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作者：Anika Sunda

功能驗(yàn)證占用了目前 SoC 設(shè)計(jì)投入勞動的 70% 以上。然而，即使在驗(yàn)證上投入如此之大，流片時出現(xiàn)功能失效的風(fēng)險(xiǎn)卻比以往任何時候都要高。其主要原因是，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)不知道功能正確性與流片目標(biāo)的距離。SoC 驗(yàn)證時的覆蓋收斂就像是追逐海市蜃樓。

實(shí)現(xiàn)真正的功能驗(yàn)證收斂從而充滿信心地完成流片，看似天方夜譚。做出流片決定只能取決于當(dāng)時的判斷。有經(jīng)驗(yàn)的工程師會基于驗(yàn)證完整性指標(biāo)、發(fā)現(xiàn)的功能性錯誤的占比和復(fù)雜性等因素，來判斷是否達(dá)到足夠的收斂水平和信心。

所有運(yùn)行了無數(shù)夜間回歸測試的驗(yàn)證工程師，都希望可以更快地實(shí)現(xiàn)覆蓋目標(biāo)，尋找到一種即插即用的解決方案，一種自動化的方法，用最少的資源更快地實(shí)現(xiàn)覆蓋率收斂。

Xcelium 機(jī)器學(xué)習(xí) App 從以前的回歸運(yùn)行中學(xué)習(xí)，并引導(dǎo) Xcelium 隨機(jī)化內(nèi)核，幫助縮短回歸時間，以顯著縮短的仿真周期更快地實(shí)現(xiàn)覆蓋率收斂，在特定的感興趣的覆蓋點(diǎn)周圍捕獲更多漏洞。

下圖是機(jī)器學(xué)習(xí) App 在某頭部半導(dǎo)體公司的成功應(yīng)用案例?？梢钥吹剑瑱C(jī)器學(xué)習(xí)（ML）回歸比基準(zhǔn)運(yùn)行快了大約 1.4 倍（機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在 ~62k 次運(yùn)行時達(dá)到 96%，基準(zhǔn)運(yùn)行在約 80k 次運(yùn)行后才達(dá)到相同水平）。

這個數(shù)據(jù)意味著，過去耗時 2 個月的收斂周期縮短了 2- 3 周左右。很明顯，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）讓回歸運(yùn)行更加高效，幫助用戶更快實(shí)現(xiàn)覆蓋率收斂的目標(biāo)。

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