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
在整个芯片开发中，芯片设计的验证阶段就像一场前线战斗，可以说是整道防线上成败的关键。在不同设计阶段选择不同的验证工具，提高生产效率，加速验证的收敛显得尤为重要。而所有这些都围绕着DUT进行。本文我们将详细探讨软件仿真、硬件仿真和原型验证这三种方法是如何围绕DUT进行工作的。
随着用户设计规模的日益增大，传统基于单片 FPGA 或单块电路板的原型验证系统已经远远不能满足用户的设计验证需求，设计团队常需以灵活组网的方式，将数十甚至上百台原型验证系统“组装”为一个完整的巨型原型验证系统。在此之上，本文将解决如何快速便捷的完成巨型原型验证系统的组网，并监测系统的连通性及稳定性以及如何将用户设计快速布局映射到参与组网的原型验证系统的每一块 FPGA。
本文分析了用户在进行大规模原型验证过程中的多 FPGA 联合调试难题，并介绍了一种新型 FPGA 原型验证深 度跟踪调试解决方案，用于帮助客户在 SoC 开发过程中解决调试问题，从而加速设计验证、缩短验证周期。本 调试解决方案还提供了不同使用模式，可以用于灵活适配不同用户的使用场景。
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