2023 年 6 月 2 日—3 日，Cadence 受邀出席了第七屆集微半導體峰會。在首日舉辦的 EDA IP 工業軟件峰會中，Cadence 高級 AE 經理王正算作為代表向與會嘉賓介紹了 Cadence 在面對 SoC 設計驗證挑戰下的應對之法。

隨著 SoC 設計的發展，如何在有限的時間內盡可能發現更多的 bug 和實現更多的溯源分析，讓項目各方面的投資都做到物盡其用，這是驗證工作所面臨的新挑戰。

Cadence 高級 AE 經理

王正算

王正算指出，當前的 SoC 設計驗證挑戰主要來自幾個方面。首先，SoC 包含了數百個 IP，結構非常復雜；其次，每個 IP 又在處于不停的變化、演進中；第三，SoC 級別的測試每周都會出現多個失敗案例；最后，確定故障的根本原因需要數十名工程師和數周的時間。

面對這些挑戰，Cadence 推出了以 AI 技術驅動的 Verisium 平臺，通過大數據和 JedAI 平臺來優化驗證負荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。

Verisium 平臺包括了三大板塊，最基礎的是 Verisium Manager，其將 Cadence 在 IP 和 SoC 級全流程驗證管理解決方案，包括驗證規劃、工作調度和多引擎覆蓋率，統統整合到 Cadence JedAI 平臺中，同時還擴展出新的旨在提高計算服務集群效率的 AI-Driven 測試集優化技術。并且，其可以與 Cadence 現有的五大驗證工具（包括 Jasper、Palladium）等完美融合。

中間部分是 SemanticDiff、PinDown、WaveMiner 和 AutoTriage，為負責具體功能的 4 大智能 APP。

最頂端的則是 Debug，提供從 IP 到 SoC，從單運行（single-run）到多運行（Multi-run）的整體調試解決方案。支持波形、電路圖、驅動跟蹤和 SmartLog 技術上的快速、完整的互動式和后處理式調試流程。Debug 可與 JedAI 平臺及其它 Verisium 應用程序原生集成，支持同時自動比較通過和失敗的測試用例，來實現 AI 驅動的溯源分析。

王正算表示，AutoTriage 等 4 大 APP 可以單獨使用，也可以配合一起在整個流程中使用。

他詳細介紹了這 4 大 APP 的功能。首先是 AutoTriage，其可以使用機器學習的方法自動化進行故障分析和分類，識別任何與運行屬性相關的模式，使預測準確率達到 95% 以上。

接下來是 PinDown，其可以預測每個設計修訂的風險級別。通過與 JedAI 平臺及業界標準修訂管理系統進行集成，PinDown 建立源代碼變更、測試報告和日志文件的機器學習模型，預測哪些源代碼簽入最有可能引起故障的發生。

SemanticDiff 則可以識別并對比兩個 RTL 版本之間的變化，并進行排名。其通過算法對 IP 或 SoC 的多版源碼變更進行比較及分類，并依據其對系統行為的干擾程度進行排序，來幫助定位潛在 bug 熱點的解決方案。

最后是 WaveMiner，其應用強大的人工智能引擎分析來自多次運行的波形，并確定在哪些時間點上，哪些信號最有可能代表測試失敗的根本原因。

王正算表示，Verisium 平臺可匯集所有波形、覆蓋率、報告和日志文件等驗證數據，以此為基礎來建立機器學習模型和發掘更多特定指標，進而將其應用于全新系列工具上，從而極大地提高驗證工作效率。

面對愈發復雜的 SoC 所帶來的設計驗證挑戰，Cadence 將 AI 注入 EDA 工具，能夠幫助用戶極大程度地提高驗證工作效率，縮短驗證時間。

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