【摘 要】
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为了解决传统数字芯片验证环节中基于仿真的验证(或动态验证)功能覆盖率收敛速度慢的缺点,提出一种新的以功能覆盖为导向的测试用例生成方法,该方法基于贝叶斯网络和机器学习
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61176037)
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为了解决传统数字芯片验证环节中基于仿真的验证(或动态验证)功能覆盖率收敛速度慢的缺点,提出一种新的以功能覆盖为导向的测试用例生成方法,该方法基于贝叶斯网络和机器学习技术,可实现从覆盖模型到测试用例生成器反馈回路的自动关闭,在DUT的验证过程中,使用该方法为所测试的设计生成新的激励。实验结果表明,基于贝叶斯网络的CDG技术测试用例使用较少,覆盖率收敛更快,与传统基于仿真的验证技术相比,测试用例数量减少了43%。基于贝叶斯网络的CDG技术提高了覆盖率的收敛速度,缩短了验证周期,相比于传统动态验证技术而言其芯片
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