基于VMM验证方法学的USB控制器IP验证方案

针对USB控制器IP的功能及结构特点,并且尽可能更快地完成验证以适应上市的需求,提出了一种基于VMM验证方法学的高效验证方案。建立了一个层次化的、可重用的验证平台。利用VMM测试激励约束性随机产生的特点,提出了分层解析、分层约束的激励产生方法;利用Synopsys公司开发的验证IP（VIP）：AHB总线功能模型和USB主机模型,快速构建仿真环境,模拟实际数据流的通信过程;充分发挥VIP的内部＂后门＂的作用,增强验证平台测试流的可控性。验证结果表明该验证平台能全面验证USB控制器IP,且性能稳定、兼容性强;通过模拟实际的工作流程,达到了优化设计、缩短验证周期的目的。此方案的一些设计思想,对系统级平台及其他模块级验证平台设计具有参考意义。     

基于 VMM 验证方法学的 USB 控制器 IP 验证方案

针对 USB 控制器 IP 的功能及结构特点,并且尽可能更快地完成验证以适应上市的需求,提出了一种基于 VMM验证方法学的高效验证方案.建立了一个层次化的、可重用的验证平台.利用 VMM 测试激励约束性随机产生的特点,提出了分层解析、分层约束的激励产生方法;利用 Synopsys 公司开发的验证 IP(VIP):AHB 总线功能模型和 USB 主机模型,快速构建仿真环境,模拟实际数据流的通信过程;充分发挥VIP的内部“后门”的作用,增强验证平台测试流的可控性.验证结果表明该验证平台能全面验证 USB 控制器 IP,且性能稳定、兼容性强;通过模拟实际的工作流程,达到了优化设计、缩短验证周期的目的.此方案的一些设计思想,对系统级平台及其他模块级验证平台设计具有参考意义     

基于VMM统一验证平台的Serdes芯片验证

本文基于VMM验证平台,介绍了高速串行收发器芯片的验证方法。文章首先简要介绍了Serdes芯片和VMM验证方法,然后搭建了Serdes芯片的VMM统一验证平台,并从测试激励产生、寄存器读写控制、覆盖率自动统计、断言验证及覆盖率收敛等几个方面详细阐述了Serdes芯片的验证过程。最后给出了验证结果和测试报告。     

基于SystemVerilog的网络处理器验证平台设计

描述了一种基于SystemVerilog的网络处理器验证平台设计.该验证平台基于VMM架构,采用SystemVerilog语言编写所需的验证组件和功能覆盖率代码,并在设计代码中插入断言(SVA),将两者结合起来,能够快速、准确的定位出网络处理器在执行过程中发生的错误,有效对其进行功能验证.     

基于VMM统一验证平台的处理器芯片功能验证

本文结合处理器芯片实际项目,重点介绍了功能验证环节的工作。文章基于VMM验证平台,利用System Verilog语言自动生成测试激励,采用断言和功能覆盖率相结合的验证方法,实时监测RTL模型运行时的各种信号,自动进行覆盖率统计,通过增加约束实现覆盖率的快速收敛。文章最终给出了基于VMM验证平台进行功能验证的结果,绘制了功能覆盖率上升曲线。     

基于VMM构建可重用验证平台

传统的验证平台编写复杂,且难以在不同设计之间重用。采用SystemVerilog支持的VMM验证方法学,并结合带约束的随机验证和覆盖率驱动的验证技术,构建可重用验证平台,完成对UART模块的验证。与直接测试方法相比,该验证平台不仅能够有效提高验证效率,而且在模块级和系统级验证过程中,能够重用该验证平台或验证组件。     

无人船避障导航算法仿真测试平台设计与开发

为解决无人船避障导航算法验证成本高的问题,在实验室中为相关算法提供便捷高效的离线测试方案,利用虚拟现实技术,基于Unity 3D开发平台,采用插件动态加载方法,设计开发了一款仿真测试软件平台。在此软件平台中能够实时生成具有随机障碍物的虚拟近岸海洋环境,将自主设计开发的避障导航算法嵌入无人船运动过程中,对相关算法的性能指标进行测试和记录展示。设计开发的无人船避障导航算法仿真测试平台,为无人船关键测控算法的离线仿真测试验证提供了新的手段,实验过程易于复现,算法效果比对直观。与实船实验相比节省了大量的人力物力,提高了算法测试验证的便捷性和效率。     

基于VMM验证方法学的MCU验证环境

随着SystemVerilog成为IEEE的P1800规范,越来越多的项目开始采用基于SystemVerilog的验证方法学来获得更多的重用扩展性、更全面的功能覆盖率,以及更合理的层次化验证结构。本文主要提出了一种基于SystemVerilog的VMM验证方法学的验证环境。在这个验证环境中,验证了一个8位的MCU,这个MCU主要应用在数据卡项目中,主要特点是时钟周期与指令周期相等,并且相对于标准MUC指令需要时钟周期较少。通常验证MCU都会应用以前的16进制代码读入ROM中,通过仿真观察波形以及输出来确认功能正确,每次只能根据实际应用程序测试对应的一部分MCU功能,缺少一个量化的指标,而且每次改动MCU,需要重新检查结果,效率比较低,而且验证质量无法保证。这里实现了用SystemVerilog来搭建一个基于VMM验证方法学的可移植、重用、扩展、完全自动检查、具有层次化结构的MCU验证平台。这里运用了VMM方法学,设计了一个层次化的验证结构,可以较简单地移植并验证其他类型的MCU,抽象了MCU指令,并且通过约束产生随机指令激励,可以实现遍历所有指令以及地址,另外功能覆盖率模型帮助能够收集并监测覆盖率。     

