芯片设计验证方法现状与问题 - 业界普遍采用约束随机测试模式生成作为主流验证策略，该方法在20世纪80年代被视为重大进步，能自动生成激励，避免手动创建和维护验证运行的繁重工作 [1][2] - 约束随机方法需要人工创建模型来生成激励，但只是将激励随意散布到设计中，寄希望于产生有用结果，缺乏针对性 [1] - 随着设计规模扩大，约束随机方法变得越来越浪费且难以达到所需覆盖率，覆盖率指标仅是实际功能的替代指标，难以与需求和规范直接关联 [2] - 覆盖率与结果检查缺乏直接关联时，覆盖率就失去意义，变成单纯的形式化打勾 [2] 便携式激励（PSS）新方法 - 约十年前，EDA公司和标准组织试图创建名为"便携式激励"（Portable Stimulus）的新验证方法，该方法从器件目标出发，研究如何在设计中实现这些目标 [2] - PSS首先明确定义最终目标（例如数据从A点移动到B点），工具会找出实现目标的方法，确定必要动作及其前提条件，形成反向的活动锥 [3] - 与形式化验证试图证明结论真伪不同，PSS试图找到满足目标的示例，当PSS生成的刺激集通过设计播放时，应达到预期目标，否则说明设计存在错误 [3] - PSS方法可能在预期影响范围外产生额外活动，这些活动可能是不必要且浪费的 [3] 功耗浪费与优化机会 - 芯片性能长期受功耗和散热限制，新技术节点热密度增加导致更多芯片设计包含大量暗硅，以吸收相邻元件产生的多余热量 [3] - 行业宁愿花费更多时间和金钱降低设备内部热量，也不愿减少设备产生的热量，功率/能源/散热在设计层面仍被视为次要因素 [3] - 将仿真产生活动与PSS实现预期目标所需活动进行比较，任何不必要活动都可能造成功耗浪费，应作为调查对象 [4] - 背景噪声活动（如创建异步事件的计数器）级别较高，容易分离，但可能触发软件操作 [4] 能效优化潜力与成本效益 - 需要设计层面实施覆盖率评估方法，使其能够与PSS生成的覆盖率相媲美 [5] - 发现并减少能源浪费可从多方面节省成本，能耗降低后所需冷却量也会减少 [5] - 将目前用于冷却的时间和金钱的一小部分投入到降低能耗上，就能取得显著进步 [5]