验证和物联网

半导体工程坐下来讨论物联网将会产生什么样的影响在设计周期,主任Christopher无法无天,外部客户加速英特尔的软件服务集团;大卫·莱西设计和验证技术专家惠普企业;吉姆•霍根Vista的管理合伙人企业;高级产品管理组主管弗兰克Schirrmeister系统&验证小组节奏。以下是摘录的谈话。第一部分,点击在这里。

SE:我们能继续分而治之验证系统变得更加复杂和相互关联的?

莱西:你必须看看验证问题从多个水平。你从IP水平和确保它的功能,根据规范。然后将其集成复合的挑战从所有这些不同的组件到一个SoC。失败是真正的挑战在哪里。和这些组件如何交互真的开始创建一个指数的问题。这是当你真正开始从一个系统级的焦点。

SE:你可以定义你系统级是什么意思?

莱西:系统级真的理解整个SoC,以及操作系统通常要上运行的工作负载的系统。变得更加复杂,当你以一个SoC和把它放到一个客户系统,像一个服务器。有一个更广泛的定义,因为有更多的组件。在这一点上,它变成了一个更具挑战性的指数的问题。然后你必须开始缩小它通过专注于用例。这将如何被使用?要运行软件是什么?什么期望从这个系统。只有这样你才能让你验证拥抱你要专注于保持质量。

无法无天的:我们采取一个非常相似的方法,专注于知识产权,确保它的工作。这为我们提供了大量的可控制性和更快的通过环境运行周期。但对我们来说,另一个是验证规划重要组成部分。我们有特色。我们的进攻计划我们要如何验证这些功能吗?不仅仅涉及到确保工作的特性,而且他们如何反应的刺激,可能会是意想不到的。我们已经定义的行为,我们希望在这些场景。但我们不一定能把每一个可能的场景。所以我们仍然依靠约束随机和体积回归探讨围绕这些领域,找出我们的硬件可能无法操作像我们预期。

莱西:这是一个很好的观点。如果你计划规范、架构师定义,设计在硅硅灌输这些规格。你认为你做的一切,然后出现了一个软件层。它使用在练习的方式你认为绝不可能的事情。这就是系统的多层方法非常重要。可以随机测试每孔硅,很多仍在继续,但您还需要从一个系统的方法。所有这些部分组合成一个时,你不能做同样的一个测试人员的测试水平,除非你得到正确的刺激。来自应用程序是如何利用和利用硅。

SE:但是你怎么做,如果你没有所有的IP,特别是模拟?另外,软件更新一个产品的生命。连接到设备你从未想到过。如果有些设备应该持续10年,可能是内置的安全你过时的几年后。

霍根:首先,我想放弃这个词物联网,称之为集成的东西。这是一个更准确的名字。我们有工作约40人。我问美国国防部提出的那些家伙。他们想做的是建立一个引擎,可以接受的行为,然后回应行为我看到刺激超出我预期的行为标准。然后,我必须想出一些行动。通常,操作是关闭它,做硬重启。但是会有片上验证引擎,附带的芯片。换句话说,我们必须学习和保持学习的能力,然后利用学习来应对威胁的演变和发展的生命周期的筹码。这与美国国防部尤其如此。

莱西:软件硬件时往往是我们的朋友,因为我们总是把额外的功能和调试引擎在我们的芯片,如果我们发现一个问题,当我们把我们的硅,通常这个问题变成了一个特性,我们利用软件来解决。而发生的大部分时间在实验室里当我们拿回我们的硅产品在我们的船,如果我们找到一些该领域的客户时使用它,我们可以用类似的方法。然后软件可以提供升级路径。其他方面的软件,可以帮助我们的产品是我们的许多现在包括嵌入式处理器芯片。所以软件是一个我们芯片的一部分,它使我们一个简单的路径提供升级和额外的功能或适应环境的变化,如果这些设备需要活得更长。

无法无天的:我们从事的一个项目涉及到智能手机。智能手机处理问题的方式是软件过滤器。我不得不退出14版本的操作系统找到一个没有软件过滤器。软件扩展了平台,这是一个很好的方法,但这是有代价的。花费你的能量。你迟早要到硬件。

Schirrmeister:这是一个有趣的问题定义安全点。所以如果发生坏事会发生什么呢?安全关闭非常不同的电话或一架飞机或一个安全气囊。定义是非常重要的,它是越来越复杂,当你把它插到系统环境。

SE:批准改变之前的定义什么是足够好吗?

无法无天的:我们不喜欢这个词,因为它意味着低质量。但从供应商的角度来看,你有一系列的解决方案。每一个都有一个特定的目的和宽容。你必须明白这些。你可以无限期地进行验证,但你会错过窗外,你永远不会赚到钱,因为你不能让它出门。发生有一个权衡。我们试图理解使用模型和尽可能满足客户的质量预期的甚至超水平发挥。不一定”这个词足够好。”这是“适当的”对于每一个应用程序的。但这些会有所不同。

莱西很多是关于风险承受能力。你冒险,也许早期的船。我们会承担更多的风险pre-silicon验证,希望把事情进实验室,也许有机会得到一个产品。我们不要看事情不够好。我们仍然想要交付高质量。但它也可以归结为不同的特性。如果我们有一个节点控制器芯片的一致性不工作,我们不能船。它必须工作。但可能对错误日志记录功能来帮助我们调试和理解可能出现了错误在一个巨大的、复杂的系统。如果不工作就像我们想要它,我们可能会与发送好了,只要我们理解这将如何影响调试功能。 It does vary depending on the feature.

Schirrmeister:如果你看看验证管理、“足够好”是有回来,可以使可行的软件。它成为一个功能,软件和一个工作集的勘误表可以使芯片工作。在验证计划,你有信心水平。你从来没有100%的信心。但是你覆盖的所有物品你录制?这包括工作的电力需求。这就是为什么人们在仿真运行。它需要启动软件。它需要运行的基本测试。这就是为什么人们把OpenGL提前进入硅相。 It’s becoming a huge verification planning challenge. And then there’s this moment of truth when you’re ready to tape out, but you know you haven’t covered all the bases. You just have covered enough to get to production.

霍根:这是你的信心水平,你愿意容忍。这是一个statistical-based动力行业几十年的概念。但这是蛮力。可接受的是什么?Two-sigma吗?4σ?Seven-sigma吗?这取决于应用程序。好消息是这个行业发展深度学习和机器学习引擎。这些都是伟大的平台寻找这些问题的答案。 Wherever we can deploy deep learning, it takes us beyond the statistical realm and allows us to have a higher confidence level so we can make an informed decision. We may be able to skip ‘this’ and catch it in a software filter to extend the platform. But what kind of risk are we taking? That’s one of the most exciting things in the next year or two. You’ll start seeing deep learning concepts coming into the verification tools and suites. We’re deploying them on a number of projects already.

有关的故事
验证和物联网(第1部分)
特定于应用程序的验证,为什么质量可能会有所不同从一个市场下;为什么不同模型在不同的时间准备。
反思验证汽车
第二个两部分组成:规模经济,为什么不工作在安全至上的市场。
2017:工具和方法论的转变(第2部分)
系统定义驱动工具开发,大的变化将在功能验证。
系统级验证处理的新角色(第2部分)
小组成员讨论混合不同类型的系统,要求模型不连续和常见的刺激和调试的需要。
应对物联网安全
更新连接设备创建一个全新的挑战,继续发展的威胁。