Advances in Debug Automation for a Modern Verification Environment
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
Over the past three decades, the growing list of requirements for integrated circuits has continually presented new challenges to the electronic design community. One of the biggest challenges in the design process is that of functional debugging, which aims to find the root-cause of a functional failure after it has been detected. In recent years, this key challenge has grown in size and scope as bugs commonly appear in both the design and verification environment. This increase in size and scope has made functional debugging one of the largest bottlenecks in the design cycle and points to an urgent need for more scalable and innovative debugging solutions. \n \nThis dissertation presents multiple novel contributions that address the challenges of increased size and scope of modern functional debugging. In particular, these contributions address the scalability of existing automated design debugging techniques, as well as introduce novel automated tools specifically for debugging the verification environment. \n \nThe first contribution introduces an unsatsifiable core-guided abstraction and refinement technique for design debugging that focuses on managing the design size aspect of debugging complexity. The second contribution introduces a path-directed abstraction and refinement technique that aims to manage the error trace length aspect of debugging complexity. The third contribution presents a novel method that utilizes unsatisfiable cores in design debugging to manage the multiple design errors aspect of debugging complexity. The fourth contribution presents an automated technique to aid debugging of errors found within formal properties themselves. The final contribution presents an automated technique to aid debugging of missing assumptions that are needed during verification methodologies that use formal methods.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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