AI 芯片公司（如寒武纪、壁仞等）的 FPGA 验证工程师，面试时特别关注哪些方面的经验？

我就在其中一家干验证。节奏确实快，技术迭代猛。

面试官关注的点，排序大概是：
1. 扎实的验证技能：UVM的实战经验（sequence、coverage、scoreboard怎么搭的），形式验证工具（JasperGold等）是否用过，FPGA原型验证流程（比如如何用Vivado/VCS做仿真，如何debug时序问题）。
2. 对AI计算范式的理解：不是要你懂训练算法，而是要懂加速器怎么算的。比如，你知道MAC（乘加）阵列，知道数据复用（weight stationary/output stationary），知道为了算卷积需要做im2col或Winograd变换。验证时才能设计有针对性的case。
3. 特定协议和架构：NoC几乎是必问，因为AI芯片片内互联复杂。可能会问AXI/CHI协议，以及如何验证多核同步。另外，内存子系统（DDR/HBM）的验证经验也很重要，因为带宽常是瓶颈。
4. 脚本和自动化能力：Python是标配，用来生成测试向量、处理结果。可能会现场让写个小脚本。

准备建议：重点准备项目经历，把验证一个模块的完整流程讲清楚，突出如何覆盖corner case。如果没有AI项目，可以强调自己学习能力强，并展示对相关论文或开源项目（如TVM, VTA）的了解。

避坑：别硬吹不懂的技术。面试官往往自己就是专家，深问一句就露馅。诚实说“这个我没做过，但我的理解是...”更好。

面试过几家，也面过别人。AI芯片公司的FPGA验证岗，核心是验证加速器IP或SoC，所以肯定会问AI相关。

首先，验证方法学（UVM）和脚本能力（Python/Perl）是基础，必问。但重点会偏移：一是对神经网络基础概念的理解，比如卷积、池化、量化（定点/浮点）、常见网络结构（ResNet, Transformer）。不要求你推导，但得清楚计算和数据流。二是对加速器架构的了解，比如Tensor Core、脉动阵列、内存层次（HBM/GDDR）。验证时要考虑数据搬运和计算单元的配合。

通信协议方面，NoC（Network-on-Chip）和高速接口（如PCIe, CXL）常考。可能会让你设计一个验证场景，比如如何验证NoC路由的正确性和带宽。

建议：复习一下AI芯片的经典论文（如Google TPU架构），了解常见架构的优缺点。实际项目中如果没有AI经验，可以自己用FPGA实现一个简单的卷积加速器，哪怕只是仿真，面试时能讲清楚验证点就很加分。

真题举例：1. 如何验证一个矩阵乘法单元？2. 如果发现AI加速器输出精度不符合预期，可能有哪些原因？3. 如何构建带随机约束的AI工作负载测试向量？

节奏确实快，技术迭代也猛。面试官肯定会深挖你对AI芯片特定挑战的理解。我个人的经验是，他们特别关注两点：一是对“精度”和“性能”的验证思路，二是实际项目中处理复杂问题的能力。

比如，神经网络推理涉及定点量化、混合精度，你怎么验证这些转换带来的误差在可接受范围内？这不是传统的功能验证，需要你设计一些定向的测试去评估精度损失。又比如，AI芯片的功耗和性能验证越来越重要，面试可能会问你怎么搭建性能模型，或者如何通过仿真去评估带宽利用率。

协议方面，除了NoC，像AXI总线的高级特性（乱序、outstanding）一定要熟，因为加速器内部数据流复杂。

建议你准备一两个能体现你解决复杂验证问题的项目，讲清楚背景、你的方法、遇到的坑和最终结果。他们想找的是能快速上手、理解架构本质并创造验证方案的人，而不是只会用工具的执行者。

