超大规模芯片验证:基于AMD VP1902的S8-100原型验证系统实测性能翻倍

news2025/6/8 23:39:17

引言:

随着AI、HPC及超大规模芯片设计需求呈指数级增长原型验证平台已成为芯片设计流程中验证复杂架构、缩短迭代周期的核心工具。然而,传统原型验证系统受限于单芯片容量(通常<5000万门)、多芯片分割效率及系统级联能力,难以支撑上亿门级以上设计的全场景验证需求。

为应对这一挑战,行业亟需兼具超大规模容量、高效分割算法与跨芯片级联能力的下一代原型验证。AMD Versal™ Premium VP1902自适应SoC凭借单核等效1亿门容量,成为构建高性能仿真与原型验证系统的理想硬件底座。思尔芯芯神瞳逻辑系统S8-100通过搭载AMD VP1902,并配套自主研发的智能分割工具链,显著提升超大规模设计的原型验证效率。本文以芯神瞳逻辑系统S8-100与芯神瞳逻辑矩阵 LX2(采用VU19P)在多芯片级联场景下的性能数据对比,揭示S8-100在容量、速度的显著优势。

芯神瞳逻辑系统S8-100自去年上市以来,凭借其卓越的性能表现获得了国内外头部芯片设计厂商的广泛采用。作为新一代原型验证解决方案,S8-100系列提供灵活的单核、双核及四核配置,可全面满足从边缘计算到数据中心等不同规模的AI和HPC芯片设计验证需求。通过搭载AMD Versal™ Premium VP1902,S8-100单核即可提供约1亿等效逻辑门的容量,较思尔芯上一代产品实现两倍的容量提升。同时,其创新的多系统级联架构能够轻松应对超大规模芯片设计的验证挑战。

在当今超大规模芯片验证领域,单纯比较单颗FPGA的性能指标已无法反映实际工程需求。随着AI和HPC芯片设计规模普遍突破上亿门级,多FPGA分割验证已成为行业标配。为此,我们针对思尔芯S8-100与传统VU19P方案进行了系统级对比测试。

a)为验证不同架构对超大规模设计验证效率的影响,我们基于以下硬件平台进行对比:

  • S8-100Q:搭载 4颗AMD Versal VP1902 FPGA,单颗VP1902等效容量约1亿门,通过FPGA级联,总容量高达4亿门。
  • LX2:采用 8颗AMD VU19P FPGA 级联,单颗VU19P等效容量约5000万门,总容量与S8-100Q相当。

b)同时测试环境严格保持一致:

  • 使用思尔芯配套软件PlayerPro-CT(2024.2)进行设计组网与自动分割,先组网后分割
  • 使用Vivado2024.2完成物理实现
  • 完全使用软件自动分割,启用统一优化策略:TDM感知、自动全局优化等

c)关键性能指标对比如下图所示:

时序性能方面,S8-100和LX2在Pre-PR和Post-PR阶段均保持稳定性能,其中,S8平台的最高频率达到S7平台的2倍左右。在工程效率方面,S8-100系统优势显著:互联结构更简单,拓扑需求更少,接口和线缆配置更简洁,大大提升了调试效率和工程实施便捷性。

S8-100的卓越性能源于三大关键优化:

  • 架构优化:采用改进的布线架构,支持更大规模器件。器件尺寸提升2倍,单颗芯片可集成更多设计。Die采用2x2排列,最远路径从3阶缩短至2阶,减少性能损耗。

  • 级联优化:VP1902容量扩大后分割更高效,SLR(超长线资源)跨区减少,互联简化,FPGA跨区整体大幅降低。
  • I/O优化: I/O延迟仅为UltraScale+架构的64%

这些优化共同实现了S8-100在性能和效率上的突破性提升。

值得一提的是,两款产品均配备了完整的工具链,尤其在分割软件方面实现了创新升级。该分割软件具备自动分割功能,透过全自动时序驱动分割,一键实现从RTL到Bitstream自动生成,跑出了一个基准之后,可再手动调整进行迭代优化,从而大幅提升验证效率,为复杂芯片设计提供了高效可靠的验证解决方案。

