2022年了，芯片验证行业卷吗？
2022年的芯片验证行业，用一个字来形容，那就是“卷”。而且，这“卷”不是那种小打小闹的程度，而是已经进入了白热化、全方位、深层次的卷。如果你还以为验证只是个找Bug的苦力活，那你就out了。
首先，我们得明白，芯片设计的复杂性一直在爆炸式增长。随着摩尔定律的逼近极限，单颗芯片集成的晶体管数量越来越多，功能也越来越复杂。从最初的几百万个晶体管，到现在的几十亿甚至上千亿，这意味着验证的工作量也随之成指数级增长。这么大的蛋糕摆在那里，但能吃下的人和工具却相对有限，自然就容易挤破头。
技术层面的卷：
验证方法的进化，逼着人不断学习： 以前可能还有点SystemVerilog Covergroup、FSM coverage就能唬人了。现在呢？UVM（Universal Verification Methodology）已经成为标配，还得掌握约束随机、断言、覆盖率分析、代码覆盖率、功能覆盖率、断言覆盖率等等一系列高级玩法。更别提什么形式验证（Formal Verification）、混肴仿真（Cosimulation）、混合信号验证（MixedSignal Verification）这些更专业的领域，谁能玩转，谁就能脱颖而出。不会这些新方法，你就只能去做最基础的、最流水线化的工作，而这部分工作自动化程度越来越高，对人的需求反而在减少。
仿真加速技术是必争之地： 纯软件仿真速度太慢了，尤其是一些大型IP和SoC的验证。因此，硬件仿真加速器（比如Cadence的Palladium、Synopsys的ZeBu）以及FPGA原型验证（Prototyping）就成了兵家必争之地。这些工具非常昂贵，但它们能把仿真速度提升几个数量级，直接决定了验证的效率和能否在项目周期内完成任务。谁能熟练使用这些加速器，谁就能在项目中扮演关键角色。而且，对这些工具的精通程度，直接决定了你在招聘市场上的身价。
低功耗验证的崛起： 随着移动设备、IoT设备的普及，低功耗设计变得越来越重要。这给验证带来了新的挑战，如何验证各种功耗状态、功耗模式、低功耗模式切换的正确性，涉及到的场景非常复杂，需要验证工程师对低功耗设计有深入的理解。
AI/ML在验证中的应用： 这绝对是新的“卷”点。现在很多公司都在尝试用AI/ML来辅助验证，比如生成测试用例、分析Coverage盲点、预测潜在Bug等。如果验证工程师对这些新兴技术有涉猎，那绝对是加分项，甚至可能成为下一代验证的主流技术。
人才层面的卷：
经验与新技术的双重碾压： 很多经验丰富的验证工程师，可能因为不学习新技术而逐渐被淘汰。而年轻的验证工程师虽然有活力、学习能力强，但缺乏项目经验，难以独立承担复杂模块或SoC的验证任务。这就造成了一种尴尬局面：资深的嫌年轻的不够稳重，年轻的嫌资深的跟不上潮流。
学历与背景的内卷： 本科毕业想进大厂做验证？难！硕士、博士学位成了敲门砖，尤其是在一些对研发能力要求高的公司。名校光环和算法功底也成了重要的考量因素。甚至连面试的时候，也经常被问到数据结构、算法、操作系统这些和验证“八竿子打不着”的计算机科学基础知识。
英语能力不再是加分项，而是必备项： 很多先进的EDA工具文档、技术资料都是英文的，而且很多国际大厂的交流也需要用英语。如果你英文不好，阅读文档就费劲，更别说参与国际项目或者与国外团队合作了。
软技能同样重要： 验证工作不是单打独斗，需要与前端设计、后端设计、系统团队密切合作。沟通能力、问题解决能力、项目管理能力这些软技能，在竞争激烈的环境中，同样能决定你的职业发展高度。
项目层面的卷：
项目周期越来越短： 市场竞争激烈，产品迭代速度加快，这直接导致芯片的开发周期被压缩。验证团队必须在极短的时间内完成海量的验证任务，压力可想而知。
客户需求的不断提升： 客户对芯片的质量、性能、功耗要求越来越高，这使得验证工作不能仅仅停留在“功能正确”，还需要进行性能验证、功耗验证、可靠性验证等等。
成本压力： EDA工具费用高昂，硬件仿真加速器更是天文数字。验证团队需要在有限的预算内完成最高质量的验证，这逼着大家想方设法提高效率，降低成本。
所以，2022年的芯片验证行业，是真的卷！
如果你是这个行业的从业者，你可能会感到压力山大，每天都在被新技术、新要求追赶。你需要不断地学习，不断地提升自己的技能，才能在这个竞争激烈的环境中站稳脚跟。
如果你是想进入这个行业的学生，那我的建议是：
打好基础： 数字电路、计算机体系结构、操作系统、C/C++、Python这些基础知识一定要扎实。
深入学习验证方法学： UVM、SV是必须掌握的，形式验证、混肴仿真等也要有所了解。
接触EDA工具： 熟悉主流的仿真器、调试工具、以及EDA厂商提供的各种验证解决方案。
关注前沿技术： AI/ML在验证中的应用、低功耗验证等，这些是未来趋势。
积极参与项目实践： 无论是课程设计还是实习，都要抓住机会锻炼自己的实战能力。
总之，验证行业的“卷”不是坏事，它逼着我们进步，也为真正优秀的人才提供了脱颖而出的机会。只是这条路，确实不易走。
