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。
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