Trên các dự án thiết kế chip lớn, nỗ lực xác minh logic có thể lớn hơn nỗ lực thiết kế, chiếm tới 70% thời gian của dự án dựa trên dữ liệu từ 2022 Nhóm nghiên cứu Wilson phát hiện. Đáng buồn thay, tỷ lệ thành công đầu tiên của silicon đã giảm từ 31% xuống chỉ còn 24% trong 8 năm qua, gây ra một vòng quay khác để sửa chữa các sai sót, khiến các công ty mất thời gian tiếp thị và chắc chắn ảnh hưởng đến kế hoạch doanh thu của họ. Xác minh tốt hơn chắc chắn sẽ cải thiện thành công silicon đầu tiên, nhưng nói thì dễ hơn làm.

Một số con số nghiêm túc khác từ nghiên cứu của Nhóm nghiên cứu Wilson:

• ASIC – 24% thành công lần đầu, 36% hoàn thành đúng hạn
• FPGA – 16% không thoát lỗi, 30% hoàn thành đúng hạn

Xác minh thiết kế có nhiều công việc khó khăn: gỡ lỗi, tạo thử nghiệm sau đó chạy động cơ, phát triển testbench và lập kế hoạch thử nghiệm. Lý tưởng nhất là nhóm của bạn muốn giảm thiểu thời gian quay vòng, đạt được kết thúc xác minh với ít người nhất và tính toán tài nguyên, đáp ứng tuân thủ an toàn và biết khi nào chất lượng thiết kế đủ cao để dừng xác minh, đồng thời đáp ứng tiến độ dự án.

Gần đây, tôi đã nhận được thông tin cập nhật từ chuyên gia xác minh thiết kế Darron May tại Siemens EDA để biết về một thứ vừa được công bố, có tên là IQ xác minh câu hỏi. Cách tiếp cận của họ là tất cả về xác minh dựa trên dữ liệu được hình thành xung quanh việc sử dụng khả năng truy xuất nguồn gốc, cộng tác và phân tích được hỗ trợ bởi AI/ML. Phân tích truyền thống cung cấp năng suất hạn chế và thông tin chi tiết về việc chỉ mô tả và chẩn đoán hành vi logic, trong khi phân tích dựa trên dữ liệu lớn sử dụng AI/ML cung cấp các hành động dự đoán và quy định để xác minh. Các nhóm phần mềm và phần cứng đang trở nên năng suất hơn bằng cách cộng tác thông qua việc sử dụng CI (Hội nhập liên tục), Agile phương pháp, ALM (Quản lý vòng đời ứng dụng), thiết kế dựa trên đám mây và áp dụng các kỹ thuật AI/ML. Các ngành quan trọng về an toàn có nhu cầu truy xuất nguồn gốc giữa các yêu cầu, triển khai và xác minh, như được định nghĩa trong các tiêu chuẩn ngành như ISO 26262 và DO-254.

Đây là bức tranh toàn cảnh về cách IQ Xác minh Quest kết nối tất cả dữ liệu từ các công cụ xác minh khác nhau thành một luồng dựa trên dữ liệu, cùng với công cụ ALM.

Dữ liệu bao phủ được thu thập từ mô phỏng logic (Nhiệm vụ), Thi đua và Tạo mẫu (Nhanh), AM (Khúc nhạc), Chính thức (OneSpin), Tĩnh và FuSa. Tính năng ML phân tích tất cả dữ liệu này để dự đoán các mẫu và phát hiện bất kỳ lỗ hổng nào, chỉ ra nguyên nhân gốc rễ, sau đó đề xuất hành động để cải thiện mức độ phù hợp. ALM được hiển thị là Phân cực từ Siemens, mặc dù bạn có thể sử dụng ALM khác, giống như bạn có thể sử dụng các công cụ xác minh yêu thích của mình.

Questa Verification IQ là một khung dựa trên trình duyệt bao gồm hướng dẫn quy trình để bạn có thể xây dựng một quy trình quan trọng về an toàn bằng cách sử dụng quản lý vòng đời để lập kế hoạch và theo dõi tất cả các yêu cầu. Trình điều hướng hồi quy cho phép nhóm của bạn tạo và thực hiện các thử nghiệm, theo dõi kết quả và có lịch sử xác minh hoàn chỉnh. Với bộ phân tích phạm vi, bạn biết mức độ hoàn chỉnh của phạm vi đối với mã, khối chức năng và kế hoạch kiểm tra. Cuối cùng, phân tích dữ liệu được trình bày cung cấp cho bạn nền tảng số liệu, sử dụng bảng điều khiển dự án và cung cấp phân tích chéo.

