| 使用Cadence AI技术加速验证效率提升 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：wwei | |
| 文档大小：3594 K | |
| 标签： ic验证 人工智能 Verisium apps | |
| 所需积分：0分积分不够怎么办？ | |
| 文档介绍：随着硬件设计规模和复杂程度的不断增加，验证收敛的挑战难度不断增大，单纯依靠增加 CPU 核数量并行测试的方法治标不治本。如何在投片前做到验证关键指标收敛，是验证工程师面对的难题。为解决这一难题，提出了采用人工智能驱动的验证EDA工具和生成式大模型两种提效方案，其中EDA工具有Cadence利用人工智能驱动的Verisium apps和采用机器学习技术Xcelium ML，前者用来提升验证故障定位效率，包括Verisium AutoTriage、Verisium SemanticDiff、Verisium WaveMiner等，后者可用来提升验证覆盖率收敛效率。生成式大模型可辅助智能debug和自动生成验证用例，主要介绍各实现方案，并给出了项目实验提升结果。 | |
| 现在下载 | |
| VIP会员，AET专家下载不扣分；重复下载不扣分，本人上传资源不扣分。 | |
Copyright © 2005-2024 华北计算机系统工程研究所版权所有 京ICP备10017138号-2