如今，半导体行业的持续增长取决于提供更加复杂的芯片设计，并与专门的系统软件共同验证。在本书中，我们首先探索设计验证技术的演变，然后说明不同设计阶段的 FPGA 原型设计。 本书还包括原型解决方案，以提供有效的资源共享和管理。
在本书中， 我们揭示了基于 FPGA 的原型系统和三个主要系统供应商 - S2C、Cadence 和 Synopsys。首先，我们看到相互验证结合芯片复杂度的需要（其中包含 FPGA 验证），以及使用 ASIC 设计所带来的好处。 本书还包括一份实用的技术指南，有效的帮助指导 FPGA 原型系统流程的实践和技术。 我们将通过 S2C CTO 陈睦仁先生的卓越远见一窥 FPGA 原型的未来。
随着AI、HPC及超大规模芯片设计需求呈指数级增长原型验证平台已成为芯片设计流程中验证复杂架构、缩短迭 代周期的核心工具。然而，传统原型验证系统受限于单芯片容量（通常<5000万门）、多芯片分割效率及系统级 联能力，难以支撑上亿门级以上设计的全场景验证需求。
为应对这一挑战，行业亟需兼具超大规模容量、高效分割算法与跨芯片级联能力的下一代原型验证。AMD Versal™ Premium VP1902自适应SoC凭借单核等效1亿门容量，成为构建高性能仿真与原型验证系统的理想硬件底座。思尔芯芯神瞳逻辑系统S8-100通过搭载AMD VP1902，并配套自主研发的智能分割工具链，显著提升 超大规模设计的原型验证效率。本文以芯神瞳逻辑系统S8-100与芯神瞳逻辑矩阵LX2（采用VU19P）在多芯片级 联场景下的性能数据对比，揭示S8-100在容量、速度的显著优势。
随着集成电路设计复杂度的不断提升，硬件仿真系统在现代芯片设计流程中扮演着越来越重要的角色。基于FPGA （现场可编程门阵列）的商用硬件仿真系统因其灵活性、全自动化、高性能和可重构性，成为验证大规模集成电路设计的重要工具。然而，随着设计规模的扩大和复杂度的增加，硬件仿真系统的编译过程面临着诸多挑战。
本文旨在探讨基于FPGA的硬件仿真系统在编译过程中所遇到的关键问题，并提出相应的优化策略。 硬件仿真的编译流程涉及多个步骤，从硬件描述语言（HDL）的编译到最终生成FPGA比特流，每个步骤都对最终仿真的性能和编译时间有着重要影响。本文将详细分析这些步骤中的优化挑战，并提出一些可能的解决方案，以帮助设计者在保证仿真性能的同时，最大限度地减少编译时间。
近年来，5G、自动驾驶、超大规模计算，以及工业物联网等领域呈现出强劲的发展势头。全新的技术布局为芯片研发人员带来了前所未有的挑战：即下一代芯片必须更快且更智能。为了应对这一挑战并缩短验证周期，硬件仿真成为了超大规模集成电路验证的首选工具。同时，AI/ML 算力的飞速增长不仅促进了EDA（电子设计自动化）工具的快速演进，还与 EDA 工具结合，催生了一种“双向加速”的良性循环。
思尔芯首款国产企业级硬件仿真系统——芯神鼎 OmniArk, 将AI应用于编译流程中的 EDA工具，推动了芯片设计领域的发展。本文将从多个独立模块的角度，深入探讨芯神鼎硬件仿真系统的智能编译流程。
在芯片设计中，我们需要不同的仿真验证模式以适应不同的设计复杂性和特性。因此，专用的硬件仿真技术提供了强大的支持，使硬件仿真具有更高的灵活性和适应性，满足各种不同场景和需求的验证任务。思尔芯自主研发的 OmniArk 芯神鼎硬件仿真系统，正是这种具有更高灵活性和适应性的硬件仿真系统，目前已在多个芯片设计企业成功使用。产品除了支持 TBA、ICE 、混合仿真等多种仿真验证模式外，还支持用户设计的快速导入和全自动快速编译、可以支持高速的仿真运行速度，同时具备强大的调试能力和对海量的数据处理能力，从而快速寻找和修复源代码中潜在的深度错误和性能瓶颈
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