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一種用于AI視覺處理芯片的驗(yàn)證加速方案

路科驗(yàn)證 ? 來源:路科驗(yàn)證 ? 作者:路科驗(yàn)證 ? 2023-03-28 16:41 ? 次閱讀
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介紹

本文中所涉及的AI邊緣推斷視覺處理芯片的實(shí)際用例都較為復(fù)雜,而且也需要牽扯到多個模塊參與,例如攝像頭輸入、多通道數(shù)據(jù)的媒體編解碼、圖像處理、多顯示支持等。要去協(xié)調(diào)這么多的模塊,還要將它們與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合構(gòu)建用例。

由于對系統(tǒng)中各個硬件要素的協(xié)調(diào)調(diào)度要求較多,AI視覺處理芯片需要更多使用固件去進(jìn)行測試,這對于從IP/子系統(tǒng)層的測試用例到系統(tǒng)層的移植、以及在早期階段獲得較為準(zhǔn)確的性能數(shù)據(jù)和功耗數(shù)據(jù)都提出了要求。這篇論文提供了一個作者在功能、性能和功耗這三個方面的硬件加速驗(yàn)證方案。

問題闡述

不同于常見的SoC在數(shù)據(jù)傳輸和控制上的測試方案,AI視覺處理芯片往往需要結(jié)合多個高帶寬的多媒體控制器發(fā)起多個數(shù)據(jù)幀,模擬真實(shí)應(yīng)用。而這么大的數(shù)據(jù)處理量,仿真往往會受制于仿真性能無法有較好的表現(xiàn),所以在AI芯片驗(yàn)證方面,如果想要測試真實(shí)場景,那么就需要將固件在硬件加速器(emulator)上去處理。

由于功能、性能、功耗三個方面的驗(yàn)證在工具層面都缺少統(tǒng)一的平臺做處理,而且不同形式的測試向量和方法學(xué)也讓這些測試場景無法做到自動化映射。從工程實(shí)現(xiàn)角度考慮,一個需求是把功能測試的數(shù)據(jù)能夠給到性能分析和功耗評估,另外一個需求是將IP/子系統(tǒng)層面的測試用例能夠給到SoC層面測試。

功能驗(yàn)證方案

下方給出了在采用固件驗(yàn)證的情況下的測試方案。固件在早期驗(yàn)證中,可能使用的是例如SystemC/C++這類的純軟件測試平臺,在此基礎(chǔ)上他們可以提供早期的固件和十六進(jìn)制文件(在后期的硬件加速測試中使用)。同時,在IP/子系統(tǒng)硬件加速測試中,可以根據(jù)測試文件(二進(jìn)制文件和log文件)做后處理繼而獲得測試中的硬件配置數(shù)據(jù)和圖形文件。

在接下來的SoC emulation,可以將從早期軟件測試中固件、IP/子系統(tǒng)emulation中提取的硬件配置、圖形文件共同作為SoC測試中的元素,讓他們用來盡可能實(shí)現(xiàn)從IP/子系統(tǒng)到SoC的測試場景移植。 接下來可以利用emulator中的總線監(jiān)測組件,獲得總線傳輸數(shù)據(jù),并將這些數(shù)據(jù)信息交由Python腳本去做處理,以便達(dá)到數(shù)據(jù)比較、性能監(jiān)測等目的。

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這個方案意味著測試從大的層面來看,是以最終通過固件測試為目的,也就是說從一開始構(gòu)建測試場景時,就需要固件的人參與其中。這就不得不考慮在開發(fā)AI視覺芯片時的驗(yàn)證分工協(xié)作的場景不單單是simulation、emulation參與在內(nèi),也同樣需要固件。盡管一開始硬件可能還不穩(wěn)定,需要simulation/emulation讓硬件逐步穩(wěn)定,但固件的人只要前期有SystemC/C++這樣的模型在的話也可以在早期做固件有關(guān)的測試準(zhǔn)備。

這一點(diǎn)挺重要的,如果固件的人直到emulation階段才參與進(jìn)來的話,那么也就沒有上面方案里的Software Testbench部分了,所有的信息都只能等到IP/子系統(tǒng)emulation階段得出。更甚至,如果在IP/子系統(tǒng)emulation階段沒有固件參與的話,那么在SoC層面去做固件相關(guān)的測試,從開發(fā)固件測試用例到做參考比較都會延緩測試進(jìn)度。更為推薦的是固件也有條件在某個測試平臺(software testbench、IP/subsys emulation testbench)完成測試。

還有一點(diǎn),在IP/subsys階段的測試,方案中是通過測試中的bin文件、log文件來做后處理,繼而生成SoC層面可以使用的配置。這一點(diǎn)不同于我們以往所理解的將測試文件從IP/subsys到SoC階段的修改移植??赡苁菫榱藢?shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的、自動化的配置參數(shù),它是按照后處理的方式,提取出來對目標(biāo)硬件做的各項(xiàng)配置,這些提取的信息可能按照某個格式做了中間信息的保存,并且結(jié)合SoC的結(jié)構(gòu)特征,做了自動化的配置測試生成。

