基于遗传算法的全芯片级覆盖率驱动随机验证技术

随机测试生成技术是当今大规模集成电路仿真验证流程中的重要支撑技术.覆盖率驱动的随机测试生成方法是目前该领域研究的热点.遗传算法具有部分优化问题的黑盒特性,不需要了解问题的太多先验知识,适合处理黑盒优化问题.因此,将遗传算法应用在覆盖率反馈驱动随机测试生成时,不需要复杂的领域先验知识,节约了大量的专家时间,提高了验证的自动化程度.分析了各种基于遗传算法的覆盖率驱动的随机测试生成方法,并在此基础上设计和实现了基于遗传算法的全芯片级覆盖率驱动随机验证平台.该平台被实际应用在龙芯处理器的验证中,实验结果表明,平台有效提高了验证效率.     

覆盖率驱动的随机测试生成技术综述

随机测试生成技术是当今大规模集成电路仿真验证流程中的一项重要支撑技术.覆盖率驱动的随机测试生成方法是目前该领域研究的热点之一,其目标是通过覆盖率指导测试向量生成,减少重复测试向量,加速验证的收敛过程,提高验证的自动化程度和效率.文中全面综述了覆盖率驱动的随机测试生成技术的发展历程、研究现状和技术分类,并结合具体实例对各种方法及其面临的主要问题进行了讨论、评价和总结.