Cadence Verisium AI-Driven Verification Platform：智能验证平台全模块解析、应用场景与UltraLAB硬件配置推荐

Cadence Verisium AI-Driven Verification Platform：智能验证平台全模块解析、应用场景与UltraLAB硬件配置推荐

一、Verisium AI-Driven Verification Platform 是什么

Cadence Verisium AI-Driven Verification Platform 代表了 SoC 验证的代际变革：从"单运行、单引擎"算法，跃迁到利用大数据与生成式 AI、横跨多引擎多运行的整体验证活动智能优化¹。平台架构上，Verisium 构建于 JedAI 数据平台之上，向下统一调度 Jasper（形式验证）、Xcelium（仿真）、Palladium（硬件仿真）、Protium（原型）、Helium（虚拟平台）五大验证引擎¹。

平台四大价值¹：

• 缩短调试周期：AI 驱动的缺陷预测将测试失败与 RTL 代码变更高效关联；
• 提升调试生产率：AI 缺陷预测与设计分析实现自动化根因定位；
• 优化回归周转：AI 测试套件调度自动优化计算资源利用率；
• 自动化失败分类：AI 对失败测试自动分类，大幅减少人工分析。

联发科、三星、意法半导体等客户的实证反馈：Verisium 自动分类与根因定位能力"开创性"地加速了验证调试，正在向全部 IP 与 SoC 验证团队推广部署¹。

二、Verisium 主要软件模块与功能

表1：Verisium 十大 App 模块一览

三、典型应用场景与负载特征

表2：应用场景—计算负载—硬件关键点对照

四、UltraLAB 硬件配置推荐

Verisium 的硬件画像：JedAI 数据底座吃大内存与高速存储，回归算力场吃多核 CPU，调试交互吃主频，波形分析吃 I/O。UltraLAB 按部署环节分层配置（型号与报价取自 UltraLAB 2026 基准配置表，支持真实回归数据远程实测、预装环境开机即用）。

表3：按部署环节推荐的 UltraLAB 配置

五、常见问题与硬件配置分析（FAQ）

大多数 App（AutoTriage、PinDown、CodeMiner、SmartRun、AutoFocus）的 ML 分析属于轻量级机器学习，CPU 即可高效运行[^1^]；SimAI 的回归建模与 SmartProof 的强化学习[^1^]计算量更大，但官方并未强制 GPU。真正的 GPU 场景是企业额外部署私有 LLM（如结合 JedAI 做验证知识助手）——此时加一台 GX660M（4×96GB）即可。预算顺序：CPU 算力场 > JedAI 内存/存储 > GPU。

Verisium 的 AI 能力建立在"汇集所有波形、覆盖率、报告、日志"的大数据分析之上[^1^]：中型项目（回归数据 10~50TB）建议 512GB 内存+8TB NVMe 热数据层（EA660）；大型多项目平台建议 1TB 内存（AlphaPro660）+ 126TB 级并行存储数据湖。内存决定 AI 分析的并发能力，存储 I/O 决定波形类 App（WaveMiner）的响应速度。

这两个 App 通过重排回归顺序、精准推荐测试集[^1^]，通常可省 20%~40% 算力浪费——但省出来的是"浪费"，不是"需求"：验证左移和覆盖率目标提升后，总算力需求仍在增长。建议：先上 Verisium 优化现有算力，把省下的核数投入到更多覆盖率目标；若回归周期仍超 8 小时，再按 96 核/节点步进扩容（EA660 或集群）。

WaveMiner 要分析"整个测试套件的波形"[^1^]——一次分析可能扫过数十 TB 波形数据。SATA SSD（0.5GB/s）下扫一遍要十几小时，14GB/s NVMe Gen5 只需几十分钟。配置要点：① 波形热数据必须放 NVMe；② 分析节点内存 ≥384GB 做数据缓冲（AE450 方案）；③ 归档波形分层到 SATA 冷存储，分析时按需回热。

SmartProof 用强化学习编排多个证明求解器[^1^]：单任务多求解器并行，建议 32~96 核高主频节点（GR450P/EA660）；回归证明（5~10 倍提升[^1^]）依赖历史运行数据，需与 JedAI 平台同域部署，避免跨网拉数据。形式验证内存峰值高（大状态空间），节点建议 256GB 起步。

"1+2"起步：1 台 AlphaPro660 或 EA660 做 JedAI+Manager 平台（视数据量选 1TB 或 512GB 内存），2 台 EA660 做回归算力节点，工程师复用现有高频工作站做调试——约 ¥100~130 万即可跑通全家桶。先用 AutoTriage+SmartRun 两个见效最快的 App 验证价值，再逐步启用 WaveMiner/SimAI/SmartProof。UltraLAB 支持真实回归数据远程实测后再下单。

六、总结

Verisium 以 JedAI 数据底座+十大 AI App+五大验证引擎统一调度，把 SoC 验证从"人海战术"带入"大数据智能"时代——SmartProof 证明性能 2~10 倍提升、联发科/三星/意法半导体的规模化部署已经给出答案¹。

硬件匹配要点：

JedAI 底座选 1TB 内存数据平台（AlphaPro660），

回归算力选 96 核节点（EA660），

波形分析配 14GB/s NVMe，团队级用"调试高频节点+回归计算节点"集群。

UltraLAB 全线方案支持真实回归数据远程实测，让您的验证算力每一分都产生覆盖率。

Footnotes

1. Cadence Verisium AI-Driven Verification Platform 官方页面 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵ ↩⁶ ↩⁷ ↩⁸ ↩⁹ ↩¹⁰ ↩¹¹ ↩¹² ↩¹³ ↩¹⁴ ↩¹⁵ ↩¹⁶ ↩¹⁷ ↩¹⁸ ↩¹⁹ ↩²⁰