对验证现状的几点思考

2023年初，Siemens发布了2022年Functional Verification Study。从中可以看到一些近年的验证数据，分享几点个人的愚见。

DE和DV的人数比应该是多少？

根据调查结果如下图所示，分别列出了近几年DE和DV的整体数量比，以及在不同规模领域内的人数比。整体看大部分项目中DE和DV的配比约为1:1。

结果远没有达到所谓的1:2，甚至1:3。甚至在超大规模的芯片项目中，DE的数量还会超出DV。1:1的比例还是比较真实的，从作者经历过的一些项目看，也没有遇到过DE/DV能达到1:2的公司。

除了数量上没有达到，还存在一些"奇怪"的现象：DV的"被动"局面。在很多公司或者项目中，DV往往都是一种"被动"的角色。spec的改动或者code修改，DV大多都是处于被通知方，很少有DV能够参与到architecture或者spec修改的讨论中去，有些修改一般也不会征询DV的意见，甚至有些改动都不会知会DV。这种现象在大公司会有所改善，有着相对规范的流程。在小公司里，则尤为明显一些。

怎么办呢？没有什么好办法，不要"妄自菲薄"，合适的时候发出作为DV的声音，提升对业务的专业能力。时间在往前走，不要让自己的认知和技能在原地踏步。如果除了技术因素外，验证leader的风格有时也会成为重要因素:）

DV的时间都去哪儿了？

从图中可以看到，DV的时间的分配：

Test Planning, 13%

Testbench Development, 15%

Creating Test and Running Simulation, 21%

Debug, 47%

Others, 5%

为了对比，作者找来2016，2018年和2020的数据，对比如下：

从上述的对比可以看出，验证testplan的占比比较稳定，没有大的变化，占整个验证周期的13%左右。

Testbench Development的占比则是一直在降低，从2016年的22%下降到15%。脚本和其他的eda自动化构建，包括UVM的广泛使用，或许是testbench构建效率不断提升的原因之一。

Case的开发和仿真，2016年以来的数据，有些起伏，但也变化不大，仍占据整个验证周期的22%左右。而debug过程的占比，一直以来都非常之高，达到40%以上，在2022年的结果中，甚至达到了47%。

如果将creating case和debug统一来看，那么这一过程的趋势如下：

可以看到，验证的开发调试过程的占比是处于增长的趋势，在2020年达到了。随着诸如AI、自动驾驶等新方向的涌现，也会出现一些较新的领域，如安全验证等。随着芯片规模的增长，验证的复杂度和调式难度也在不断攀升。验证周期占整个项目周期的比例也达到50%~60%。

这里还有一个有趣的数据，如果我们把Testbench Development、Creating Test and Running Simulation和Debug看作是testplan的执行过程，那这一过程的占比近年来的数据分别为，2016-83%，2018-84%，2020-84%，2022-83%。看到这个数据，读者能想到什么呢？

二八定律。

虽然前面的testplan的耗时仅占比13%，但作者相信就是这13%的testplan或者testpoint规划，就已经确定了80%的验证完备性。

验证执行中，另一个二八定律是coverage的收集。DV都会有这样的经历，当coverage达到80%或者90%以后，就提升很慢了。最后的这10%或者20%的coverage，需要更多的投入，构建各种定向corner case。

[图片来源：DVCov2023 poster，Accelerating Functional Verification Through Stabilization of Testbench Using AI/ML]

项目进度delay，这正常吗？

如果某一天，你们的项目进度delay了，不要担心，并只有你们的项目delay了。根据调查结果显示，有将近66%的projects会delay。

项目准时交付的原因"千篇一律"，计划制定的好，团队齐心协力，努力配合。

项目delay的背后也是"丰富多彩"，新增需求，计划不合理，分工不明确，人手不够，加班来凑:）。

一个芯片项目，打工人，项目经理，QA，老板等人，每个人都从不同的角度审视着，结果导向，质量管理，进度管理，风险管理，沟通管理等等。如果有机会，一定去owner一个项目，能看到不角色对其"利益"的诉求，将会给你带来非常不一样的体验。

流片，可以一版成功吗？

虽说成功是偶然，失败是经常，但每个芯片公司都有一个一版点亮的美好期望，那事实怎么样呢？

在调查的project中，仅有24%的project可以一版成功！而且随着随着工艺节点尺寸的减少，wafer和mask的成本增长非常快。从28nm到3mn，wafer成本增大了10倍，mask成本增大了25倍。

而在可以一版成功的project中，不同芯片规模的成功率也非常有特点。规模处于10M-1B门的芯片，一版成功的比例只有13%。

而在各种导致流片失败的原因中，逻辑和功能错误仍是主要原因。

审核编辑：刘清