在SoC emulation階段,利用的是內(nèi)置的總線監(jiān)測(可能有多個),周期性地獲得數(shù)據(jù),并完成數(shù)據(jù)完整性檢查(可能在測試中或者測試后通過Python腳本完成)。

性能分析方案

在性能分析時,也需要利用測試場景的移植(porting)和分析時的多個深度。從IP/subsys到SoC的移植,就性能分析而言分為了3個階段。 第1階段即是將IP/subsys的傳輸數(shù)據(jù)移植到SoC層面,這一點(diǎn)可以利用IP/subsys emulation過程中l(wèi)og文件的后處理來獲得。 第2階段是將IP/subsys的固件移植到SoC層面,這一點(diǎn)也可以利用“功能驗(yàn)證方案”中已有的“software testbench”信息。 第3階段是為了讓多個多媒體控制器、接口的數(shù)據(jù)信息能夠并行運(yùn)行以期達(dá)到真實(shí)的、大規(guī)模的數(shù)據(jù)吞吐。這種場景需要文中提到的一個特殊的混合方法(unique hybrid methodology),共同利用數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(network)和固件,將多個多媒體控制器充分并行調(diào)動,構(gòu)建復(fù)雜的測試場景。

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功耗估測方案

在功耗估測中,需要考慮的是相比于通常在仿真中收集功耗有關(guān)數(shù)據(jù),如何在emulation中收集數(shù)據(jù),并且做到準(zhǔn)確的、快速的功耗分析。在下面的方案中,利用了波形數(shù)據(jù)獲得開關(guān)信息文件SAIF,并結(jié)合power engine去獲得平均功耗和峰值功耗(論文并沒有就power engine給出詳細(xì)的信息)。 這里附贈一篇文章: 《Using Emulators For Power/Performance Tradeoffs》 https://semiengineering.com/using-emulators-for-power-performance-tradeoffs/

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結(jié)果分析

受益于可以從IP/subsys層將測試用例有關(guān)的數(shù)據(jù)自動遷移到SoC級,使得與VPU(視覺處理單元)、DMA、ISP(Image Signal Processing)有關(guān)的測試用例能夠在4周的時間完成交付。這里的測試用例遷移我們應(yīng)該吸取文章中的經(jīng)驗(yàn),那就是它不是從測試用例自身文本的遷移去實(shí)現(xiàn)的,而是通過log/bin文件的后處理,獲得某種中間型的標(biāo)準(zhǔn)信息文件,再結(jié)合系統(tǒng)測試的環(huán)境配置數(shù)據(jù),最終生成SoC測試用例。

從發(fā)現(xiàn)的bug類型來看,有接近40%來自于固件級別的測試,這也突出了AI類芯片在測試時需要結(jié)合實(shí)際場景的需求,畢竟整個系統(tǒng)的調(diào)動牽扯很多模塊,需要固件人員在早期就能夠參與進(jìn)來。這也進(jìn)一步突出了如何規(guī)劃一個跨平臺的方案在系統(tǒng)級測試上面有多么重要,我們不應(yīng)該被SV/UVM/C所限制,也應(yīng)該考慮如何讓這個測試平臺能夠被更多的人所使用。

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相比于SoC仿真動輒需要用2天左右的時間完成某一個固件級的測試用例,emulation僅需要大概90分鐘的時間即能夠完成測試,并且更快地將性能數(shù)據(jù)反饋給架構(gòu)組合設(shè)計組。在將simulation與emulation對比過程中,無論是固件測試用例數(shù)量、可支持?jǐn)?shù)據(jù)幀的數(shù)目還是數(shù)據(jù)保存時間窗口,emulation的優(yōu)勢都更為明顯。

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而在功耗評估中,emualtion的功耗評估數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度與傳統(tǒng)的功耗分析工具差別大致在5%以內(nèi),而所消耗的時間則顯著縮短(大致是傳統(tǒng)功耗分析工具的125倍)。論文這里仍然沒有給出消耗時間的計算方式,是否包含了每個測試用例在simulation與emulation的耗時差別,還是只是包含了兩種工具用于功耗評估的時間。如果是后者的話,那么文中的power engine可能是內(nèi)部開發(fā)的工具了,線索在文章的引文中(有一篇“pre-silicon power estimation methodology using emulation”,也一并在論文下載鏈接中提供)。

給出的參考論文來自于SNUG India 2020,而在2021年的時候Synopsys推出了業(yè)界第一款用來對運(yùn)行真實(shí)軟件做功耗驗(yàn)證(hardware+software)的工具ZeBu Empower。 https://www.synopsys.com/verification/emulation/zebu-empower.html

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Fastest Power Emulation for Hardware-Software Power Verification

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審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:DVCon文賞-2023w14 一種用于AI視覺處理芯片的驗(yàn)證加速方案

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