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新思科技VSO.ai如何颠覆芯片验证
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简介随着片上系统SoC)复杂性不断增加,IP的复杂性与验证难度以及用于验证的VIP的开发要求也日益提高。不断发展的协议标准要求为IP和VIP提供动态测试套件,并满足规定的功能和代码覆盖率指标。这通常需要: ...
随着片上系统(SoC)复杂性不断增加,新思芯片IP的科技复杂性与验证难度以及用于验证的VIP的开发要求也日益提高。不断发展的颠覆协议标准要求为IP和VIP提供动态测试套件,并满足规定的验证功能和代码覆盖率指标。这通常需要:
海量的新思芯片仿真周期测试
大量的计算资源(用于运行冗余测试)
以及投入大量人工调试工作来填补覆盖率漏洞
VSO.ai有何帮助?
新思科技VSO.ai凭借其先进的架构应对功能覆盖率收敛难题,其架构涵盖覆盖率连接引擎、科技覆盖率导向的颠覆约束求解器,以及全面的验证覆盖率根本原因分析与报告功能。
VSO.ai在粗粒度测试级别上运行,新思芯片并与测试环境集成,科技能够根据测试结果的颠覆变化不断学习,从而实现自动化、验证自适应的新思芯片测试优化。VSO.ai在运行测试时,科技以最大化ROI为优先目标,颠覆同时消除冗余测试,从而加快覆盖率的收敛速度并节省计算资源。
该工具同样在仿真器的细粒度级别上运行,通过调整约束随机激励,以更好地覆盖未执行的覆盖点,从而提升测试结果质量(QoR)。这不仅加快了覆盖率的收敛速度,还能推动覆盖率收敛到更高的数值。
最后的收敛工作挑战则通过AI驱动的覆盖结果分析自动化来解决。VSO.ai可以执行根本原因分析(RCA),确定为什么没有到达特定的覆盖点。该工具会首先尝试自行解决,如果不能解决,它会向验证开发者提供可行的结果,例如识别出有冲突的约束。此外,它能够与URG和新思科技Verdi等工具集成,从而更好地实现约束的可视化与分析。
新思科技如何优化IP回归流程
新思科技IP团队致力于优化IP流程,期望将回归签核时间缩短到3天以内,而新思科技的VSO.ai在达成这一目标方面发挥了关键作用。
在探索过程中,VSO.ai在USB3x数字IP和混合信号PHY层IP上进行了中大型回归试验,测试用例多达4,000条。新思科技IP MPHY团队借助新思科技VC Execution Manager这一回归管理工具的插件来部署VSO.ai,实现了无缝的执行体验,并对ML模型进行持续调优,以获得最佳结果质量和结果效率。VC Execution Manager中的VSO.ai插件提供了一站式解决方案,可监控回归和覆盖率结果、优化结果以及ML模型的健康状况。
从下表结果可以看出,VSO.ai已融入这些IP的发布回归测试流程,大幅减少了人工干预需求。

在PCIe GEN6 PHY测试中,运行次数减至原来的三分之一(从710次减少到226次),功能覆盖率仍达61%。

▲PCIe GEN6 PHY测试结果
VSO.ai在代码覆盖率方面也同样表现出色,通过减少一半的测试次数,实现了相同的行覆盖率、FSM覆盖率和跳转覆盖率。

▲AMBA CHI VIP测试结果
结论
VSO.ai的应用显著优化了IP和VIP环境的回归测试流程。它将达到77%覆盖率所需的种子数量减少了10倍,随后又通过优化特定测试平台架构,将覆盖率进一步提升到97%,充分体现了其在优化测试环境方面的卓越效能。即便对于像AMBA这样成熟的VIP,VSO.ai也通过提高测试平台环境质量,证明了自身价值。借助这一独特的自动化解决方案,团队能更有信心交付高质量IP和VIP,有效应对质量、资源管理和效率等方面的常见挑战。
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