)對(duì)軟件和硬件驗(yàn)證提出了更大的挑戰(zhàn)。門(mén)的數(shù)量擴(kuò)展到數(shù)十億級(jí)別,若開(kāi)發(fā)者要想找出軟件和芯片缺陷與故障的根本原因,所需的容量也急劇增加。由于產(chǎn)品上市時(shí)間壓力始終存在,速度和容量成為對(duì)驗(yàn)證系統(tǒng)的兩大關(guān)鍵要求。
為了滿足對(duì)更大容量和更快速度的需求,新思科技整合硬件加速和原型驗(yàn)證系統(tǒng),推出了新版本的ZeBu? EP系列產(chǎn)品。新思科技ZeBu EP硬件仿真平臺(tái)為人工智能工作負(fù)載提供超快的硬件加速平臺(tái),是軟件/硬件驗(yàn)證和功耗/性能分析的理想之選。HAPS-100 A12系統(tǒng)提供大規(guī)模設(shè)計(jì)原型驗(yàn)證功能,由此進(jìn)一步擴(kuò)展了廣泛的硬件輔助驗(yàn)證(HAV)產(chǎn)品組合,幫助開(kāi)發(fā)者降低設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn),并確保復(fù)雜設(shè)計(jì)能夠按預(yù)期運(yùn)行。
在本文中,我們將進(jìn)一步討論ZeBu EP和HAPS-100 A12 FPGA的關(guān)鍵用例,并介紹這些產(chǎn)品將如何幫助開(kāi)發(fā)者成功設(shè)計(jì)兼具出色靈活性、可擴(kuò)展性和高效率的芯片。
ZeBu EP系列的關(guān)鍵用例
隨著電子產(chǎn)品日益智能化,軟件在底層設(shè)計(jì)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。對(duì)于軟件定義的系統(tǒng)而言,硬件和軟件務(wù)必要以整體方式協(xié)同設(shè)計(jì),此時(shí)開(kāi)發(fā)者通常從需要支持的軟件工作負(fù)載著手,然后構(gòu)建芯片來(lái)滿足軟件和系統(tǒng)方面的需求。
新思科技新發(fā)布的ZeBu EP系列平臺(tái)支持所有驗(yàn)證用例,比如關(guān)鍵的軟件/硬件驗(yàn)證,同時(shí)也提供了更快的運(yùn)行速度。以人工智能SoC為例:此類(lèi)架構(gòu)具備專(zhuān)用編譯器,開(kāi)發(fā)者必須確保軟件堆棧能正常工作。一旦硬件做出調(diào)整,用于將人工智能模型映射到硬件的編譯器也必須隨之改變。此外,必須驗(yàn)證關(guān)鍵接口能否在外部環(huán)境正常工作。此時(shí),便可采用基于硬件加速器的軟件/硬件驗(yàn)證。硬件加速器通過(guò)模擬硬件的行為,提供了逼真的測(cè)試環(huán)境,以便在不使用物理器件的前提下評(píng)估軟件將如何與硬件交互。通過(guò)盡早測(cè)試軟件代碼,開(kāi)發(fā)者可以提前開(kāi)始檢測(cè)和解決代碼中的錯(cuò)誤。添加速度適配器后,硬件加速器能夠以近實(shí)時(shí)的速度運(yùn)行,從而更深入地了解系統(tǒng)在最終目標(biāo)系統(tǒng)環(huán)境中的實(shí)際行為。
ZeBu EP系列硬件加速器能夠大顯身手的另一個(gè)關(guān)鍵用例是功耗/性能分析?;氐饺斯ぶ悄躍oC的例子,通過(guò)硬件加速對(duì)芯片的專(zhuān)用編譯器進(jìn)行優(yōu)化后,開(kāi)發(fā)者便可以改進(jìn)器件的功耗與性能。由于硬件加速支持在接近真實(shí)的工作條件下對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試,開(kāi)發(fā)者可以了解不同的工作負(fù)載和使用場(chǎng)景對(duì)功耗與性能的影響,并相應(yīng)地優(yōu)化設(shè)計(jì)。與上一個(gè)用例一樣,開(kāi)發(fā)者也可以提前開(kāi)始檢測(cè)和解決存在的問(wèn)題。
HAPS-100 A12 FPGA的關(guān)鍵用例
HAPS-100 A12 FPGA原型驗(yàn)證平臺(tái)是HAPS系列中容量和密度超高的一款系統(tǒng),兼具固定互連和靈活互連特性,且采用了機(jī)架友好型設(shè)計(jì)。在對(duì)Multi-Die系統(tǒng)和大型SoC等需要許多FPGA的大型設(shè)計(jì)進(jìn)行原型驗(yàn)證時(shí),這款快速執(zhí)行平臺(tái)尤其有用。與上一代產(chǎn)品HAPS-100 4 FPGA平臺(tái)一樣,HAPS-100 A12 FPGA平臺(tái)也能夠達(dá)到很高的調(diào)試效率,并支持分布式驗(yàn)證團(tuán)隊(duì)的多設(shè)計(jì)、多用戶部署。
對(duì)于大型設(shè)計(jì)而言,構(gòu)建大型原型系統(tǒng)的成本高昂,而且隨著模型不斷變大,模型構(gòu)建時(shí)間逐漸難以預(yù)測(cè),并且需要大量的算力資源。模塊化HAV流程可提供更高效、更實(shí)際的替代方案。通過(guò)在HAPS-100 A12 FPGA平臺(tái)上使用模塊化HAV流程,驗(yàn)證開(kāi)發(fā)者可以先為單個(gè)裸片構(gòu)建和優(yōu)化原型模型,然后配置該模型以用于單裸片或多裸片硬件,而無(wú)需執(zhí)行多個(gè)項(xiàng)目。
通過(guò)在高性能HAPS原型驗(yàn)證平臺(tái)上根據(jù)實(shí)際接口和場(chǎng)景驗(yàn)證我們的Multi-Die設(shè)計(jì),我們能夠盡早優(yōu)化設(shè)計(jì),縮短構(gòu)建時(shí)長(zhǎng),并提高結(jié)果的可預(yù)測(cè)性。擁有適用于不同原型模型的通用硬件平臺(tái)意味著,我們可以實(shí)時(shí)切換大模型和小模型之間使用的硬件,同時(shí)減少所需的算力和存儲(chǔ)資源,并且能夠根據(jù)我們的需求輕松快速地進(jìn)行擴(kuò)展。
人工智能芯片設(shè)計(jì)驗(yàn)證的捷徑
如今,智能技術(shù)無(wú)處不在,芯片設(shè)計(jì)愈加復(fù)雜,開(kāi)發(fā)者也發(fā)現(xiàn)了一些巧妙的辦法來(lái)滿足帶寬和性能需求,進(jìn)一步發(fā)揮摩爾定律的價(jià)值。在這樣的背景下,無(wú)論是設(shè)計(jì)大型人工智能SoC還是Multi-Die系統(tǒng),ZeBu EP和HAPS-100 A12 FPGA平臺(tái)等HAV解決方案都能提供所需的速度、容量與靈活性能。有了這樣的選擇,開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)就可以擺脫硬件的限制,僅根據(jù)項(xiàng)目需求來(lái)決定管理驗(yàn)證資源的方式。