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統(tǒng)一AI/ML解決方案加速驗(yàn)證曲線收斂

半導(dǎo)體芯科技SiSC ? 來(lái)源:Cadence ? 作者:Cadence ? 2023-05-11 16:59 ? 次閱讀
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來(lái)源:Cadence

保證覆蓋率的同時(shí)優(yōu)化仿真回歸

隨著應(yīng)用要求的激增和用戶需求的增加,硬件設(shè)計(jì)變得更加復(fù)雜。市場(chǎng)趨勢(shì)的快速變化,以及對(duì)電動(dòng)汽車等技術(shù)的更多關(guān)注,決定了對(duì)高效電源管理和高性能處理的需求水漲船高。隨著 SoC 設(shè)計(jì)規(guī)模的擴(kuò)大,復(fù)雜程度的增加,驗(yàn)證吞吐量仍然是一個(gè)瓶頸,單純依靠增加 CPU 核數(shù)量和運(yùn)行更多的并行測(cè)試治標(biāo)不治本。上述因素的疊加讓驗(yàn)證工程師面對(duì)復(fù)雜設(shè)計(jì)的壓力與日俱增。

驗(yàn)證永遠(yuǎn)不會(huì)完成;當(dāng)你的時(shí)間用完時(shí),它就結(jié)束了。目標(biāo)是在你耗盡時(shí)間之前使驗(yàn)證過(guò)程收斂。每個(gè)人都希望看到關(guān)鍵指標(biāo)收斂到目標(biāo),并在嚴(yán)格的成本和時(shí)間限制下做到這一點(diǎn)。想象一下,坐在駕駛艙里,向黑匣子輸入信息,然后等待奇跡發(fā)生(按一個(gè)按鈕,你的工作就完成了)。當(dāng)務(wù)之急是人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)AI/ML)如何幫助我們更快地完成回歸,節(jié)省調(diào)試時(shí)間,實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證/覆蓋率目標(biāo),并管理資源和資金——換句話說(shuō),我們?nèi)绾问褂?AI/ML 來(lái)提高驗(yàn)證的效率?

瑞薩公司也面臨著類似的挑戰(zhàn)。市場(chǎng)壓力和嚴(yán)格的投片時(shí)間表促使他們尋找一種技術(shù)/方法來(lái)優(yōu)化仿真回歸,并在整個(gè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中加速設(shè)計(jì)驗(yàn)證過(guò)程。他們希望減少風(fēng)險(xiǎn),盡早發(fā)現(xiàn)盡可能多的錯(cuò)誤,能夠快速調(diào)試,并滿足其終端用戶的要求。

瑞薩開(kāi)始探索 Cadence Xcelium 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。這個(gè)應(yīng)用程序使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)優(yōu)化仿真回歸,以產(chǎn)生一個(gè)更緊湊的壓縮回歸。然后這個(gè)優(yōu)化的回歸被用來(lái)重現(xiàn)與原始回歸幾乎相同的覆蓋率,并通過(guò)運(yùn)行現(xiàn)有隨機(jī)測(cè)試平臺(tái)可能出現(xiàn)的邊界場(chǎng)景,快速找到設(shè)計(jì)錯(cuò)誤。

瑞薩的測(cè)試結(jié)果非常完美,整個(gè)隨機(jī)驗(yàn)證回歸的時(shí)間縮短了 66%,大幅節(jié)省了資源,成本和時(shí)間。Xcelium ML App 幫助瑞薩在保證 100%覆蓋率的同時(shí)將壓縮效率提高 2.2 倍。此外,將 ML 回歸用于首次設(shè)計(jì)迭代時(shí),瑞薩再次實(shí)現(xiàn)了 100%覆蓋率下,將時(shí)間縮短 3.6 倍。

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基于 ML 的測(cè)試回歸次數(shù)僅為 1168,相當(dāng)于 3774 次原始回歸的 1/3。實(shí)現(xiàn)目標(biāo)所需時(shí)間縮短了 30%,滿足了嚴(yán)格的上市需求。

除了利用 Xcelium ML App 節(jié)省資源和時(shí)間,加速實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)收斂,瑞薩也評(píng)估了由 3款 Verisium App 組成,基于 AI 的 Cadence Verisium 平臺(tái),將驗(yàn)證生產(chǎn)力提高了 6 倍,共節(jié)省 27 個(gè)工時(shí)。

瑞薩評(píng)估的 App 如下:

· Verisium AutoTriage,一款基于 ML 的自動(dòng)化測(cè)試失敗分類程序,可以將相同錯(cuò)誤導(dǎo)致的測(cè)試失敗自動(dòng)分組。失敗分組耗時(shí)降低了 70%,整體效率提升了 3.3 倍。

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· Verisium SemanticDiff 幫助瑞薩快速識(shí)別失敗原因,比傳統(tǒng) diff 工具更加高效。SemanticDiff 專注于設(shè)計(jì)環(huán)境,可以提供更相關(guān)的差異分析。此外,逐條檢查 diff 指令的歷史文件是很繁瑣的,SemanticDiff app 可以大幅縮短糾錯(cuò)時(shí)間,顯著提升效率。

· Verisium WaveMiner 可以高效識(shí)別差異點(diǎn),用戶可以在 PASS 和 FAIL 中將差異點(diǎn)可視化,便捷地比較 PASS 和 FAIL 的波型及源代碼。瑞薩的糾錯(cuò)時(shí)間得以縮短 89%-97%,帶來(lái) 9 倍的效率提升。

Cadence 的 Verisium 平臺(tái)和 Xcelium ML 應(yīng)用一起提供了一套利用 AI/ML 的應(yīng)用,以優(yōu)化驗(yàn)證工作負(fù)載,提高覆蓋率,并加速?gòu)?fù)雜 SoC 上設(shè)計(jì)錯(cuò)誤的根源分析。瑞薩公司利用人工智能平臺(tái),將其驗(yàn)證生產(chǎn)率提高了 10 倍。

關(guān)于 Cadence

Cadence 是電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的關(guān)鍵領(lǐng)導(dǎo)者,擁有超過(guò) 30 年的計(jì)算軟件專業(yè)積累?;诠镜闹悄芟到y(tǒng)設(shè)計(jì)戰(zhàn)略,Cadence 致力于提供軟件、硬件和 IP 產(chǎn)品,助力電子設(shè)計(jì)概念成為現(xiàn)實(shí)。Cadence 的客戶遍布全球,皆為最具創(chuàng)新能力的企業(yè),他們向超大規(guī)模計(jì)算、5G 通訊、汽車、移動(dòng)設(shè)備、航空、消費(fèi)電子、工業(yè)和醫(yī)療等最具活力的應(yīng)用市場(chǎng)交付從芯片、電路板到完整系統(tǒng)的卓越電子產(chǎn)品。Cadence 已連續(xù)九年名列美國(guó)財(cái)富雜志評(píng)選的 100 家最適合工作的公司。

審核編輯:湯梓紅

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