Post-silicon code coverage evaluation with reduced area overhead for functional verification of SoC
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Effective techniques for post-silicon validation are required to better evaluate functional correctness of increasingly complex SoCs. Coverage is the standard measure of validation effectiveness and is extensively used pre-silicon. However, there is little data evaluating the coverage of post-silicon validation efforts on industrial-scale designs. In this paper, we address this knowledge gap. We have developed an industrial-size SoC, based entirely on open-source IP: roughly a “netbook-on-a-chip”, synthesizable to FPGA, and capable of running Linux, X11, and application software. This platform allows us to instrument the hardware to measure true post-silicon coverage achieved by typical post-silicon validation tests, such as booting the OS - tests that are impossibly expensive to run in pre-silicon simulation. Thus, we can compare coverage achieved pre - and post-silicon, and also measure the area overhead required to monitor post-silicon coverage. In addition, we apply state-of-the-art software analysis techniques to reduce the instrumentation overhead for coverage monitoring. Our results show: (1) The typical test of booting the OS often achieves high coverage, well correlated to what is achieved by pre-silicon directed tests, but in some blocks the coverage can be markedly different, highlighting the importance of post-silicon validation in general and post-silicon coverage measurement in particular. (2) The area overhead of the coverage monitoring instrumentation is high, ranging from 1% to 22%. (3) State-of-the-art software analysis techniques reduce the overhead (e.g., nearly a 30% reduction for one block we instrumented), but the remaining overhead is still unacceptably high for practical deployment. Taken together, our results provide a solid baseline for further research on post-silicon coverage and test generation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle