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硬件验证基础知识转载

在硬件验证方面，我也是个初学者，但是看过了国内某论坛对于硬件验证

的讨论，觉得现在国内实在对硬件验证理解得太单纯。

什么是硬件验证?

硬件验证(或者说芯片验证，真正的英文是Pre-siliconVerification，

就是流片前验证。硬件验证实际上是对设计模型(RTL)的功能性验证，同时尽量

发现潜在的隐患。也就是说，硬件验证的首要任务是保证设计模型能完成所有

预先设计的功能，其次才是发现设计漏洞(bug)。所以，硬件验证并不是单纯的

调试(debug)。

为什么要硬件验证?

硬件和软件不一样。如果软件出现漏洞(bug)，进行相应的升级(update)或

者修补(patch)就可以了。但是硬件就不同了。如果硬件出现故障

(malfunction)，唯一的解决方法就是替换(replacement)，这将耗费大量的人

力和财力。同时，芯片厂同批产品全部需要销毁，这对于芯片制造企业来讲，

也是一个很大的损失。所以，现在的芯片制造企业大多都成立了专门的硬件验

证部门，其目的就是防患于未然。

硬件验证是硬件生产中非常关键的一步，以至于现在的硬件厂商用二倍于

设计的时间来进行验证。[1]通过验证，不仅可以找出缺失的功能和错误的响应，

也可以测试硬件的性能和发现隐藏的问题。在硬件验证过后，虽然不能保证硬

件100%稳定运行，但是可以确认在绝大多数情况下硬件能正常工作。

怎样进行硬件验证?

最早的硬件验证使用确定性验证法(DeterministicVerification，我觉得

翻译成针对性验证法更恰当些)，也就是手工生成激励输入(stimulus)，然后

人工比对输出响应(response)，如果响应与设计相吻合，则内部电路正确。这

种方法的好处就是针对性非常强，我们可以针对某一个信号或者某一个引脚的

动作(behaviour)进行测试。但是这种方法的弊端也很明显，如果对每一个引脚

都做确定性验证，那将消耗大量的时间和精力。尤其是现在的芯片规模越来越

大，功能越来越复杂，如果做完整的确定性验证，花费的时间可能达到数百年。

现在比较通用的方法是随机验证法(Randomization)，就是由程序随机生成

输入激励，然后将输出响应和预测值进行比对，从而判断设计是否工作正常。

这里就需要引入一个参考模型的概念。

由于输入是随机的，不确定的，那么如何得出相对应的输出就是一个很棘

手的问题。如果用人工计算的方法，那就和前面提到的确定性验证法一样了。

为了避免大量的人力劳动，预测的过程将由程序来替代。而这个通过输入预测

输出的模型就叫做参考模型。在实际操作中，参考模型和设计模型由不同的人

员编写，以保证对设计理解的一致性。换句话说，就是避免同一个人犯同样的

错误。

事实上，现在的硬件验证已经将针对性和随意性两种验证方法相结合，发

挥两者的优势，达到验证开销的最小化。整体随机验证法是硬件验证的终极方

案，即所有的输入激励均由程序随机产生。这种方法的好处就是保证了输入的

多样性，同时能检测出只有在特定状态下才会引发的错误(CornerCases)。但

是这种方法对于参考模型的要求非常高，一般到验证后期、待参考模型完善才

会使用。

既然自动验证需要程序预测，那么相应的编程语言也就由此而生。通常，

在设计上，工程师们使用硬件设计语言(HDL，HardwareDesignLanguage或者

HardwareDescriptionLanguage)，但是，在验证方面，硬件设计语言无法胜

任大部分要求(比如说，遇错报警，随机产生激励等等)。这时候，硬件验证语

言(HVL，HardwareVerificationLanguage)出现了。目前用得比较广泛的硬件

验证语言是Synopsys的Vera和Cadence的e语言。有人说Sy