“万众一芯”ISCA论文背后的故事
http://t.cn/AXIEdi2F （图1）

（一）芯片验证梦魇

2026年3月19日，英伟达GTC大会上，英伟达首席科学家Bill Dally与谷歌首席科学家Jeff Dean开展了一场重磅对话，其中有个话题是关于“AI for Chip”。对此，Bill Dally有一段描述如下（图2）：

“我们非常想缩短的一段时间，是从功能模型——也就是 GPU 的可执行模型——到流片之间的时间。

这段时间里，最耗时的环节其实是设计验证，所以我们特别关注怎么用 AI 更快地验证设计是对的。”

验证！芯片验证！正是全世界所有芯片项目负责人的梦魇——这是芯片开发过程中最耗时耗钱耗人、但却不得不做的环节。

（二）让软件开发者参与

香山，也面临同样的芯片验证难题。但香山有一个独特的优势——开源，可以利用开源让广大软件开发者参与芯片验证，实现芯片众包验证新模式。于是，“万众一芯”项目在2023年正式启动。

“万众一芯”项目的核心思想是用“软件原生”方式，重新定义硬件验证。

听起来有点太学术气，说白了，就是用Python来写测试用例，降低门槛，让软件开发者也可以参与。用Python等这类软件开发者更亲睐的语言，至少带来三个好处：

1）熟悉Python的开发者，人员规模要比懂Verilog或SystemVerilog(SV)的人数大两个数量级，这代表了未来的潜力；

2）Python有丰富的函数库，比如测试用例中要写一个MD5加密解密模块，Python只需要import hashlib，然后调用md5即可。但用SV就需要手搓一个或者到网上去找开源版本，并自己还需要先验一下是否靠谱；

3）Python有大量的开源语料库，因此AI大模型更懂Python，自动化生成的Python程序更准确，这就更有助于将更多环节实现AI自动化。

（三）效果振奋人心

然而，天下没有免费的午餐。使用Python来写测试用例、驱动芯片验证，面临一些根本性矛盾：比如，软件是顺序执行，硬件是事件驱动，软件如何表达时序？再比如，过去硬件人员已经开发和积累的大量成熟验证IP（VIP），如何能在Python编写的测试用例中使用？

过去两年多，“万众一芯”把上述问题一个接一个地都解决了（图3），并且取得了令人振奋的效果——围绕香山处理器开展了为期六个月的社区研究，数据显示：

- UCV社区共吸引520位关注者，其中95人注册参与，25人产出可运行测试，11人累计发现30个此前未知的bug；

- 5位具有软件背景的本科生在2个月内确认了10个branch prediction bug（图4），而对照组中，一位有经验的硬件工程师在5个月内发现2个可比bug；

- 社区参与者整体达到了98.3%的行覆盖率。

这些数据表明，“软件原生”，并不只是让测试用例代码“看起来更像软件”，而是真正帮助更多软件背景的开发者，参与到了有实质产出的芯片验证工作中。

（四）继续努力

这篇ISCA论文正是对过去两年多工作的总结。ISCA 26的录用，标志着万众一芯在推动验证技术走向智能化、软件化方向迈出了关键一步，是对这条技术路线的一次重要认可，也是对香山团队在验证基础设施方向长期投入的肯定。

未来，我们将持续通过创新的验证技术、开放的协作模式，让芯片验证从“人力密集”走向“智能高效”，共同构建AI驱动的芯片验证新范式。

欢迎大家的参与！