隨著芯片變得越來越大、越來越復雜，接口越來越多，并且需要盡早完成硬件和軟件代碼集成，仿真和原型設計已成為驗證領域必不可少的工具。而由于 5G、自動駕駛、人工智能 (AI)、機器學習 (ML) 和存儲系統的重要性日益增加，硬件輔助驗證 (HAV) 更是成了一項強制性投資。

●為了解決 5G 設計的驗證問題，有一套全面的、與從硅前知識產權 (IP) 模塊級別開始一直到硅后測試實驗室的流程集成在一起的工具非常必要。

●隨著自動駕駛技術的不斷發展，對高效、準確的原型設計和驗證解決方案的需求也水漲船高。整套控制器都需要在現實環境中進行測試，以便對傳感、計算和致動組件進行準確測試。

●在 AI/ML 芯片中，必須從驗證角度、設計容量、設計結構、功耗分析和軟件堆棧驗證等方面對不同類型的架構進行考量。

●存儲系統 (SSD和CSD) 的非確定性特性可以從基于仿真的虛擬驗證中受益，包括能夠高速執行完整的系統驗證。

FPGA 特別適合于硬件輔助驗證，因為它們具有靈活性和可重構性。其他驗證工具很難能像 FPGA 那樣有效地應對這些挑戰。

運行時性能：

設計人員可以在真實場景條件下快速設計和測試自己的設計，以確保這些設計能夠按照預想快速投入使用，從而在設計過程中提供重要的反饋循環。基于 FPGA 的硬件輔助驗證實現的運行時性能要比傳統 HDL 仿真快 2 到 5 倍。

上市時間：

FPGA 的可重構性使測試更具敏捷性，能夠做到實時修改。開發人員可以針對新場景展開測試，并在需要時快速做出修改，從而縮短新芯片的開發過程和上市時間。

系統復雜性：

邏輯密度高的 FPGA 可為系統供應商降低電路板空間要求和復雜性。英特爾 Stratix 10 GX 10M FPGA 是非常出色的大型 FPGA，具有 1020 萬個邏輯元件 (LE) 和 2300 多個 I/O，可實現高級調試和設計調優功能。

可擴展的平臺：

基于 FPGA 的仿真和原型設計系統具有可擴展能力。多個 FPGA 可以并行使用，每個 FPGA 對被測設計 (DUT) 的一部分進行仿真。DUT 通過高速 IO 引腳與“外部世界”連接。

高速調試：

基于 FPGA 的仿真也提供了靈活性，因為映射到邏輯資源的 DUT 可以實時重新配置。這樣就可以實現高速調試，可見性也比 HDL 仿真要高。

性能和時延虛擬化：

FPGA 還支持基于仿真的虛擬化，使設計人員能夠利用實際硅片的 5-10% 進行流片前原型化并評估其性能和時延。

軟硬件并行開發：

軟件開發和驗證可以與硬件驗證同時進行，從而縮短高質量產品的設計周期。

精確的功耗分析：

基于 FPGA 的硬件仿真器可以運行實際應用，以獲得快速、高效、準確的功耗分析模型。

隨著電子設計復雜性的提高，對具有成本和時間效益且可以滿足不斷增長的速度和準確性要求的驗證平臺的需求也在增加。基于 FPGA 的仿真和原型設計以其眾多優勢，近年來越來越受歡迎。與其他技術相比，高密度 FPGA 包含更多的邏輯，因此更適合大型設計。FPGA 具有靈活性、可重構性和可擴展性，能夠支持不同的設計要求。它們可以以比其他技術高得多的速度運行，因此是高速設計的理想選擇。更重要的是，與其他驗證平臺相比，FPGA 的單價性能更高，是當之無愧的經濟高效的解決方案。

審核編輯 ：李倩