2023 年 6 月 2 日—3 日，Cadence 受邀出席了第七屆集微半導體峰會。在首日舉辦的 EDA IP 工業(yè)軟件峰會中，Cadence 高級 AE 經(jīng)理王正算作為代表向與會嘉賓介紹了 Cadence 在面對 SoC 設計驗證挑戰(zhàn)下的應對之法。

隨著 SoC 設計的發(fā)展，如何在有限的時間內(nèi)盡可能發(fā)現(xiàn)更多的 bug 和實現(xiàn)更多的溯源分析，讓項目各方面的投資都做到物盡其用，這是驗證工作所面臨的新挑戰(zhàn)。

Cadence 高級 AE 經(jīng)理

王正算

王正算指出，當前的 SoC 設計驗證挑戰(zhàn)主要來自幾個方面。首先，SoC 包含了數(shù)百個 IP，結構非常復雜；其次，每個 IP 又在處于不停的變化、演進中；第三，SoC 級別的測試每周都會出現(xiàn)多個失敗案例；最后，確定故障的根本原因需要數(shù)十名工程師和數(shù)周的時間。

面對這些挑戰(zhàn)，Cadence 推出了以 AI 技術驅(qū)動的 Verisium 平臺，通過大數(shù)據(jù)和 JedAI 平臺來優(yōu)化驗證負荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。

Verisium 平臺包括了三大板塊，最基礎的是 Verisium Manager，其將 Cadence 在 IP 和 SoC 級全流程驗證管理解決方案，包括驗證規(guī)劃、工作調(diào)度和多引擎覆蓋率，統(tǒng)統(tǒng)整合到 Cadence JedAI 平臺中，同時還擴展出新的旨在提高計算服務集群效率的 AI-Driven 測試集優(yōu)化技術。并且，其可以與 Cadence 現(xiàn)有的五大驗證工具（包括 Jasper、Palladium）等完美融合。

中間部分是 SemanticDiff、PinDown、WaveMiner 和 AutoTriage，為負責具體功能的 4 大智能 APP。

最頂端的則是 Debug，提供從 IP 到 SoC，從單運行（single-run）到多運行（Multi-run）的整體調(diào)試解決方案。支持波形、電路圖、驅(qū)動跟蹤和 SmartLog 技術上的快速、完整的互動式和后處理式調(diào)試流程。Debug 可與 JedAI 平臺及其它 Verisium 應用程序原生集成，支持同時自動比較通過和失敗的測試用例，來實現(xiàn) AI 驅(qū)動的溯源分析。

王正算表示，AutoTriage 等 4 大 APP 可以單獨使用，也可以配合一起在整個流程中使用。

他詳細介紹了這 4 大 APP 的功能。首先是 AutoTriage，其可以使用機器學習的方法自動化進行故障分析和分類，識別任何與運行屬性相關的模式，使預測準確率達到 95% 以上。

接下來是 PinDown，其可以預測每個設計修訂的風險級別。通過與 JedAI 平臺及業(yè)界標準修訂管理系統(tǒng)進行集成，PinDown 建立源代碼變更、測試報告和日志文件的機器學習模型，預測哪些源代碼簽入最有可能引起故障的發(fā)生。

SemanticDiff 則可以識別并對比兩個 RTL 版本之間的變化，并進行排名。其通過算法對 IP 或 SoC 的多版源碼變更進行比較及分類，并依據(jù)其對系統(tǒng)行為的干擾程度進行排序，來幫助定位潛在 bug 熱點的解決方案。

最后是 WaveMiner，其應用強大的人工智能引擎分析來自多次運行的波形，并確定在哪些時間點上，哪些信號最有可能代表測試失敗的根本原因。

王正算表示，Verisium 平臺可匯集所有波形、覆蓋率、報告和日志文件等驗證數(shù)據(jù)，以此為基礎來建立機器學習模型和發(fā)掘更多特定指標，進而將其應用于全新系列工具上，從而極大地提高驗證工作效率。

面對愈發(fā)復雜的 SoC 所帶來的設計驗證挑戰(zhàn)，Cadence 將 AI 注入 EDA 工具，能夠幫助用戶極大程度地提高驗證工作效率，縮短驗證時間。

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