| Функциональная верификация микропроцессоров с применением методов машинного обучения |
|
 |
|
|
| Авторы |
| | Гревцев Н.А. |
| Год публикации |
| | 2022 |
| DOI |
| | 10.31114/2078-7707-2022-4-37-43 |
| УДК |
| | 004.052.42 |
|
| Аннотация |
| | Применимость методов машинного обучения для тестирования моделей процессора в настоящее время исследуется в крупнейших иностранных технологических компаниях (исследовательские центры ARM, Intel, IBM и другие) и институтах. Однако исследования проводятся только с точки зрения машинного обучения в области формальной верификации, генерации тестов с использованием символического выполнения и решения ограничений, а также для поиска нерегулярных ошибок в уже изготовленном кристалле СБИС микропроцессора. Новизна предлагаемого решения в применении машинного обучения для имитации поведения приложений пользователя с целью повышения качества тестирования RTL-модели микропроцессора направленными псевдослучайными методами генерации тестов. В рамках данной работы планируется показать применимость инструментов машинного обучения для функциональной верификации RTL-модели микропроцессора на системном уровне. Основным результатом проведенного исследования является возможность имитировать поведение набора пользовательских приложений на уровне машинного кода, а также автоматизация процесса анализа труднодостижимых в рамках классического маршрута верификации ситуаций с целью повышения тестового покрытия. |
| Ключевые слова |
| | функциональная верификация, машинное обучение, генерация тестов на основе покрытия, deep learning. |
| Ссылка на статью |
| | Гревцев Н.А. Функциональная верификация микропроцессоров с применением методов машинного обучения // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС). 2022. Выпуск 4. С. 37-43. doi:10.31114/2078-7707-2022-4-37-43 |
| Адрес статьи |
| | http://www.mes-conference.ru/data/year2022/pdf/D077.pdf |
