本文翻譯轉(zhuǎn)載于：Cadence blog

作者：ANIKA SUNDA

驗證和調(diào)試占用了大量時間，并可以說是芯片開發(fā)中最具挑戰(zhàn)性的環(huán)節(jié)。仿真器性能一直高居榜首，是驗證過程中的關(guān)鍵組成部分。盡管如此，我們?nèi)韵ＭM(jìn)一步突破仿真器速度的限制，實現(xiàn)最大的驗證吞吐量和效率。

人工智能(AI)無處不在。機器學(xué)習(xí)(ML)及其推理能力有望徹底改變從駕駛汽車到制作早餐的一切。雖然機器學(xué)習(xí)不是萬能靈藥，但將其帶入驗證過程可以顯著提高驗證效率。

設(shè)計發(fā)現(xiàn)的所有漏洞中，仿真器找到的約占 70%。我們來談?wù)劽课辉O(shè)計與驗證工程師今天面臨的最大挑戰(zhàn)：

1任何時間發(fā)生任何 RTL 或代碼更改時都需要運行回歸，如果回歸需要數(shù)百萬個周期，將是很耗時的。

2達(dá)到覆蓋率收斂的時間。

3難以發(fā)現(xiàn)一些場景中的漏洞。

4調(diào)試/歸類失敗。

將智能引入回歸計算，可以通過檢查回歸并識別輸入激勵與設(shè)計或功能覆蓋之間的關(guān)系來解讀需要關(guān)注的狀態(tài)，從而提高驗證效率。

機器學(xué)習(xí) ML 增強的應(yīng)用程序可以生成隨機向量以更有效地觸達(dá)上述狀態(tài)。在確定需要關(guān)注的狀態(tài)時，機器學(xué)習(xí)(ML)將覆蓋率作為正在運行的功能行為的替代指標(biāo)。除了提供激勵分布診斷和根本原因分析，Xcelium ML 技術(shù)還有助于提高對一些參數(shù)的擊中率。大家知道，長延遲漏洞的追蹤非常耗時，任何能夠?qū)⒀舆t從數(shù)百萬個周期減少到幾個或更少的方法都是非常優(yōu)秀的。

那么，當(dāng)你用五分之一的時間達(dá)到相同的覆蓋率時，剩下的時間在做什么?答案很簡單——你將花 80% 的時間在設(shè)計中尋找新的漏洞。這對驗證工程師來說是個好消息，在流片前找到漏洞是驗證的主要目的。

正如其在其他領(lǐng)域的應(yīng)用，機器學(xué)習(xí)(ML)現(xiàn)在也開始為驗證所用，并幾乎影響到驗證的方方面面——從靜態(tài)到形式驗證到仿真再到調(diào)試。Cadence 一直致力于將 AI/ML 應(yīng)用于驗證的最前沿。Xcelium ML App 可以幫助實現(xiàn)回歸壓縮且只執(zhí)行有意義的仿真運行，找出隱藏的漏洞，并提高對罕見參數(shù)的覆蓋率。如果你的環(huán)境對機器學(xué)習(xí) ML 友好(也就是輸入狀態(tài)空間具有高度的隨機化)，驗證效率甚至可以得到最高達(dá) 10 倍的提升。

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