|
|
New Methods for Increasing Efficiency and Speed of Functional Verification
Zachariášová, Marcela ; Dohnal, Jan (referee) ; Steininger, Andreas (referee) ; Kotásek, Zdeněk (advisor)
Při vývoji současných číslicových systémů, např. vestavěných systému a počítačového hardware, je nutné hledat postupy, jak zvýšit jejich spolehlivost. Jednou z možností je zvyšování efektivity a rychlosti verifikačních procesů, které se provádějí v raných fázích návrhu. V této dizertační práci se pozornost věnuje verifikačnímu přístupu s názvem funkční verifikace. Je identifikováno několik výzev a problému týkajících se efektivity a rychlosti funkční verifikace a ty jsou následně řešeny v cílech dizertační práce. První cíl se zaměřuje na redukci simulačního času v průběhu verifikace komplexních systémů. Důvodem je, že simulace inherentně paralelního hardwarového systému trvá velmi dlouho v porovnání s během v skutečném hardware. Je proto navrhnuta optimalizační technika, která umisťuje verifikovaný systém do FPGA akcelerátoru, zatím co část verifikačního prostředí stále běží v simulaci. Tímto přemístěním je možné výrazně zredukovat simulační režii. Druhý cíl se zabývá ručně připravovanými verifikačními prostředími, která představují výrazné omezení ve verifikační produktivitě. Tato režie však není nutná, protože většina verifikačních prostředí má velice podobnou strukturu, jelikož využívají komponenty standardních verifikačních metodik. Tyto komponenty se jen upravují s ohledem na verifikovaný systém. Proto druhá optimalizační technika analyzuje popis systému na vyšší úrovni abstrakce a automatizuje tvorbu verifikačních prostředí tím, že je automaticky generuje z tohoto vysoko-úrovňového popisu. Třetí cíl zkoumá, jak je možné docílit úplnost verifikace pomocí inteligentní automatizace. Úplnost verifikace se typicky měří pomocí různých metrik pokrytí a verifikace je ukončena, když je dosažena právě vysoká úroveň pokrytí. Proto je navržena třetí optimalizační technika, která řídí generování vstupů pro verifikovaný systém tak, aby tyto vstupy aktivovali současně co nejvíc bodů pokrytí a aby byla rychlost konvergence k maximálnímu pokrytí co nejvyšší. Jako hlavní optimalizační prostředek se používá genetický algoritmus, který je přizpůsoben pro funkční verifikaci a jeho parametry jsou vyladěny pro tuto doménu. Běží na pozadí verifikačního procesu, analyzuje dosažené pokrytí a na základě toho dynamicky upravuje omezující podmínky pro generátor vstupů. Tyto podmínky jsou reprezentovány pravděpodobnostmi, které určují výběr vhodných hodnot ze vstupní domény. Čtvrtý cíl diskutuje, zda je možné znovu použít vstupy z funkční verifikace pro účely regresního testování a optimalizovat je tak, aby byla rychlost testování co nejvyšší. Ve funkční verifikaci je totiž běžné, že vstupy jsou značně redundantní, jelikož jsou produkovány generátorem. Pro regresní testy ale tato redundance není potřebná a proto může být eliminována. Zároveň je ale nutné dbát na to, aby úroveň pokrytí dosáhnutá optimalizovanou sadou byla stejná, jako u té původní. Čtvrtá optimalizační technika toto reflektuje a opět používá genetický algoritmus jako optimalizační prostředek. Tentokrát ale není integrován do procesu verifikace, ale je použit až po její ukončení. Velmi rychle odstraňuje redundanci z původní sady vstupů a výsledná doba simulace je tak značně optimalizována.
|
|
|
Order Book Updates Generator
Cienciala, Ondřej ; Zachariášová, Marcela (referee) ; Dvořák, Milan (advisor)
This thesis analyses messages that come from NYSE Arca and ISE exchanges and provides a description of design of stock exchange updates generator which is capable of generating constrained-random messages. It can be used for testing software that handles messages from an electronic stock exchange. Techniques of coverage-driven verification and constrained-random stimulus generation are discussed. Message generation is based on XML template and because of that the generator can be adjusted for various exchanges.
|
|
|
Automation of Verification Using Artificial Neural Networks
Fajčík, Martin ; Husár, Adam (referee) ; Zachariášová, Marcela (advisor)
The goal of this thesis is to analyze and to find solutions of optimization problems derived from automation of functional verification of hardware using artificial neural networks. Verification of any integrated circuit (so called Design Under Verification, DUV) using technique called coverage-driven verification and universal verification methodology (UVM) is carried out by sending stimuli inputs into DUV. The verification environment continuously monitors percentual coverage of DUV functionality given by the specification. In current context, coverage stands for measurable property of DUV, like count of verified arithemtic operations or count of executed lines of code. Based on the final coverage, it is possible to determine whether the coverage of DUV is high enough to declare DUV as verified. Otherwise, the input stimuli set needs to change in order to achieve higher coverage. Current trend is to generate this set by technique called constrained-random stimulus generation. We will practice this technique by using pseudorandom program generator (PNG). In this paper, we propose multiple solutions for following two optimization problems. First problem is ongoing modification of PNG constraints in such a way that the DUV can be verified by generated stimuli as quickly as possible. Second one is the problem of seeking the smallest set of stimuli such that this set verifies DUV. The qualities of the proposed solutions are verified on 32-bit application-specific instruction set processors (ASIPs) called Codasip uRISC and Codix Cobalt.
