随着人工智能时代的到来,移动电子设备对芯片的数据处理能力提出了新的要求,在追求高速、高带宽、高性能的市场需求的引导下,多核技术逐渐从高性能计算机系统复用到移动电子设备的芯片中。芯片上CPU个数的增加,也意味着每个CPU的性能都可能成为影响整个芯片性能的短板,而目前业内的CPU性能分析工作主要还是在流片后进行,即通过在软件层面的测试来获取整个系统的性能数据。若此刻发现性能不合格,将很难及时定位制约性能瓶颈的关键点,不仅修复难度大而且耗费时间长,更容易造成巨大的经济损失。因此,如何充分发挥每个CPU的性能以避免出现单个CPU的性能短板越来越成为芯片设计过程中的挑战,各大芯片开发厂商为保证产品质量,也逐渐开始在流片前对CPU进行性能分析及优化。对于验证人员而言,不仅需要熟悉所验模块的功能,也需要熟悉可能影响到该模块性能的各种因素,以便在流片前对芯片进行性能分析,及时发现和补足性能短板。本文在对5G基带芯片中常用的ARM Cortex-R8多核高性能实时处理器的研究基础上,完成了Cortex-R8处理器和二级缓存的功能完备性验证工作,并在流片前对CPU子系统进行了性能分析,最终给出可行的优化方案。首先,本文分析了CortexR8处理器和CPU子系统的架构,介绍了系统的功能及性能,对影响CPU子系统数据传输性能的存储系统做了深入研究。然后根据对CPU子系统功能和性能的理解,搭建了基于UVM的So C验证平台,并在验证环境中集成了用于C语言和汇编语言联合验证的armcc编译器。随后通过创建C语言联合汇编语言的定向测试用例和应用外部验证IP发出的随机测试激励,完成了对Cortex-R8处理器和二级缓存所有测试功能点的验证。为保证CPU子系统数据传输正常,本文还针对存储系统中各模块数据交互场景添加了测试用例。在开展性能分析工作之前,本文对CPU子系统进行了性能参数的提取,结合所提取的参数搭建了基于PMU的自动化性能监测平台。该平台启用了ARMv7架构中的性能监测模块PMU,引用了OCP VIP作为CPU子系统的模拟外部主机,并使用脚本语言实现了性能数据的自动化处理。最后,本文启用该监测平台,分别对CPU子系统在模拟的典型场景和复杂场景下进行监测,根据监测结果进行了分析与优化。本文最终实现了Cortex-R8处理器和二级缓存的功能完备性验证,通过回归测试使代码覆盖率和功能覆盖率达到了100%。随后,本文启用所搭建的自动化性能监测平台对CPU子系统的数据传输行为进行监测,以二级缓存为例提出优化方案,最终使CPU子系统内部数据平均传输延时缩短了35.97%,最大吞吐量增加了39.34%。优化后的二级缓存以及整个CPU子系统已完成交付,并流片成功,此外,本文搭建的基于PMU的处理器性能监测平台也被复用至其他类似的项目中。