Xcelium与Arm服务器搭配使用：如何实现低功耗仿真的性能突破

Xcelium与Arm服务器搭配使用：如何实现低功耗仿真的性能突破

最近和几个负责大规模SoC验证的团队负责人聊天，大家普遍提到一个痛点：验证周期越来越长，服务器机房电费单上的数字也越来越吓人。尤其是在做低功耗仿真验证时，传统的x86服务器集群跑起来，性能瓶颈明显，功耗却居高不下，验证环境本身的能耗都快赶上设计优化要省的电了。这听起来有点讽刺，不是吗？我们花大力气做低功耗设计验证，工具平台本身却成了“耗电大户”。

这种矛盾催生了一个新的技术组合探索：将Cadence的Xcelium仿真器，部署到基于Arm架构的服务器上。这不仅仅是换个硬件平台那么简单，它背后涉及工具链优化、工作流适配以及性能功耗比的重新定义。对于正在处理复杂SoC，尤其是涉及物联网、移动计算或任何对能效有极致要求的验证团队来说，理解并实践这套组合，可能成为打破验证效率僵局的关键一步。本文就将深入探讨，如何让Xcelium在Arm服务器上“跑”得更快、更“冷静”，从而真正实现低功耗仿真验证的效能飞跃。

1. 理解性能瓶颈：为何传统平台力不从心

在深入技术细节之前，我们有必要先厘清，大规模SoC的低功耗仿真究竟在挑战什么。这不仅仅是仿真器本身的速度问题，而是一个涉及计算、内存、I/O和能源效率的系统性挑战。

首先，低功耗仿真引入了远超传统功能仿真的复杂性。它需要实时处理统一功率格式（UPF）文件，管理多电压域、电源开关、隔离单元和保持寄存器的状态。仿真引擎不仅要计算逻辑正确性，还要追踪每个网络和寄存器的电源状态（VDD、VSS、保留状态等）。这种状态空间的爆炸式增长，对处理器的缓存命中率和内存带宽提出了苛刻要求。传统的x86架构，其核心设计更偏向于高单线程性能和复杂的乱序执行，但在处理这种高度并行、数据密集且访存模式可能不那么规则的低功耗仿真任务时，其能效比（Performance per Watt）优势并不明显。

其次，验证环境的规模在不断扩大。一个现代的SoC可能包含数百个IP核，仿真需要加载的数据库（DB）体积巨大。编译（Compile）和细化（Elaborate）阶段，需要频繁读写大量中间文件，这对存储I/O造成了巨大压力。而仿真运行阶段，尤其是需要记录低功耗相关信号波形进行调试时，产生的波形文件（如FSDB）体积可能达到TB级别。整个流程中，数据在CPU、内存和存储之间的搬运成为了不可忽视的时间开销和能耗来源。

我们可以用一个简单的表格来对比传统x86平台与新兴Arm平台在应对这些挑战时的潜在特性差异：

注意：这里并非断言Arm架构全面优于x86，而是指出其在处理特定类型的并行计算和数据密集型任务时，可能具备独特的能效优势。实际效果严重依赖于EDA工具是否针对该架构进行了深度优化。

当你的验证任务被编译时间、仿真运行时的内存瓶颈以及高昂的电费所困扰时，考虑平台迁移就不再是一个超前的想法，而是一个切实的工程经济性决策。

2. Arm服务器环境下的Xcelium部署与配置要点

将Xcelium迁移到Arm服务器上，第一步是打好基础。这不仅仅是把软件安装上去那么简单，而是需要从操作系统、依赖库到工具本身进行一系列针对性配置，以释放硬件潜力。

首先，操作系统的选择至关重要。虽然主流Linux发行版（如RHEL、CentOS、Ubuntu）都提供了Arm64版本，但建议选择EDA工具厂商明确认证和支持的版本。例如，Cadence通常会提供针对特定OS版本的安装指南和已知问题列表。使用未经充分测试的发行版，可能会在后续遇到诡异的库依赖或性能问题。

安装Xcelium时，必须确认你获取的是针对aarch64（Arm 64位）架构编译的版本。切勿尝试在Arm机器上运行x86_64的二进制文件（即使通过模拟层）。安装过程本身与x86平台类似，通常通过安装器进行。但安装完成后，有几个关键配置需要检查：

接下来，需要为低功耗仿真准备特定的环境。低功耗仿真依赖UPF文件，而UPF文件的处理对性能敏感。在Arm平台上，可以尝试调整Xcelium的内存分配策略来适应其多核、高带宽的特性。虽然Xcelium大部分内存管理是自动的，但通过以下Tcl命令或在xrun选项中进行设置，可能带来改善：

# 在仿真Tcl脚本中或通过 -input 选项传入
config profile -timeout 0
config memory -enable_ports all -page_size large
# 针对多核系统，可以尝试启用更激进的并行细化
config elaboration -parallel_mode distributed

提示：在首次迁移时，建议先用一个中等的、不带低功耗功能的测试用例在Arm服务器上运行，对比其与x86服务器在编译、仿真速度上的差异。然后再逐步引入UPF文件进行低功耗仿真，这样可以隔离问题，确定性能变化是来自平台差异还是低功耗特性本身。

