芯片设计和验证过程中，波形的绘制和分析是一项重复性高、耗时的工作。传统上，工程师需要手动编写波形描述代码或使用专业工具绘制波形。随着AI技术的发展，像DeepSeek这样的大型语言模型可以自动生成波形描述代码，大大提高了芯片工程师的工作效率。本文以AMBA APB协议为例，展示如何利用DeepSeek生成波形JSON代码，简化芯片设计验证流程。

最近，开发团队从一个人扩展到两个全职开发者，新加入的开发者Violet在不到一个月的时间里就做出了重要贡献。如果能让AMD、Intel等其他厂商的GPU也能高效运行CUDA程序，不仅能降低成本，还能增加供应的稳定性。ZLUDA本质上是一个翻译层，就像语言翻译一样，它把CUDA的"方言"翻译成其他GPU能理解的"普通话"。它叫ZLUDA，一个看起来很普通的开源项目，但做的事情却很不普通——ZLUDA

物理设计是什么？一旦RTL被冻结，RTL团队就会综合设计，即他们将RTL代码转换为netlist。Netlist是一个将RTL代码转换为逻辑门、触发器和连接线的文件。它的扩展名也是.v文件。因此，在物理设计(PD)中，我们从这个网表文件开始。在PD中，我们将网表的内容转换为IC的实际物理布局，同时优化延迟、电气参数、skew和功率。实际的物理布局包含硬核，以及所有逻辑门的单元cell、触发器和走线

在芯片设计圈子里，有个叫Die Yield Calculator的小工具。这玩意儿说白了就是帮你算一块晶圆（就是那个圆圆的硅片）上能切出多少块合格芯片，还能预测生产中的损耗。今天咱就掰开揉碎，用大白话聊聊这工具里的每个参数到底啥意思。第一步：芯片尺寸（Die size）宽度/高度（Width/Height）：芯片的长和宽，单位毫米。比如填8x8毫米，就是个方方正正的芯片。保持宽高比（Maintai

作为验证工程师，我们都深谙这个道理：随着芯片设计复杂度的不断提升，传统的软件仿真方法已经很难满足我们的需求了。写了几千万行测试用例，等了几天，最后发现跑完10%就卡住了，这种痛苦想必大家都经历过。现代芯片设计日益复杂，软件仿真已经很难提供足够的性能来运行大型应用程序。试想一下，你刚完成了一个复杂SoC的验证环境，却发现完整跑一遍可能需要几周时间，这对于紧张的项目周期来说简直是噩梦。这就是为什么Ac

验证功能是验证工作的绝大部分。这仍然和以前一样重要，因为芯片没有功能就毫无用处。然后在过去的十年里，人们非常重视低功耗设计技术，以降低设备整体的功耗。随着移动革命，人们需要在电池上更长时间地运行便携式设备。随着云服务的增加和数据中心处理器数量的增加，冷却和电力成本需要降低。随着较小节点上更新的工艺技术，泄漏功耗会增加。随着设计频率的增加，动态功耗也随之增加。大多数现代芯片设计都使用几种主动电源管理

作为一名验证工程师，你是否曾经遇到过这样的情况：RTL代码更新后，整个回归测试(regression)跑了一整夜，结果早上来看，发现失败了一大片，原因竟然是设计提交的代码连最基本的编译都通不过？冒烟测试本质上是一种"sanity check"。在对RTL代码做修改后，它确保代码至少达到了一个最低质量标准，然后才开始真正的回归测试。正如文中所说，跳过冒烟测试(Smoke Test)是最大的时间浪费之

很多时候，芯片在流片的那一刻就已经死了，只是回片的时候才埋。流片前的夜晚，总像一场无声的仪式。仿真报告摞成山，覆盖率数字闪着绿灯，脚本安静地躺在服务器里。所有人屏息等待——仿佛只要按下那个按钮，一切便尘埃落定。可故事的转折，往往始于“流片成功”的欢呼之后。一、复杂系统的宿命：看不见的裂缝芯片设计的本质，是人与混沌的博弈。你画下逻辑门，写下约束，用仿真编织一张密不透风的网。但现实世界的变量，从不按脚

编程语言的成功不仅仅取决于技术本身，更取决于生态的建设和开发者的认可。从2020年开始研发，到去年首次亮相，再到现在的全面开源，华为用了5年时间。仓颉的设计理念是"全场景智能"，这意味着它不仅仅是一个编程工具，更是一个面向AI时代的开发平台。华为显然明白这一点，从鸿蒙系统的40多个设备型号，到800万开发者的规模，都在为仓颉的成功铺路。这种垂直整合的优势，将带动整个产业链的协同发展，提升中国在全球

说到验证，就不得不提Debug。作为验证工程师，我们大概有一半时间在写testbench，另一半时间就在和各种Bug奋战。有句老话讲得好："如果没有Bug，那验证工程师就失业了"。但实际上，Bug查得好坏，直接关系到项目进度和团队效率。