作为思尔芯芯神瞳逻辑系统的最新旗舰产品,S8-100通过搭载AMD VP1902,为超大规模芯片设计提供了卓越的解决方案。该系统专为复杂SoC设计优化,具备三大核心优势:首先,其强大的容量与处理能力可直接应对超大规模设计需求,显著降低设计复杂度;其次,经过深度优化的工具链可大大节省开发时间,大幅提升工程效率;第三,经过一年多的市场验证,该系统已在多个先进工艺节点项目中成功应用,服务了众多行业领先客户,其稳定性和可靠性得到了充分验证。这一成熟稳定的解决方案,正在为全球芯片设计企业提供更高效、更可靠的验证平台选择。

 全文阅读/下载可至:思尔芯官网-热门资源-技术文档

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2404707.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【工作记录】接口功能测试总结

如何对1个接口进行接口测试 一、单接口功能测试 1、接口文档信息 理解接口文档的内容&#xff1a; 请求URL: https://[ip]:[port]/xxxserviceValidation 请求方法: POST 请求参数: serviceCode(必填), servicePsw(必填) 响应参数: status, token 2、编写测试用例 2.1 正…

Dubbo Logback 远程调用携带traceid

背景 A项目有调用B项目的服务&#xff0c;A项目使用 logback 且有 MDC 方式做 traceid&#xff0c;调用B项目的时候&#xff0c;traceid 没传递过期&#xff0c;导致有时候不好排查问题和链路追踪 准备工作 因为使用的是 alibaba 的 dubbo 所以需要加入单独的包 <depend…

NLP学习路线图(二十):FastText

在自然语言处理(NLP)领域,词向量(Word Embedding)是基石般的存在。它将离散的符号——词语——转化为连续的、富含语义信息的向量表示,使得计算机能够“理解”语言。而在众多词向量模型中,FastText 凭借其独特的设计理念和卓越性能,尤其是在处理形态丰富的语言和罕见词…

力扣面试150题--除法求值

Day 62 题目描述 做法 此题本质是一个图论问题&#xff0c;对于两个字母相除是否存在值&#xff0c;其实就是判断&#xff0c;从一个字母能否通过其他字母到达&#xff0c;做法如下&#xff1a; 遍历所有等式&#xff0c;为每个变量分配唯一的整数索引。初始化一个二维数组 …

美业破局:AI智能体如何用数据重塑战略决策(5/6)

摘要&#xff1a;文章深入剖析美业现状与挑战&#xff0c;指出其市场规模庞大但竞争激烈&#xff0c;面临获客难、成本高、服务标准化缺失等问题。随后阐述 AI 智能体与数据驱动决策的概念&#xff0c;强调其在美业管理中的重要性。接着详细说明 AI 智能体在美业数据收集、整理…

生成模型+两种机器学习范式

生成模型&#xff1a;从数据分布到样本创造 生成模型&#xff08;Generative Model&#xff09; 是机器学习中一类能够学习数据整体概率分布&#xff0c;并生成新样本的模型。其核心目标是建模输入数据 x 和标签 y 的联合概率分布 P(x,y)&#xff0c;即回答 “数据是如何产生的…

【学习笔记】Python金融基础

Python金融入门 1. 加载数据与可视化1.1. 加载数据1.2. 折线图1.3. 重采样1.4. K线图 / 蜡烛图1.5. 挑战1 2. 计算2.1. 收益 / 回报2.2. 绘制收益图2.3. 累积收益2.4. 波动率2.5. 挑战2 3. 滚动窗口3.1. 创建移动平均线3.2. 绘制移动平均线3.3 Challenge 4. 技术分析4.1. OBV4.…

A Execllent Software Project Review and Solutions

The Phoenix Projec: how do we produce software? how many steps? how many people? how much money? you will get it. i am a pretty judge of people…a prank

windows命令行面板升级Git版本

Date: 2025-06-05 11:41:56 author: lijianzhan Git 是一个 ‌分布式版本控制系统‌ (DVCS)&#xff0c;由 Linux 之父 Linus Torvalds 于 2005 年开发&#xff0c;用于管理 Linux 内核开发。它彻底改变了代码协作和版本管理的方式&#xff0c;现已成为软件开发的事实标准工具&…

大故障,阿里云核心域名疑似被劫持

2025年6月5日凌晨&#xff0c;阿里云多个服务突发异常&#xff0c;罪魁祸首居然是它自家的“核心域名”——aliyuncs.com。包括对象存储 OSS、内容分发 CDN、镜像仓库 ACR、云解析 DNS 等服务在内&#xff0c;全部受到波及&#xff0c;用户业务连夜“塌房”。 更让人惊讶的是&…

