芯片设计中的可扩展性是一个关键挑战，尤其是标准单元被复制到数亿个，导致设计中包含数十亿个晶体管。
传统的方法通过基于过去经验限制工艺、电压和温度（PVT）角点，并对坏情况进行蒙特卡罗仿真。然而，这些方法的可靠性令人质疑。不正确地预测坏情况的PVT可能导致进度延误和设计稳健性问题，而用于高西格玛验证的暴力蒙特卡罗方法既昂贵又不切实际。
日前，在一年一度的全球电子设计自动化盛会DAC（Design Automation Conference）上，西门子EDA与英伟达共同展示了西门子EDA Solido设计解决方案如何帮助英伟达提升芯片设计验证效率的AI解决方案。
西门子EDA Solido设计解决方案，采用专有的AI技术，提供变异感知设计、IP验证和库特征化解决方案。
这些工具被全球的半导体公司使用，帮助设计师在极短的时间内完成复杂的验证任务。该解决方案包括：
◎ Solido IP验证套件：提供业界快、全面的一体化IP验证解决方案，从设计到流片，在所有设计视图和IP修订中提供完整、无缝的IP。
◎ Solido设计环境：一个全面的AI驱动设计环境，用于自定义IC电路的标称和变异感知验证，能够在数量级较少的仿真中实现全面设计覆盖，并具备暴力技术的准确性。
◎ Solido特征化套件：提供快速、准确的库特征化工具，由机器学习驱动。
通过与Solido设计环境的紧密集成，仿真开销可以大大减少。这对于标准单元和内存应用非常有效。例如，如果电路的初始设置时间相对于仿真本身较长，当使用非西门子EDA仿真器运行Solido DE工具时，每次仿真都需要较长的设置时间。通过Solido仿真套件的集成，当一个节点运行仿真的初始设置时，后续仿真将几乎完全消除该步骤。
此外，Solido还推出了附加学习技术。这项技术通过重新使用之前作业中的AI模型，显著节省仿真次数，并每次都能提供准确的结果。AI持续跟踪并决策是否以及如何为每次迭代节省仿真次数。
西门子EDA X 英伟达
Solido设计解决方案的实际应用案例
在英伟达的实际应用中，Solido设计解决方案展示了其zhuoyue的性能。
例如，在一个基于锁存器的D触发器电路上，Solido高西格玛验证器通过4,000次仿真验证了双峰故障的发生，比传统暴力仿真快了惊人的2,500,000倍。
此外，该单元在目标PVT下的良率被jingque验证为6.322西格玛，与之前的方法相比，英伟达实现了比佳替代方案（即仅对所有单元使用高西格玛验证器）快30倍的速度。这不仅意味着性能的提升，还意味着更好的准确性和覆盖率。
以下是对同一单元组合的三次独立运行的分析：
◎ 传统蒙特卡罗方法（300次仿真）：300次普通蒙特卡罗样本只能得到y轴上刚刚超过2.5西格玛的数据，因此无法在没有外推的情况下得到高西格玛的数据。
◎ 暴力仿真（100万次仿真）：运行100万次仿真时，我们看到了x轴上100处的第二模式，有足够的仿真次数看到高西格玛下的稀有故障。外推永远无法捕捉到这一点。
◎ Solido PVTMC验证器（300次仿真）：该工具在仅运行300次仿真的情况下也能够在高西格玛下找到真实的仿真，并清楚地找到了稀有的故障模式。
然而，若将Solido库良率求解器与西门子EDA仿真器以及Solido的附加学习技术（Additive Learning）全套整合入英伟达的项目中时，又将又怎样的表现呢？
标准单元的高西格玛验证复杂且耗时，传统的暴力仿真成本高且不可行。具有稀有非高斯故障的电路也增加了额外的挑战层。
Solido的解决方案满足了所有要求，它是自动化的，具有暴力准确性，并且允许在生产运行时进行签核。在运行全部1,000个组合库时，使用完整的西门子EDA流程能节省120倍的时间。
一直以来，西门子EDA致力于创新和改进，为芯片设计师提供更高效、更可靠的工具和解决方案。
Solido设计解决方案不仅提升了设计验证的速度和准确性，还为半导体行业树立了新的标准。通过采用Solido设计解决方案，设计师可以更快地将创新产品推向市场，从而在竞争激烈的半导体行业中保持地位。
我们相信，随着技术的不断发展，Solido设计解决方案将继续引领芯片设计的新时代。