另外，如果公司有公开的论文或技术博客，提前看看，面试时提到会显得你很有心，也更容易和面试官聊到一块去。

我面过几家，感觉他们最看重的是你能否把验证和AI芯片的实际需求结合起来。不是单纯问你会不会UVM，而是问你怎么验证一个矩阵乘法单元，怎么构造覆盖场景去测各种数据位宽和稀疏性。我遇到过的真题包括：描述一下你如何为AI加速器中的脉动阵列设计验证环境；如果遇到计算结果和预期有细微误差（比如由于定点量化），你会怎么排查？所以建议你重点准备：1. 复习神经网络基础，尤其是卷积、矩阵乘的运算过程和数据流动。2. 深入理解一到两种AI芯片常见架构（比如谷歌TPU的脉动阵列、NVIDIA的Tensor Core工作原理）。3. 协议方面，NoC（片上网络）和高速接口（如PCIe、DDR）的验证经验绝对是加分项，因为数据搬运在AI芯片里是关键瓶颈。

另外，他们很喜欢问场景题，比如“给你一个全新的加速器模块，你会如何从零开始制定验证计划？”这时候你需要展现出结构化的思维，从规格分析、测试点分解、环境搭建、到覆盖率收敛和性能验证的完整流程。

最后，别忘了展示你的脚本能力（Python/Perl），因为处理大量测试向量和数据分析是家常便饭。

作为在类似公司干过的验证工程师，我的体会是：面试官会死死盯着你的项目深度和快速学习能力。

他们知道AI技术迭代快，不指望你什么都懂，但特别看重你遇到新协议、新架构时，如何快速上手并搭建验证环境。比如，可能会问：“如果我们公司用的是一种自定义的片间互联协议，文档不全，你怎么开展验证？” 这时候，你的思路（比如先做协议分析器、用参考模型对比、设计随机异常注入等）比具体知识点更重要。

对神经网络和加速器架构，理解到数据精度影响和内存带宽瓶颈这个层面就很有用。面试常问：验证中如何考虑不同数据精度（从FP32到INT4）对硬件行为的影响？如何构造测试来压测存储带宽？这都直接关系到芯片的实际性能。

真题方面，我遇到过：1. 描述一下你验证过的规模最大、最复杂的模块，难点在哪？2. 如何验证一个支持动态稀疏计算的加速器单元？（考察对AI稀疏化优化的理解）3. 形式验证在AI芯片验证中适合哪些场景？哪些不适合？

给你的建议：梳理自己项目，把其中和“高性能”、“低功耗”、“复杂控制”相关的部分重点准备。同时，去这些公司的官网或技术博客看看他们发布的芯片架构特点，面试时能提到一两点，会显得你准备充分且很有热情。

恭喜拿到面试机会！AI芯片公司的FPGA验证岗，确实和传统FPGA或ASIC验证侧重点不太一样。我面过几家，感觉他们最看重的不是你UVM多熟（当然这是基础），而是你能不能把验证工作和AI芯片的具体应用场景结合起来。

面试官特别喜欢问：假如你要验证一个矩阵乘法的硬件加速单元，你会怎么设计测试点？怎么保证覆盖了各种数据格式（int8/int16/fp16）和形状（非方阵、带padding）？这里就考察你对神经网络算子计算本质的理解了。

另外，对特定协议和架构的熟悉程度是巨大加分项。比如NoC（片上网络），他们可能会问，如果验证中发现某个路由节点数据堵塞，你如何定位是协议问题、时序问题还是资源争用？对AXI4、ACE、CHI等总线协议，尤其是高性能计算里常见的特性（如cache一致性），一定要准备实际debug案例。

建议你：1. 复习经典神经网络模型（如ResNet、Transformer）的基本计算图和数据流。2. 了解常见的AI加速器架构特点（比如脉动阵列、数据流架构）。3. 重点准备一两个你过去项目中，如何应对复杂协议或高性能设计的验证经历，讲清楚方法和结果。

节奏确实快，他们可能直接给你一段RTL或一个架构图，让你现场说验证计划。别慌，抓住数据流和控制流两个主线去拆解就行。