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从验证激励约束中获得更多价值

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AsicWonder
发布2024-07-02 17:10:36
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发布2024-07-02 17:10:36
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验证工程师投入了大量精力来编写和调整随机激励的约束。约束激励变量之间的有效关系至关重要,否则将产生无效的激励,或者不会产生重要的有效激励组合。 当涉及到bug hunting时,运行完全随机激励被认为是确保覆盖验证工程师不会想到的case的好方法。然而,验证工程师通过引入随机性testcase来完善这一目标时——很多更有价值的组合的发生概率极低。

考虑下图1所示的SystemVerilog类,看看一些约束对约束求解器产生的情况会产生多大的影响。一个简单的约束扭曲了整个随机分布!

图1:约束随机

当功能覆盖率监控变量组合时,这种类型的分布很容易看到和调整。然而,让我们面对现实,使用随机刺激来发现错误的整个前提是,随机生成可以产生我们没有想到的场景(因此,没有为其创建功能覆盖率范围😬)。

工程师花费大量时间创建和完善的约束可能会有助于确保corner case受到覆盖。那么,你如何确保你的随机约束继续提供增量测试,而不仅仅是一遍又一遍地测试同样的事情?

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原始发表:2024-06-30,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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