使用Xcelium Machine Learning技術(shù)加速驗(yàn)證覆蓋率收斂
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:zhoubin333
文檔大小:2077 K
標(biāo)簽: 隨機(jī)測(cè)試 受約束的隨機(jī) 功能覆蓋率
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文檔介紹:隨著設(shè)計(jì)越來(lái)越復(fù)雜,受約束的隨機(jī)化驗(yàn)證方法已成為驗(yàn)證的主流方法。一般地,驗(yàn)證激勵(lì)做到不違反spec描述條件下盡量隨機(jī),這樣驗(yàn)證能跑到的空間才更充分。但是,這給功能覆蓋率收斂帶來(lái)極大挑戰(zhàn),為解決這一難題,Cadence率先推出了仿真器的機(jī)器學(xué)習(xí)功能——Xcelium Machine Learning,采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)讓功能覆蓋率快速收斂,大大提高驗(yàn)證仿真效率。介紹了Xcelium Machine Learning的使用流程,并給出在相同模擬(simulation)驗(yàn)證環(huán)境下應(yīng)用Machine Learning前后情況對(duì)比。最后Machine Learning在模擬(simulation)驗(yàn)證中的應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。
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