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日志

人工智能和机器学习让验证更快更智能

已有 346 次阅读2018-12-1 22:50 |个人分类:验证前沿资讯|系统分类:芯片设计

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近十年来,工具提供商一直在针对验证引擎的性能、内存等方面进行优化。现如今,虽然核心验证方式仍然是形式验证、软件仿真、硬件仿真和基于FPGA的原型设计,但我们有了新的研究方向,即研究验证结构本身,以便能更好地规划,分配和度量跟踪这些引擎。


同时,当每个设计团队思考当所有的核心引擎都在不断改进时,我们如何提高验证的效率;下一个层次是什么?我什么时候完成验证?” 他们第一时间想到的一定是人工智能、大数据以及机器学习。


最近在旧金山举行了设计自动化会议,作者在会议上主持了一个小组讨论,小组成员包括东芝存储技术执行团队成员Jeff Ohshima,Cadence公司副总裁兼研发总经理Paul Cunningham, 惠普企业(Hewlett Packard EnterpriseHPE)验证科学家David Lacey Vista Ventures的董事Jim Hogan


Ohshima对比了消费者,数据分析中心和有关设计和验证的企业垂直细分领域等对内存的要求后表示当设计越来越复杂,相对应的设计周期/验证周期也会使用越来越长的时间,所以为了缩短总周期时间,我们必须在进行电路设计的同时进行验证。这是SSD开发的一大难题。


他认为虽然设计自动化验证平台能够缩短研发周期,但是还不能满足随着设计越发困难的验证工作。


特别值得一提的是,他解释道,“随着闪存设计技术的越发复杂,使得公司从2D3D闪存业务的转变也变得尤为艰难。” “在电路与布局布线设计中需要快速优化大量的参数。Ohshima表示,东芝存储使用一种敏捷设计方法,将完全成熟的闪存组成一个设备。我们必须进行大量的电路或器件参数迭代,并且每个部分都必须采用这种灵活的设计方法,才能与如今的设计周期同步。


SOC方面,Ohshima指出其SSD控制器SOC工艺并没有采用最先进的技术,但是即使是现在,20/16nm的技术节点也没有问题,所以我们还不需要7nm的技术。即便如此,SSD控制器还存在着一些特殊要求。与上一代相比,新一代的产品复用了上一代的某些模块;很显然,由于模块的复用,研发修复后检测到的错误会不断减少。但是由于下一代设计的复杂性,我们会有大量的模块需要做回归测试,所以回归测试成为了我们SSD设计的关键,这个问题在企业应用领域更加明显。


东芝存储期待人工智能、机器学习以及深度学习能够在这些方面涌现全新的创意。


Cunningham提醒说,且不谈芯片的类型,验证本身就是一个很棘手的问题,倘若我们每年将芯片的尺寸增大一倍,那么我们就需要不断调整验证规格,很明显,我们做不到这一点。这是一个非常庞大的集群或者说生态系统的挑战,我们该如何使用现有的工具和解决方案来缩短这个差距呢——你总不能每年都去调整计算资源和人力资源吧,况且这样也不能从根本上解决问题。


我们有各种各样的引擎,各种各样的方式去研究此领域。我们可以尝试用形式验证,还可以运行传统的逻辑仿真,从而得到不同的硬件架构。传统的仿真基本都运行在Intel x86 Xeon架构上,现在我们还可以在基于ARM的服务器上运行仿真,在这个服务器上还可以使用FPGA仿真,也可以自定义处理器来运行仿真。多样化的引擎带来一个更大的问题,即应该使用何种引擎,以及在这种情况下如何最大化整体验证吞吐量


在这方面,”Cunningham继续说到,你不妨想想这诸多引擎,棘手且浩大的领域操作空间,以及所有有关大数据和分析的这些概念,我们可以利用机器学习、人工学习做些什么,以及怎样才能更高效地探索这个领域呢?


接管了验证研发团队之后,他发觉现在的工作效率确实不高。我们在验证过程中消耗了数百万个周期,但是在覆盖率上却没有任何实际性的改变,换句话说我们在同一个事件上进行了多次覆盖。这就是为什么作为一个生态系统,我们有这样的机会去尝试提高效率,并继续研究这个棘手问题的原因。


在研究惠普所使用的验证技术时,Lacey提出了他主要关注的三个方面。首先,我们尽可能地让我们的工程师更富创造力。如果你看看我们的成本结构,可以看到工程师是我们最贵的开销;无论是从工具的角度来看,还是从方法论的角度来看,我们都希望能够确保他们尽可能的高效率和高创造性。其次,我们在验证工具及其许可证上投入了很多资金,我们如何更好的利用这些工具呢?最后,我们如何使项目更具预见性,以及如何实现这些目标?


惠普已经采用多种方法从数据开始着手研究。我们从数据开始,如此一来我们就会研究大数据的各种来源,然后对数据进行分析以便我们能够根据正在做的工作来做些调整,从而在上述三个方面得到改进。接下来,我们也会研究可用的工具和技术,我们是否使用了我们所拥有的license中提供的所有技术呢?然而,仅仅是可用还不够,我们必须要有一种更好的方式来利用这些工具和技术,这样当我们把它交到工程师手中时,能够提高工程师的工作效率而不会分散他们的注意力。


对于Hogan来说,他对于投资更感兴趣,考虑更多的是他投资的公司如何在验证这方面谋利,所以他从这个角度研究该领域。通常你可能会过早地进入市场,换句话说,就是投资了资金但是市场还没有准备好,我遇到过很多次这种问题。作为一个投资者而不是消费者或者工具提供商,我之所以青睐于验证市场的原因是因为在硬件上将会因为云服务的出现而有一场巨变。DAC上,Google和AWS的参展就证明了这一点。正是因为他们是第一次在这里参展,就足以证明这两家公司已经对验证这个市场产生了兴趣。同样我也看到了云空间对验证的重要性


也就是说,Hogan认为行业需要时刻关注硬件变化以及商业模式的变化

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