【新思科技IP资源】AI+ML，让芯片验证这场持久战提前结束

arui1999

【新思科技IP资源】AI+ML，让芯片验证这场持久战提前结束 [复制链接]

在功能验证的过程中，通常60%的时间会用于测试平台的开发和调试，而剩下40%的时间则用于测试平台的搭建和覆盖收敛。如果我们有一种方法能够缩短覆盖收敛的时间，同时又能精准找到所有bug，开发者们的效率将大大提升。

真的有这样的方法吗？

随着芯片设计的规模越来越大，方法也日趋复杂，芯片验证通常将耗费成千上万小时的CPU处理时间，收敛时间也比以前更长，新品上市所面临的时间压力与成本更为严峻。

那么如何在芯片验证过程中实现“左移”，同时加快覆盖收敛呢？

今天，我们将聚焦机器学习技术，讨论它如何帮助开发者更早发现错误（包括极端情况），实现更快的覆盖收敛，缩短功能验证周期。

Jacktang

据说覆盖收敛很耗费计算能力和劳动力的活，需要繁重的手动工作才能实现设定的目标