最后，不要忽视存储子系统。如前所述，低功耗仿真产生大量数据。为Arm服务器配置高性能的NVMe SSD阵列，并确保Xcelium的工作目录（存放编译库、波形文件等）位于此高速存储上，能有效避免I/O成为瓶颈。如果使用网络存储（NFS），务必确保网络延迟和带宽足够高。

3. 低功耗仿真工作流在Arm平台上的深度优化

当基础环境就绪后，我们就可以聚焦于低功耗仿真工作流本身的优化。目标是将Arm服务器的多核、高带宽特性，与Xcelium处理低功耗仿真的能力深度结合。

编译与细化阶段的优化：
低功耗仿真的编译需要解析UPF文件，并将其中的电源意图（Power Intent）与RTL设计进行绑定。这个过程可以是计算密集型的。利用Arm服务器的多核优势，我们可以显著加速这一阶段。

• 并行编译：对于大型设计，将源代码模块分割，用多个并行作业进行编译是常见做法。在Arm服务器上，由于其核心数多，你可以启动更多的并行编译任务。例如，使用make或gnumake配合-j选项，将任务数设置为接近物理核心数。# 在拥有64个物理核心的Arm服务器上
  make compile_all -j 60

• 并行细化：Xcelium支持并行细化（Parallel Elaboration）。在xrun的细化阶段，使用-parallel或相关选项可以调用多个进程协同工作。在核心数丰富的Arm服务器上，这一特性可以带来近乎线性的加速比。命令示例如下：xrun -elaborate -parallel <num_of_processes> -lps_1801 design.upf -top tb_top

  你需要根据设计规模和服务器内存，实验找到最佳的进程数。进程太多可能导致内存开销过大，反而降低效率。

仿真运行时的策略调整：
仿真运行是消耗时间最长的阶段。对于低功耗仿真，除了常规的仿真加速技巧，还需特别关注电源状态相关信号的仿真效率。

• 智能化的信号记录：低功耗调试需要观察电源网络、隔离使能、保留控制等信号。但使用+all记录所有信号会生成巨大的波形文件，严重拖慢仿真速度并占用海量存储。应该只记录与当前验证场景相关的电源域和信号。可以使用UPF中的set_scope和create_supply_net等命令的层次信息，来精确定位需要记录的信号。# 在仿真Tcl脚本中，替代 call xmDumpvars 0 xxx_tbench +all
  call xmDumpvars 0 "tb_top/dut/power_domain_A/*"
  call xmDumpvars 0 "tb_top/dut/iso_en"
  call xmDumpon

• 利用Arm的NUMA架构：高端Arm服务器通常是NUMA（非统一内存访问）架构。将Xcelium仿真进程及其内存绑定到特定的NUMA节点上，可以减少远程内存访问延迟，提升性能。这可以通过numactl命令来实现：numactl –cpunodebind=0 –membind=0 xrun -R -lps_dut_top tb_top/dut -lps_1801 dut.upf …
• 测试用例并行回归：这是最能体现Arm多核价值的场景。你可以同时在数十个甚至上百个核心上运行不同的低功耗测试用例，进行大规模回归测试。需要一套好的作业调度系统（如LSF、Slurm）来管理这些任务，避免资源竞争。

4. 实战案例：从x86迁移到Arm的性能与功耗对比分析

理论说再多，不如看实际效果。我曾参与一个中端物联网SoC项目的验证平台迁移。该设计包含多个低功耗域，UPF描述较为复杂。我们将验证环境从基于双路Intel Xeon Gold 6248（共40核）的服务器，迁移到了单路Ampere Altra Q80（80核）的Arm服务器上。

迁移过程并非一帆风顺。初期我们遇到了两个主要问题：一是某个第三方VIP（验证IP）只提供了x86的预编译库，我们需要联系供应商获取Arm版本或获得源码自行编译；二是初期编译时间反而变长了，排查后发现是共享的NFS存储性能不足，在大量并行编译任务下成为瓶颈。我们将工作目录切换到本地NVMe SSD后，问题立刻解决。

优化后的效果是显著的。我们针对几个关键指标做了对比：

注意：这个对比数据是在特定设计、特定工具版本和硬件配置下得出的。你的实际收益会因设计复杂度、工具设置、硬件型号和网络存储性能而有很大差异。但它明确展示了一个趋势：在合适的任务负载和优化下，Arm平台能在显著降低功耗的同时，提供更强的并行处理能力和更高的能效比。

这次迁移带来的不仅仅是速度提升。电费的直接下降让管理层眼前一亮，而更快的回归周期意味着验证工程师能更快地得到反馈，发现和修复bug的迭代速度加快了。更重要的是，它为处理未来更庞大、更复杂的SoC验证任务积累了经验，验证团队对异构计算平台的适应能力本身也成了一种技术资产。

平台迁移和优化是一个持续的过程。在Arm服务器上运行Xcelium进行低功耗仿真，目前可能还不是行业标配，但无疑是面向未来高能效验证的一个强力选项。它要求验证工程师不仅懂工具，还要懂一点底层硬件和系统配置。当你成功地将仿真任务分布到上百个Arm核心上，并看着它们高效、安静地工作时，那种对验证流程的掌控感，或许才是技术演进带给我们的最大乐趣。下一步，我打算在同样的Arm平台上，尝试结合Xcelium的增量编译和分布式仿真特性，看看能否在超大规模模块集成验证中，再将效率推高一个台阶。