| 使用Xcelium Machine Learning技術(shù)加速驗證覆蓋率收斂 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：2077 K | |
| 標簽： 隨機測試 受約束的隨機 功能覆蓋率 | |
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| 文檔介紹：隨著設(shè)計越來越復(fù)雜，受約束的隨機化驗證方法已成為驗證的主流方法。一般地，驗證激勵做到不違反spec描述條件下盡量隨機，這樣驗證能跑到的空間才更充分。但是，這給功能覆蓋率收斂帶來極大挑戰(zhàn)，為解決這一難題，Cadence率先推出了仿真器的機器學(xué)習(xí)功能——Xcelium Machine Learning，采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)讓功能覆蓋率快速收斂，大大提高驗證仿真效率。介紹了Xcelium Machine Learning的使用流程，并給出在相同模擬（simulation）驗證環(huán)境下應(yīng)用Machine Learning前后情況對比。最后Machine Learning在模擬（simulation）驗證中的應(yīng)用前景進行了展望。 | |
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