降低芯片流片风险的几种方法
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#说明
该文章仅科普下各方法是如何降低流片失败的可能性的。
#1. UVM方法学
1. uvm方法学的主要思想是通过用其它高级语言（python、c等）编写参考模型（REF）实现DUT设计相同功能。再使用uvm的一系列验证组件将相同的激励给到REF及DUT，使得二者的结果一致，则认为DUT在这种激励条件下的行为正确。典型的例子是算法转RTL ip。则可在实现了RTL设计后，使用原始算法对实现的RTL进行检查。
2. 某些复杂的ip三方可提供对应的ip服务，即提供该ip，另外也会提供uvm对应的验证组件vip，使得再待测系统中可使用该vip检查对ip的一系列检查（对该ip的接口操作检查、集成检查）。买ip、vip可大大减少芯片开发的周期，因为对应的ip可能复杂性都比较高。
3. uvm验证方法学的主题思想是需要提供完整的激励进行覆盖率的收集，重点并不是环境有多么的完美，还是要回到覆盖率本身。需要对所有的功能点进行特定的激励生成。
4. 对于每个功能点都需要有特定的check，没有自动比对的check机制是不完美的。比如通过波形check的手段，无法保证下一次的再跑该case时的情况是否正确。
# 软硬件协同
1. 在soc中将各个子系统进行了整合，那怎么保证这个整合是正确的。uvm的验证可能更偏向于对于每一个子系统进行检查，软硬件协同便可以解决该问题了。软件设计一整套流程,硬件需配合该流程完成一系列操作，如果最终结果正确，既能说明硬件设计正确，软件也正确。
2. 软件可通过编译，将对应的软件编译文件通过后门访问写入uvm对应组件中，即可进行软硬件问题的定位。
3. 软硬件验证过程中的用例可作为后续软件开发的SDK提供给用户使用。也是芯片交付的一部分。
#FPGA
1.fpga是指将芯片整体映射到一块可编程的板子上，当然这块板子肯定比真实的芯片大多了。使用fpga可使得软硬件协同验证的收敛速度大大加快。
2. fpga的速度高于vcs、uvm的仿真。原因是fpga内部的与或非等逻辑都是有真实的硬件存在。而vcs等都是通过电脑的cpu进行该运算的模拟，当芯片规模大起来后，fpga的速度优势更加明显。所以可以在fpga上进行某些用例的回归，跑case快了， 那问题暴露的几率肯定也就是变大了。
3. fpga发现问题快，但是定位问题却很慢，可通过uvm进行仿真使得问题定位加快；
# 加速器
个人工作上没咋接触过这个，简单聊聊，说错了请帮忙指正。
1. 加速器和fpga类似，不过和fpga相比，允许的速度稍微逊色一点，但换来的是问题定位的快速性。加速器内部含有一些用于定位的逻辑，这也是为啥加速器速度不及fpga的主要原因。加速器很贵(几百万级别)，可租用。
# 形式验证Formal
1. 形式验证主要是减少重提网表后DFT、后端布局布线的工作量。假设后端布局布线已经完成，此时前段发现一个bug需修复，则前段修改代码，后端修改网表。比对二者修改后的内容一致即认为修改正确。formal将网表固定后的修改进行了点对点的对比。
# 流程规范
这不用多说了吧，芯片那么复杂需要需求、设计、验证、软件等一系列的沟通，单纯口头上的沟通是远远不够的，需要文档记录等一系列的流程规范。
# 参考文档
降低芯片流片失败风险的"七种武器"