专家在餐桌上,第3部分:多个验证引擎的价值,推动需求的验证在云中。
半导体工程坐下来讨论的状态与让-玛丽•深色验证,模拟营销高级总监导师,西门子业务;弗兰克•Schirrmeister高级集团产品管理主管节奏;戴夫Kelf,负责营销的副总裁OneSpin解决方案;首席执行官Adnan哈米德Breker;首席执行官和Sundari MitraNetSpeed系统。以下是摘录的谈话。要查看第1部分,点击在这里。第2部分是在这里。
SE:正式融入验证图片,特别是诸如缓存一致性和便携式刺激?
Kelf:你可以处理大量的数据在一个正式的引擎比你可以移动更容易设计。然后你可以分析缓存一致性与一个特定的功能,允许您状态属性或细节关于便携式刺激工具。所以它变得更加简单。分析这些数据,有一个平台,这是下一个前沿的验证。这不是发动机的性能。这不是一个问题。当然,你必须有性能。但它是如何处理数据在云中或本地。
Schirrmeister:正式不是唯一的智能引擎。区别是你需要四个引擎的智能工具。正式的贡献是一个数据。你今天合并范围从正式、仿真、模拟和原型验证环境。智慧是最重要的。对我来说,正式的核心引擎。区别在于静态或动态。你有不同的静态和动态引擎,所有这些提供数据。你有聪明的一代的测试数据,然后分析之上的。这就是你想要应用机器学习。 You want this thing running 24 x 7 to say you haven’t looked at this piece over here.
哈米德:我们发现如何让设计和测试跨越所有这些引擎。我们还没有得到所有的验证环境完全。和我们今天看到的一件事是,当我们加速运行测试的能力,我们需要运行的测试运行。便携式刺激产生更多的测试提供了一种方法。还与便携式刺激,你不必把验证环境。我们可以允许测试工具翻译从便携式刺激到这些环境。有充分的理由有不同的环境。我们可以做各种各样的层上的他们让他们看起来一样,但这只是增加了开销。所有的分析是一样的。与便携式刺激你可以说,这是测试你关心。 Just go cover all of them.’ So we’re getting direct feedback from the test generators that they did all of these things, and here’s what went wrong. It’s interesting that we’re looking at machine learning, but some of the issues we’re dealing with today will be dealt with by Portable Stimulus.
密特拉:正式非常聪明。这是唯一能帮助我们发现死锁。我永远可以模拟并没有发现死锁。我可以模仿很多。所以一切相互补充。你不能带走任何东西。最后所有这一切都归结到分析的验证环境。这是一个假阳性或一个真正的错误吗?你怎么确认?它仍然是由工程师和建筑师想出正确的做事的方法和使用这些工具去做他们知道怎么做最好。
深色的我不认为,作为一个行业,我们对调试更聪明。
Schirrmeister:从正式我们生成testbenches得到执行和确认。
密特拉:每个工具都有自己的好处。
SE:云哪里适合呢?
密特拉:我们可能有一个或两个小服务器在办公室。我们所做的一切从一开始就是主持。我们从来没有投资于自己的基础设施。如果你构建大规模的系统,你可以想象,在模拟器水平数以百计的许可证和每一个可能的工具你可以得到。
Schirrmeister:它需要从商业模式的角度来看,意义和商业模式正在改变。
深色的:安慰与云的级别是什么?
密特拉在云中:我们还没有分配,但它远吗?不。
Schirrmeister:这里有两个元素到云。一个是小公司,规模较小的设计,通常不会考虑仿真。他们负担不起在三年内硬件投资,所以他们使用它为一个特定的项目。
密特拉:那是我们所做的。我们负担不起一个模拟盒子。
Schirrmeister:但有一块,这是使用峰值。这是大男人在做什么。他们有紧急情况需要更多的周期很短的一段时间。
Kelf:发生在正式。但随着仿真,得到这些丘陵图表。与正式的大幅飙升。使用率模型效果很好。
SE:这对于便携式刺激,变得重要,对吧?
哈米德:是的,它在。
Schirrmeister:涅槃便携式刺激是当你有一个巨大的负载的测试用例,并在一个理想的世界里你不会知道他们执行。在云中,可以做,我们有客户看怎么测试用例需要验证到云。这可能会随一天的时间,,因为也许有一个便宜的选择如果你不使用非高峰容量。我们正在寻找不同的方式安排时间表。
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