首先，我们得明白，芯片设计的复杂性一直在爆炸式增长。随着摩尔定律的逼近极限，单颗芯片集成的晶体管数量越来越多，功能也越来越复杂。从最初的几百万个晶体管，到现在的几十亿甚至上千亿，这意味着验证的工作量也随之成指数级增长。这么大的蛋糕摆在那里，但能吃下的人和工具却相对有限，自然就容易挤破头。
技术层面的卷：
验证方法的进化，逼着人不断学习： 以前可能还有点SystemVerilog Covergroup、FSM coverage就能唬人了。现在呢？UVM（Universal Verification Methodology）已经成为标配，还得掌握约束随机、断言、覆盖率分析、代码覆盖率、功能覆盖率、断言覆盖率等等一系列高级玩法。更别提什么形式验证（Formal Verification）、混肴仿真（Cosimulation）、混合信号验证（MixedSignal Verification）这些更专业的领域，谁能玩转，谁就能脱颖而出。不会这些新方法，你就只能去做最基础的、最流水线化的工作，而这部分工作自动化程度越来越高，对人的需求反而在减少。
仿真加速技术是必争之地： 纯软件仿真速度太慢了，尤其是一些大型IP和SoC的验证。因此，硬件仿真加速器（比如Cadence的Palladium、Synopsys的ZeBu）以及FPGA原型验证（Prototyping）就成了兵家必争之地。这些工具非常昂贵，但它们能把仿真速度提升几个数量级，直接决定了验证的效率和能否在项目周期内完成任务。谁能熟练使用这些加速器，谁就能在项目中扮演关键角色。而且，对这些工具的精通程度，直接决定了你在招聘市场上的身价。
低功耗验证的崛起： 随着移动设备、IoT设备的普及，低功耗设计变得越来越重要。这给验证带来了新的挑战，如何验证各种功耗状态、功耗模式、低功耗模式切换的正确性，涉及到的场景非常复杂，需要验证工程师对低功耗设计有深入的理解。
AI/ML在验证中的应用： 这绝对是新的“卷”点。现在很多公司都在尝试用AI/ML来辅助验证，比如生成测试用例、分析Coverage盲点、预测潜在Bug等。如果验证工程师对这些新兴技术有涉猎，那绝对是加分项，甚至可能成为下一代验证的主流技术。
人才层面的卷：
经验与新技术的双重碾压： 很多经验丰富的验证工程师，可能因为不学习新技术而逐渐被淘汰。而年轻的验证工程师虽然有活力、学习能力强，但缺乏项目经验，难以独立承担复杂模块或SoC的验证任务。这就造成了一种尴尬局面：资深的嫌年轻的不够稳重，年轻的嫌资深的跟不上潮流。
学历与背景的内卷： 本科毕业想进大厂做验证？难！硕士、博士学位成了敲门砖，尤其是在一些对研发能力要求高的公司。名校光环和算法功底也成了重要的考量因素。甚至连面试的时候，也经常被问到数据结构、算法、操作系统这些和验证“八竿子打不着”的计算机科学基础知识。
英语能力不再是加分项，而是必备项： 很多先进的EDA工具文档、技术资料都是英文的，而且很多国际大厂的交流也需要用英语。如果你英文不好，阅读文档就费劲，更别说参与国际项目或者与国外团队合作了。
软技能同样重要： 验证工作不是单打独斗，需要与前端设计、后端设计、系统团队密切合作。沟通能力、问题解决能力、项目管理能力这些软技能，在竞争激烈的环境中，同样能决定你的职业发展高度。
项目层面的卷：
项目周期越来越短： 市场竞争激烈，产品迭代速度加快，这直接导致芯片的开发周期被压缩。验证团队必须在极短的时间内完成海量的验证任务，压力可想而知。
客户需求的不断提升： 客户对芯片的质量、性能、功耗要求越来越高，这使得验证工作不能仅仅停留在“功能正确”，还需要进行性能验证、功耗验证、可靠性验证等等。
成本压力： EDA工具费用高昂，硬件仿真加速器更是天文数字。验证团队需要在有限的预算内完成最高质量的验证，这逼着大家想方设法提高效率，降低成本。
所以，2022年的芯片验证行业，是真的卷！
如果你是这个行业的从业者，你可能会感到压力山大，每天都在被新技术、新要求追赶。你需要不断地学习，不断地提升自己的技能，才能在这个竞争激烈的环境中站稳脚跟。
如果你是想进入这个行业的学生，那我的建议是：
打好基础： 数字电路、计算机体系结构、操作系统、C/C++、Python这些基础知识一定要扎实。
深入学习验证方法学： UVM、SV是必须掌握的，形式验证、混肴仿真等也要有所了解。
接触EDA工具： 熟悉主流的仿真器、调试工具、以及EDA厂商提供的各种验证解决方案。
关注前沿技术： AI/ML在验证中的应用、低功耗验证等，这些是未来趋势。
积极参与项目实践： 无论是课程设计还是实习，都要抓住机会锻炼自己的实战能力。
总之，验证行业的“卷”不是坏事，它逼着我们进步，也为真正优秀的人才提供了脱颖而出的机会。只是这条路，确实不易走。
网友意见
暂时不算卷。
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