【摘 要】
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随着集成电路行业的飞速发展,芯片的复杂程度日益增加,因此,芯片的验证工作在效率和准确性上也面临越来越大的挑战。通用验证方法学（Universal Verification Methodology,UVM）因其优越的验证效率和性能已成为目前业界流行的验证技术。本文基于企业委托项目,采用UVM验证方法学对盲人视觉假体SoC系统的验证技术进行研究,搭建了层次化的验证平台,完成了功能验证,主要工作如下:（
【基金项目】
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陕西省创新能力支撑计划项目（2021TD-25）；
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随着集成电路行业的飞速发展,芯片的复杂程度日益增加,因此,芯片的验证工作在效率和准确性上也面临越来越大的挑战。通用验证方法学（Universal Verification Methodology,UVM）因其优越的验证效率和性能已成为目前业界流行的验证技术。本文基于企业委托项目,采用UVM验证方法学对盲人视觉假体SoC系统的验证技术进行研究,搭建了层次化的验证平台,完成了功能验证,主要工作如下:（1）在分析盲人视觉假体SoC系统的总体架构、内部模块及接口的基础上,对系统中AXI总线、处理器、寄存器和图像处理分类等各模块分别提出了验证策略。（2）提出了基于遗传和聚类算法相结合的随机测试向量优化方法,利用切换对覆盖方法对原始测试进行遗传变异和筛选,之后通过聚类算法对测试向量进行二次优化,达到对设计中稀有区域尽可能多的覆盖。通过对优化前后的测试体积与广度对比分析结果表明,优化后的随机测试向量其高密度测试集中在测试体积较小时候的高广度区域,明显改善了对稀有区域的覆盖。（3）针对待测SoC系统及各模块实际需求,设计了一种由模块到系统的层次化验证平台,构建了针对各个模块的验证组件、验证子环境和系统验证组件,最后使用脚本语言实现了测试用例的自动化创建以及回归测试。另外,为提高平台的可复用性,论文利用捆绑命令、探针连接等技术对验证平台进行进一步优化,实现了小模块和子系统的可复用设计。本文基于所设计的层次化验证平台对盲人视觉假体SoC系统进行了完备的功能验证,代码覆盖率和功能覆盖率均达到100%,实现了预期的验证目标。
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