一种基于AMBA总线的SoC硬件加速器设计

为了解决面向特定的应用场景下,嵌入式处理器处理能力不足的问题,针对片上SoC系统设计了一款硬件加速器,通过对系统算法进行深入分析,确定了硬件加速器的功能需求,并基于AMBA(Advanced Microcontroller Bus Architecture)总线架构设计了相关接口,使其符合AMBA总线协议的时序要求。在完成RTL代码之后,通过对电路进行仿真进一步验证了硬件加速器的时序功能与逻辑功能。仿真结果表明硬件加速器确实提高了系统整体的数据处理性能与算法程序的执行效率。     

LTE-A下行FFT运算在ASIC中的研究与实现

文章首先对ASIC中FFT的算法及工程实现进行了描述,然后简要介绍了VMM验证方法学,并利用其搭建了FFT验证平台,最后在此基础上进行了全面的功能验证。     

基于开源处理器Rocket的异构SoC设计与验证

随着神经网络隐层数的增多,训练计算量增大。为提高算法的执行效率,包含硬件算法加速器的异构片上系统(So C)相继被提出。开源处理器Rocket core项目含有核生成器,不仅能够定制核的个数而且含有协处理扩展接口,易于异构So C的研究和设计工作。基于开源处理器Rocket core和开源项目Si-Five Blocks,以ReLU协处理器和向量内积加速器为例搭建了精简的So C,并以FPGA开发板VC707为验证平台,完成了ReLU和向量内积加速器的原型验证,结果证明了该异构So C对加速卷积神经网络运算的有效性和实用性。     

基于VMM实现的网络接口验证

网络接口是网络芯片的重要组成模块。基于VMM实现了一个网络接口的验证环境,并就其参考模型（RM）的设计与验证环境的重用性进行了较为详细的阐述。该验证环境实现了所验证网络接口模块的零缺陷交付,达到了理想的覆盖率结果。就芯片已经成功流片且样片测试通过。     

CPU验证平台的研究与实现

针对CPU设计的特点,建立完善的验证平台对CPU的验证至关重要。介绍了CPU验证平台一般形式和特点,提出了面向高性能CPU功能验证的全芯片验证平台的结构和构造方法,阐述了基于硬件加速器的CPU验证平台的实现。该验证平台已成功验证了自主设计的CPU的正确性和兼容性。     

一种改进的软硬件协同验证平台的设计与实现

现有基于断言、形式化等的验证方法可保证电路按要求工作,但无法完成对设计的全验证。文中将软件验证环境与硬件加速器相结合,组成了软硬件联合验证平台,其在结构上既发挥了硬件加速器运行速度快的优点,又利用了面向对象的验证方法和可重用性高的优势。实验结果表明,针对复杂电路,验证平台使验证效率和验证覆盖率提高了3~10倍。     

A Lion‐Whale optimization‐based migration of virtual machines for data centers in cloud computing

The scalability, reliability, and flexibility in the cloud computing services are the obligations in the growing demand of computation power. To sustain the scalability, a proper virtual machine migration (VMM) approach is needed with apt balance on quality of service and service‐level agreement violation. In this paper, a novel VMM algorithm based on Lion‐Whale optimization is developed by integrating the Lion optimization algorithm and the Whale optimization algorithm. The optimal virtual machine (VM) migration is performed by the Lion‐Whale VMM based on a new fitness function in the regulation of the resource use, migration cost, and energy consumption of VM placement. The experimentation of the proposed VM migration strategy is performed over 4 cloud setups with a different configuration which are simulated using CloudSim toolkit. The performance of the proposed method is validated over existing optimization‐based VMM algorithms, such as particle swarm optimization and genetic algorithm, using the performance measures, such as energy consumption, migration cost, and resource use. Simulation results reveal the fact that the proposed Lion‐Whale VMM effectively outperforms other existing approaches in optimal VM placement for cloud computing environment with reduced migration cost of 0.01, maximal resource use of 0.36, and minimal energy consumption of 0.09.     

SVA在层次化验证平台中的应用

在越来越复杂的SoC芯片验证开发中,ABV（基于断言的验证）已经成为一种先进且有效的验证方法。SVA（System Verilog断言）是一种基于描述性的验证语言,它作为System Verilog语言的一个子集已成为IEEEl800标准。本文以AMBAAPB总线上的IIC总线控制器为例,简要介绍了利用VMM验证方法学来快速搭建以覆盖率为指导、约束随机化、可重用的分层验证平台。在此基础上详细阐述了在DUT的外部接口上绑定SVA断言检查器,从而在黑盒的条件下完成高效的功能验证。