Khung dựa trên web mở rộng quy mô cho mọi quy mô của dự án điện tử và bạn sẽ không phải cài đặt bất kỳ phần mềm nào hoặc lo lắng về việc cập nhật hệ điều hành của mình. Nó cũng hỗ trợ các thiết lập đám mây công cộng, riêng tư hoặc kết hợp. Khi AI/ML được áp dụng, quá trình đóng xác minh được tăng tốc, trong khi nỗ lực gỡ lỗi cũng tăng lên khi phân tích nguyên nhân gốc rễ giúp xác định chính xác nơi cần cải thiện.

Tôi đã hỏi Darron May một số câu hỏi làm rõ.

H: Tôi có thể kết hợp và kết hợp Questa Verification IQ với bất kỳ công cụ nào của nhà cung cấp EDA và ALM không?

A: Questa Verification IQ hỗ trợ các công cụ và công cụ ALM thông qua phương pháp tiếp cận dựa trên tiêu chuẩn. Nó giao tiếp với các công cụ ALM bằng Dịch vụ mở cho cộng tác vòng đời (OSLC) để có thể sử dụng bất kỳ công cụ nào hỗ trợ tiêu chuẩn như Doors next hoặc Siemens Polarion và Teamcenter. Bất kỳ công cụ nào cũng có thể được khởi chạy bởi Questa Verification IQ và một lần nữa, chúng tôi có hỗ trợ về phạm vi bảo hiểm thông qua Tiêu chuẩn khả năng tương tác phạm vi bảo hiểm thống nhất (UCIS).

H: Cách tiếp cận này so với Synopsys DesignDash như thế nào?

A: Tóm tắt nội dung DesignDash tập trung vào ML cho dữ liệu thiết kế trong khi Questa Verification IQ tập trung vào xác minh theo hướng dữ liệu bằng cách sử dụng phân tích, bao gồm cả ML, để đẩy nhanh quá trình đóng xác minh, giảm thời gian quay vòng và mang lại hiệu quả quy trình tối đa. Questa Verification IQ cung cấp các ứng dụng cần thiết để quản lý xác minh cộng tác dựa trên nhóm trong khung dựa trên trình duyệt với quyền truy cập tập trung vào dữ liệu.

H: Cách tiếp cận này so với Cadence Verisium như thế nào?

A: Cadence Verisium chỉ tập trung vào Xác minh có hỗ trợ ML. Để so sánh, Siemens Questa Verification IQ cung cấp giải pháp xác minh hoàn chỉnh dựa trên dữ liệu được cung cấp bởi Analytics, Cộng tác và Truy xuất nguồn gốc. Quản lý xác minh được cung cấp trong một công cụ dựa trên trình duyệt với các ứng dụng được xây dựng xung quanh Cộng tác. Trình phân tích bảo hiểm mang đến công cụ đóng phạm vi hợp tác đầu tiên trong ngành bằng cách sử dụng điều hướng phân tích được hỗ trợ bởi ML. Xác minh câu hỏi IQ giao tiếp với Siemens Polarion bằng OSLC và cung cấp khả năng theo dõi luồng kỹ thuật số chặt chẽ với Quản lý vòng đời ứng dụng mà không thay đổi bối cảnh giao diện người dùng, mang sức mạnh của ALM vào xác minh phần cứng.

Tổng kết

Tôi luôn ấn tượng với các công cụ EDA mới giúp thực hiện một nhiệm vụ phức tạp dễ dàng hơn bằng cách làm việc thông minh hơn, không yêu cầu các kỹ sư phải nỗ lực thủ công nhiều giờ hơn. Với sự chứng thực sớm của Questa Verification IQ từ các công ty quen thuộc như Arm và Nordic Semiconductor, có vẻ như Siemens EDA đã thêm một thứ gì đó hấp dẫn để các nhóm xác minh cân nhắc xem xét.

Blog liên quan

Chia sẻ bài đăng này qua:

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://semiwiki.com/eda/324031-achieving-faster-design-verification-closure/