在现代电子设计自动化领域，电路的验证效率直接关系到芯片设计的成本和上市时间。随着电路复杂度急剧增加，传统基于CPU的寄存器传输级（RTL）仿真工具逐渐暴露出性能瓶颈，难以满足日益增长的验证需求。虽然FPGA加速器在某种程度上缓解了这一困境，但高昂的硬件成本和操作门槛限制了其广泛应用。近期由北京大学团队提出的GEM——基于GPU加速且受到仿真器启发的RTL仿真方法，展示了一种兼顾性能与成本优势的创新方案，引起了业界的广泛关注。GEM代表了电路仿真领域迈向GPU计算的新标杆，既解决了传统GPU仿真难以克服的并行执行障碍，也实现了高达64倍的加速效果，为高性能电路验证带来了新的可能性。传统RTL仿真主要依赖CPU串行或多线程处理，其核心挑战在于电路逻辑本质上的不规则性和多分支条件，导致CPU资源难以充分利用。
FPGA仿真器虽然能够大幅提升仿真速度，但开发周期长且设备成本高，限制了中小型团队的使用。早期尝试利用GPU加速RTL仿真遭遇了巨大的技术难题，尤其是GPU采用SIMT（单指令多线程）架构，其对执行路径和内存访问的高度统一性要求与RTL设计天然异构的控制逻辑发生冲突，造成线程发散和访问不规则，最终无法发挥GPU计算密集型的优势。GEM的核心创新在于引入一种虚拟超长指令字（VLIW）架构，专门针对电路仿真中的多样化控制与数据流进行设计。这一架构基于深度分析电路逻辑结构，采用类比FPGA设计流程的映射步骤，能够将复杂的电路逻辑转化为适合GPU并行执行的指令流。通过这种方式，GEM有效避免了线程分歧和内存访问冲突，实现了GPU的高效利用。同时，GEM设计了一套专用的CUDA执行流，保障了计算过程的灵活调度和数据共享，进一步提升了仿真吞吐量。
GEM平台具备多方面优势，首先是显著的性能提升。相比于目前主流CPU仿真器，GEM实验中最高达64倍的加速效果极大缩短了设计验证周期，支持更大规模、更高复杂度的集成电路仿真任务。其次，系统基于通用GPU硬件，避免了FPGA加速器的高昂投入和复杂维护，使得中小型设计团队和学术机构也能负担得起高性能仿真服务。此外，得益于架构的灵活性，GEM能够适配多种电路设计和验证场景，支持多种设计语言的RTL代码，进一步拓宽了其应用范围。作为2025年设计自动化大会（DAC）接收论文，GEM不仅技术创新独特，还获得了评审委员会的高度认可，同时荣获最佳论文奖提名，彰显了其在学术与实践领域的双重价值。对于未来电路设计自动化行业，GEM的出现预示着GPU加速仿真将成为主流方向之一。
随着GPU硬件性能的持续提升及专用加速架构的完善，电路验证的速度瓶颈有望被彻底打破，这将极大推动复杂芯片设计的发展循环，促进新一代高性能计算、人工智能芯片快速迭代。开发者和工程师可通过公开的GitHub代码资源快速上手GEM，结合自身具体设计需求进行定制与优化，加速自身研发效率。总而言之，GEM项目以其独具匠心的架构设计和实用的执行流程，成功破解了GPU上进行异构电路逻辑仿真的难题，开拓了一条高性能、低成本的RTL仿真路径。面对不断增长的电路复杂度和快速迭代需求，GEM为电子设计验证领域注入了新的技术动力，也为后续相关研究提供了宝贵的借鉴与启示。随着行业进一步探索基于GPU的仿真优化方法，未来电路验证效率的提升将变得更为可期。