SQLMesh实战:用虚拟数据环境和自动化测试重新定义数据工程

在数据工程领域&#xff0c;软件工程实践&#xff08;如版本控制、测试、CI/CD&#xff09;的引入已成为趋势。尽管像 dbt 这样的工具已经推动了数据建模的标准化&#xff0c;但在测试自动化、工作流管理等方面仍存在不足。 SQLMesh 应运而生&#xff0c;旨在填补这些空白&…

设计模式基础概念(行为模式):模板方法模式 (Template Method)

概述 模板方法模式是一种行为设计模式&#xff0c; 它在超类中定义了一个算法的框架&#xff0c; 允许子类在不修改结构的情况下重写算法的特定步骤。 是基于继承的代码复用的基本技术&#xff0c;模板方法模式的类结构图中&#xff0c;只有继承关系。 需要开发抽象类和具体子…

传统业务对接AI-AI编程框架-Rasa的业务应用实战(番外篇2)-- Rasa 训练数据文件的清理

经过我的【传统业务对接AI-AI编程框架-Rasa的业务应用实战】系列 1-6 的表述 已经实现了最初的目标&#xff1a;将传统平台业务&#xff08;如发票开具、审核、计税、回款等&#xff09;与智能交互结合&#xff0c;通过用户输入提示词或语音&#xff0c;识别用户意图和实体信…

LVDS的几个关键电压概念

LVDS的几个关键电压概念 1.LVDS的直流偏置 直流偏置指的是信号的电压围绕的基准电压&#xff0c;信号的中心电压。在LVDS中&#xff0c;信号是差分的&#xff0c; 两根线之间的电压差表示数据&#xff0c;很多时候两根线的电压不是在0v开始变化的&#xff0c;而是在某个 固定的…

2023年ASOC SCI2区TOP,随机跟随蚁群优化算法RFACO,深度解析+性能实测

目录 1.摘要2.连续蚁群优化算法ACOR3.随机跟随策略4.结果展示5.参考文献6.代码获取7.算法辅导应用定制读者交流 1.摘要 连续蚁群优化是一种基于群体的启发式搜索算法&#xff08;ACOR&#xff09;&#xff0c;其灵感来源于蚁群的路径寻找行为&#xff0c;具有结构简单、控制参…

DLL动态库实现文件遍历功能(Windows编程)

源文件&#xff1a; 文件遍历功能的动态库&#xff0c;并支持用户注册回调函数处理遍历到的文件 a8f80ba 周不才/cpp_linux study - Gitee.com 知识准备 1.Windows中的数据类型 2.DLL导出/导入宏 使用__declspec(dllexport)修饰函数&#xff0c;将函数标记为导出函数存放到…

jvm 垃圾收集算法 详解

垃圾收集算法 分代收集理论 垃圾收集器的理论基础&#xff0c;它建立在两个分代假说之上&#xff1a; 弱分代假说&#xff1a;绝大多数对象都是朝生夕灭的。强分代假说&#xff1a;熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。 这两个分代假说共同奠定了多款常用的垃圾收集…

[特殊字符] 深入理解 Linux 内核进程管理:架构、核心函数与调度机制

Linux 内核作为一个多任务操作系统&#xff0c;其进程管理子系统是核心组成部分之一。无论是用户应用的运行、驱动行为的触发&#xff0c;还是系统调度决策&#xff0c;几乎所有操作都离不开进程的创建、调度与销毁。本文将从进程的概念出发&#xff0c;深入探讨 Linux 内核中进…

Flutter:下拉框选择

![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d4 b70dec92594838a8b2c130717938aa.png) 文档地址dropdown_button2 // 限价、市价 状态final List<String> orderTypes [普通委托, 市价委托];String? selectedOrderType 普通委托;changeOrderType(String …

SpringAI(GA):Nacos2下的分布式MCP

原文链接地址&#xff1a;SpringAI(GA)&#xff1a;Nacos2下的分布式MCP 教程说明 说明&#xff1a;本教程将采用2025年5月20日正式的GA版&#xff0c;给出如下内容 核心功能模块的快速上手教程核心功能模块的源码级解读Spring ai alibaba增强的快速上手教程 源码级解读 版…