通过验证减轻风险

验证是减轻风险,越来越多的问题之一与不断增加的复杂性和新架构的报道。

覆盖整个概念是确保芯片会像设计的那样。需要确定仿真测试,刺激它的有效性,及其有效性的激活功能行为的结构和设计。

“历史上有两类coverage-structural和功能性,”哈利说福斯特,首席科学家验证导师,西门子业务。“结构覆盖包括代码覆盖率和行覆盖率,而功能覆盖是一个设计的行为,比如看所有适当的数据包进入一个接口或所有的状态机。已经存在一段时间了。”

soc添加新类型的报道,主要是系统级相关方面的设计,如性能、动力、安全、安全。”与此同时,系统级分析变得越来越重要,不符合传统观念上的覆盖率,恰好是非常统计在自然界中,”福斯特说。“尽管如此,我们仍在试图回到testbench生成刺激是否允许我们测试性能,力量,安全,和安全。”

自动生成这些覆盖模型已经被证明有用的一段时间。

结构覆盖在软件领域可以追溯到几十年,而硬件世界只有引入结构覆盖(如行覆盖大约在1990年),自动生成一个覆盖模型,福斯特说。“这拿出适当的结构,构建一个覆盖模型,并已实施多年。当涉及到功能覆盖,这是一个非常活跃的研究领域在学术界过去15年取得了不同的结果。”

最近,商业工具帮助确定失踪覆盖属性使用数据挖掘技术,他说。“我们的想法是,我运行仿真,然后这个数据挖掘工具本质上是通过波形生成并确定是否可以识别一些有趣的性质。然后用户可以分析和确定覆盖漏洞在哪里。”

便携式刺激标准的引入,它描述测试目的,提供了一种自然的覆盖模型,。“这样做的原因是,我们编译便携式刺激到一个图表,通过遍历图和图生成刺激,”福斯特说。“你可以告诉从这两件事。首先,你可以告诉输入空间比例已被覆盖。其次,你可以看到用例覆盖,因为每一个遍历整个图基本上是一个用例。

新进展包括生成测试的能力,和作为它的一部分看看报道将在生成的测试执行时间,根据Larry悟道,产品管理总监节奏系统和验证组。“现在可以生成、测试和等级测试之前执行一个测试。这意味着更有效的回归测试可以排名和命令,据报道,它会提供为了有一个更高效的回归。低价值的测试可以铲除野草的接点和测试覆盖的低回报的观点从回归计划或测试计划不花任何CPU周期实际运行那些测试。”

与这个是post-execution覆盖率分析能力。便携式刺激模型和工具引擎可以捕获的信息执行为了写报道的查询。

“你可以写,我在想如果我们已经测试了这情况,这些事情发生在平行时发生等。,“悟道说。“事实后,你可以通过建立,并了解更多关于您的测试覆盖,给自己一个更完整的画卷,是行使在设计通过后处理PSS覆盖审讯模型。”

增加活动在ISO 26262汽车安全标准,这就要求最严格的覆盖率分析推动额外的努力。“著名的v模型用于ISO 26262和其他应用程序显示一个闭环验证过程,采用需求映射到验证过程产生覆盖率数据反馈的直接需求。便携式刺激提供了一个有效的方法将需求映射到场景中,驱动验证testbenches然后喂覆盖率数据。这是一种强大的方法来匹配直接覆盖在系统级需求和原设计规范。我们正在迈向点可执行意图规范的验证可以直接测量,”首席营销官指出戴夫Kelf Breker验证系统。

各种各样的激励变化的数据
上升的活动一切相关数据分析/大数据分析,机器学习技术给工程团队原因暂停,因为更比以往任何时候都可以用数据

“这将改变在验证,特别是因为你比你甚至可以这样做更原始的报道中描述模型思维在IP级你组装这个东西,“悟道说。”测试你做真的变得如何启用和想象所有的活动和所有的东西,然后把它变成很好理解像覆盖模型或指标驱动方法给工程团队的观点,“哦,你已经测试了我想要的,我能看到结果,我可以想象它的完整性,更有信心,我要得到我想要的东西在一天结束的时候。”

他建议这对EDA供应商是肥沃的土壤被利用,因为它是一个区域自动化可以产生巨大的差异。“很多这些事情不会发生,没有发生,因为他们不是自动的。他们没有以正确的方式包装。数据并不容易。所有的错误都犯错误,犯错误,也犯”基本上是阻止我们利用大量的工作已经完成,可以从工作和信息。自动生成的覆盖模型的第一指标,这不仅是可能的,但它改变了游戏的不是两个不同的努力。如果有人要找出他们正在测试,他们所覆盖,他们学到的东西,以及如何生成所有的刺激能够这样做,这需要大量的时间。”

缺点自动生成
而反应通常是积极的覆盖率模型的自动生成,人们的一个担忧是,这些新功能可以创建一个虚假的保护。覆盖模型仍然需要仔细检查。

光明的一面,正式和assertion-based验证级别来缓解这一担忧,这工程团队仍然是写那些断言和检查,给他们信心不只是盲目地接受自动生成的覆盖模型。

“形式验证是一个技术的飞速发展,移动,“悟道说。“很多这也是基于一种数据驱动的方法,我们能够提高效率的正式算法因为我们学习和利用这些机器学习技术,使之更有效,更适用于更广泛的空间。”

这个自动化的方法是获得地面整个EDA世界。

“除了许多其他好处的断言和/或覆盖属性,这些可以用于自动生成特定类型的覆盖模型,”尼古拉·Tusinschi说产品专家,设计验证OneSpin解决方案。”模拟、断言和覆盖属性定义一个形式的报道,已经引发结合其他指标,如代码覆盖率和功能覆盖率。在形式验证,断言和介绍属性触发,这些结果,如果不是必须,应该融入覆盖数据库和覆盖观众随着模拟指标。”

他指出,形式验证也可以提供基于模型的突变的报道,这是非常宝贵的,因为它衡量的设计是由断言和覆盖的属性。“大多数覆盖率指标只报告是否激发设计的一部分。突变覆盖措施是否错误的设计会被检测到的断言。这种形式的报道也应该与其他结果集成模拟和形式验证。”

把这一切放在角度来看,福斯特说,鉴于验证工程师的时间花在各领域的验证,自动覆盖是迄今为止最重要的主题。

例子:根据他的研究,验证工程师花时间在以下方式:

• 13%的时间是花在测试计划。“如果你不正确的测试计划,不管你有什么自动化,”福斯特说。
• 19%的时间花在testbench发展,覆盖模型以及刺激发电机和跳棋。
• 21%的时间花在设计适当的测试,相关的运行和管理。
• 44%的时间花在调试。

然而,展望未来,最大的挑战将是有效地管理和利用的所有数据,悟道断言。

“大验证数据会设置新的需求是来自多个数据源的数据,你真的希望能够结合数据来创建更复杂的数据集,插入这些神经网络的算法,可以从类型。因此,巨大的挑战将在创建基础设施能够自动化,”他说。