|
|
|
Automation of Verification Using Artificial Neural Networks
Fajčík, Martin ; Husár, Adam (referee) ; Zachariášová, Marcela (advisor)
The goal of this thesis is to analyze and to find solutions of optimization problems derived from automation of functional verification of hardware using artificial neural networks. Verification of any integrated circuit (so called Design Under Verification, DUV) using technique called coverage-driven verification and universal verification methodology (UVM) is carried out by sending stimuli inputs into DUV. The verification environment continuously monitors percentual coverage of DUV functionality given by the specification. In current context, coverage stands for measurable property of DUV, like count of verified arithemtic operations or count of executed lines of code. Based on the final coverage, it is possible to determine whether the coverage of DUV is high enough to declare DUV as verified. Otherwise, the input stimuli set needs to change in order to achieve higher coverage. Current trend is to generate this set by technique called constrained-random stimulus generation. We will practice this technique by using pseudorandom program generator (PNG). In this paper, we propose multiple solutions for following two optimization problems. First problem is ongoing modification of PNG constraints in such a way that the DUV can be verified by generated stimuli as quickly as possible. Second one is the problem of seeking the smallest set of stimuli such that this set verifies DUV. The qualities of the proposed solutions are verified on 32-bit application-specific instruction set processors (ASIPs) called Codasip uRISC and Codix Cobalt.
|
|
|
New Methods for Increasing Efficiency and Speed of Functional Verification
Zachariášová, Marcela ; Dohnal, Jan (referee) ; Steininger, Andreas (referee) ; Kotásek, Zdeněk (advisor)
Při vývoji současných číslicových systémů, např. vestavěných systému a počítačového hardware, je nutné hledat postupy, jak zvýšit jejich spolehlivost. Jednou z možností je zvyšování efektivity a rychlosti verifikačních procesů, které se provádějí v raných fázích návrhu. V této dizertační práci se pozornost věnuje verifikačnímu přístupu s názvem funkční verifikace. Je identifikováno několik výzev a problému týkajících se efektivity a rychlosti funkční verifikace a ty jsou následně řešeny v cílech dizertační práce. První cíl se zaměřuje na redukci simulačního času v průběhu verifikace komplexních systémů. Důvodem je, že simulace inherentně paralelního hardwarového systému trvá velmi dlouho v porovnání s během v skutečném hardware. Je proto navrhnuta optimalizační technika, která umisťuje verifikovaný systém do FPGA akcelerátoru, zatím co část verifikačního prostředí stále běží v simulaci. Tímto přemístěním je možné výrazně zredukovat simulační režii. Druhý cíl se zabývá ručně připravovanými verifikačními prostředími, která představují výrazné omezení ve verifikační produktivitě. Tato režie však není nutná, protože většina verifikačních prostředí má velice podobnou strukturu, jelikož využívají komponenty standardních verifikačních metodik. Tyto komponenty se jen upravují s ohledem na verifikovaný systém. Proto druhá optimalizační technika analyzuje popis systému na vyšší úrovni abstrakce a automatizuje tvorbu verifikačních prostředí tím, že je automaticky generuje z tohoto vysoko-úrovňového popisu. Třetí cíl zkoumá, jak je možné docílit úplnost verifikace pomocí inteligentní automatizace. Úplnost verifikace se typicky měří pomocí různých metrik pokrytí a verifikace je ukončena, když je dosažena právě vysoká úroveň pokrytí. Proto je navržena třetí optimalizační technika, která řídí generování vstupů pro verifikovaný systém tak, aby tyto vstupy aktivovali současně co nejvíc bodů pokrytí a aby byla rychlost konvergence k maximálnímu pokrytí co nejvyšší. Jako hlavní optimalizační prostředek se používá genetický algoritmus, který je přizpůsoben pro funkční verifikaci a jeho parametry jsou vyladěny pro tuto doménu. Běží na pozadí verifikačního procesu, analyzuje dosažené pokrytí a na základě toho dynamicky upravuje omezující podmínky pro generátor vstupů. Tyto podmínky jsou reprezentovány pravděpodobnostmi, které určují výběr vhodných hodnot ze vstupní domény. Čtvrtý cíl diskutuje, zda je možné znovu použít vstupy z funkční verifikace pro účely regresního testování a optimalizovat je tak, aby byla rychlost testování co nejvyšší. Ve funkční verifikaci je totiž běžné, že vstupy jsou značně redundantní, jelikož jsou produkovány generátorem. Pro regresní testy ale tato redundance není potřebná a proto může být eliminována. Zároveň je ale nutné dbát na to, aby úroveň pokrytí dosáhnutá optimalizovanou sadou byla stejná, jako u té původní. Čtvrtá optimalizační technika toto reflektuje a opět používá genetický algoritmus jako optimalizační prostředek. Tentokrát ale není integrován do procesu verifikace, ale je použit až po její ukončení. Velmi rychle odstraňuje redundanci z původní sady vstupů a výsledná doba simulace je tak značně optimalizována.
|
|
|
Order Book Updates Generator
Cienciala, Ondřej ; Zachariášová, Marcela (referee) ; Dvořák, Milan (advisor)
This thesis analyses messages that come from NYSE Arca and ISE exchanges and provides a description of design of stock exchange updates generator which is capable of generating constrained-random messages. It can be used for testing software that handles messages from an electronic stock exchange. Techniques of coverage-driven verification and constrained-random stimulus generation are discussed. Message generation is based on XML template and because of that the generator can be adjusted for various exchanges.
|
guest ::
