由于 AI 芯片的硬件与软件之间存在高度复杂且相互依赖的关系，定制 AI 芯片已成为当今半导体行业中资金投入最高、风险最大的研发项目之一。一旦设计需要重新设计进行二次流片，成本还会大幅攀升，甚至会带来错失融资机会、产品上市延期以及由此导致的市场份额流失等严重后果。
随着越来越多的芯片公司和初创企业投入到 AI 芯片开发中，一次流片成功已经成为技术、财务和商业层面的刚性要求。
以下是开发 AI 芯片时实现一次流片成功的十条验证有效的策略：
1. 优先开展早期架构探索
从一开始就对 AI 芯片架构进行优化，往往能够带来显著回报。借助新思科技 Platform Architect 等先进的建模与仿真工具进行早期架构探索，可以允许团队评估算力、存储与互连的不同配置方案及其权衡取舍。从而针对特定 AI 工作负载对性能和功耗进行优化。
由于大多数 AI 芯片采用 Multi-Die 设计，还可以使用专用工具对整体封装内的芯粒划分与配置进行分析和优化。通过优先开展早期架构探索，开发者团队可以迅速识别潜在问题，并针对复杂算法和海量 AI 数据集对设计进行优化。
2. 采用经硅验证的 IP 解决方案
使用经过硅验证的 IP，包括高速接口、内存控制器、专用加速器和安全 IP，可以显著降低风险并加快开发进度。新思科技提供业内最完整的 IP 产品组合，其解决方案已在所有主要晶圆厂和不同工艺节点完成硅验证，并与 PHY、控制器及验证 IP 预先完成验证，同时符合主流行业标准。这些特性共同促进了生态系统的互操作性和可靠性，降低了系统集成难度，使设计团队能够将精力更多投入到差异化创新上。
3. 实现软硬件协同设计
AI 芯片并非孤立运行，而是整个系统的一部分，该系统还包括软件、固件以及外部组件。在流片前规划阶段就引入软件团队，有助于确保硬件设计能够匹配 AI 芯片将支持的算法和框架。通过提供硬件模型，让真实软件能够在芯片尚未到位前就运行，团队可以在早期就进行功能验证、实际运行性能优化，并提前发现缺陷或集成问题，避免影响产品质量或交付。
4. 在整个开发过程中持续优化能效
AI 工作负载正对全球能源资源和基础设施造成巨大压力。功耗效率过去常常是芯片设计中的事后考量，如今已成为贯穿始终的核心关注点，直接影响 AI 芯片的商业可行性、差异化能力和可持续性。功耗建模可以帮助团队做出更加理性的架构决策，在不影响性能目标的前提下尽可能降低能耗。根据新思科技的客户调研结果，相比在设计后期进行调整，在早期架构探索和 RTL 阶段就关注功耗，对整体能效的影响更积极正向。
5. 进行严格的 RTL 设计验证
稳健的 RTL 验证策略应结合仿真、形式化验证和覆盖率驱动方法学，能够确保功能和性能需求均得到满足。采用 AI 驱动的行业标准流程进行早期且持续的验证，有助于最大程度降低遗漏缺陷和后期意外的风险。
引入新思科技 ZeBu 等硬件辅助验证（HAV）工具进行 RTL 仿真，可帮助团队在接近真实应用条件下验证系统行为、软件集成情况和性能表现。硬件仿真还能捕捉仅靠传统仿真可能会遗漏的功能缺陷、边界场景和集成问题，从而降低昂贵的重新设计风险。
6. 利用 AI 驱动的 EDA 工具提升效率并优化 PPA
AI 驱动的 EDA 工具将回归学习（RL）、智能助理和数据分析引入设计流程，实现日常任务的自动化处理，并挖掘设计优化空间。这些工具能够快速评估成千上万种设计方案，帮助团队缩短设计周期、减少人工优化工作，并实现更具挑战性的功耗、性能与面积（PPA）目标。
7.先进封装设计与仿真
AI 芯片通常需要采用先进封装方案，如 Multi-Die 架构。Multi-Die 架构允许将不同节点的芯粒组合在同一封装内，因此能够提升灵活性、降低成本，并满足性能需求。然而，要实现功能优化并避免后期问题，需要在早期就对封装系统进行协同设计、仿真与分析，包括信号完整性和热分析。
芯片设计团队与封装团队的密切协作，有助于确保从互连到散热的各个方面都针对性能、整体成本和一次成片成功进行优化。
8. 开展全面的硅前系统级验证
在设计送交晶圆厂之前，使用新思科技 HAPS 等平台进行大规模硬件加速仿真、原型验证和系统级验证至关重要。通过实施全面的测试计划、真实接口验证板卡以及具备高级调试能力的快速软件环境，可以显著提高一次流片成功的概率，并在首批流片返回后加速上电和调试。
对于最先进的 AI 芯片设计而言，达到这种成熟度水平往往需要进行千万亿次级别的验证与验证循环。
9. 实现测试与全生命周期管理能力
测试策略应在首批流片回片前就完成部署，尤其是在开发 Multi-Die 设计时更是如此。面向测试的设计（DFT）能力，如扫描链和内建自测试（BIST），可以提升故障检测与定位能力。这些机制能够提供有价值的数据洞察，帮助提升良率、可靠性和性能。
还可与芯片生命周期管理（SLM）解决方案结合，在芯片整个生命周期内实现持续监控和优化。
10. 尽早选择外部合作伙伴
与外部合作伙伴（包括晶圆厂和技术合作方）保持早期且持续的合作，对项目成功至关重要。晶圆厂能够在工艺能力和可制造性方面提供关键指导。新思科技这样的技术合作伙伴能够提供关键设计工具、经硅验证的 IP 以及基于协作的设计服务。两者共同帮助设计团队连接 AI 芯片所需协同工作的软硬件生态系统。
与这些合作伙伴协作，可以弥补自有资源和经验的不足，使团队将更多精力聚焦于核心能力和创新，从而提升设计质量并加快产品上市速度。尽早建立重要合作关系，并在整个设计周期中持续协作，是优化 AI 芯片性能、良率和可靠性的关键。同时，这也有助于确保从流片到原型验证乃至量产优化的顺利过渡。
实现一次流片成功
AI 芯片开发这一具有极高风险的领域 ，容错空间极其有限。动辄超过 1 亿美元 的投资规模，以及每一个决策背后都可能带来的高昂延期成本，使得首次流片即成功（first‑pass silicon success）成为至关重要的目标。
采用严谨且前瞻性的开发方法，包括优先进行早期架构探索、采用经硅验证的 IP、使用 AI 驱动的 EDA 工具、开展大规模硬件加速验证、及早推进软件开发、建立健全的 DFT 与 SLM 体系、以及强化跨团队协作，能够帮助工程团队有效降低风险，并在既定时间和预算范围内实现突破性的性能表现。
新思科技作为值得信赖的合作伙伴，致力于助力 AI 芯片公司实现一次流片成功，加速创新。
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