近几年集成电路产业得到了飞速的发展,人工智能技术也脱颖而出,智能家居、智能办公得到了越来越多的关注和使用。但是要实现更高效、更人性化的人工智能,需要的不仅仅是架构、算法,还有这些架构、算法得以运行的载体,即人工智能（Artificial Intelligence,AI）芯片。随着AI芯片的复杂度的加大,芯片验证的难度也在不断地提高,同时人们对产品及其电路的质量意识越来越强,验证已经成为不可或缺的一部分。本文的研究对象是实习期间的一款AI芯片子系统Cluster的控制单元模块CCU（Cluster Control Unit）,主要工作是为CCU模块搭建完整的验证平台并完成对模块的验证,具体内容如下:首先,为CCU模块验证制定验证计划,通过研究CCU模块设计结构和通信总线协议AXI（Advanced Extensible Interface）总线,对CCU模块的功能、CCU模块的结构、各子模块的设计结构和功能以及AXI总线中总线传输的通道、各通道信号和总线的握手协议进行分析提取各部分验证功能点,同时确定验证工具和验证完备性标准。其次,在传统验证平台的基础上根据CCU模块结构和功能绘制改进后的验证平台结构,通过uvmgen命令产生基于通用验证方法学（Universal Verification Methodology,UVM）的验证框架,以System Verilog语言对验证框架进行修改,使其成为适用于CCU模块的验证平台,修改内容包括寄存器模型的建立、激励产生模块设计、数据比较模块设计和数据交互模块设计等。最后,根据功能点构建测试用例,通过测试用例对CCU模块功能进行功能仿真,对功能仿真得到的仿真过程记录文件和波形文件进行分析,证明CCU模块功能的正确性。同时在接口文件内定义功能覆盖率组,在功能覆盖率组内将对应功能点列出,定义sample函数在特定情况下进行功能点采样,通过仿真得到覆盖率数据库,对数据库进行总结分析,证明测试用例能够覆盖所有的功能点,满足验证完备性需求,证明设计模块功能正常。最后将传统验证平台性能与CCU模块验证平台进行对比,证明验证平台性能得到改善。