【摘 要】
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可重构计算技术具有微处理器高灵活性和ASIC高性能的特点,是一种新型的计算机体系结构,但可重构计算的这种可配置特性对其功能验证带来新的挑战。本文面向粗粒度可重构电路,研究其验证技术。课题首先完成粗粒度可重构单元和粗粒度可重构阵列的电路设计,针对可重构计算复杂的电路结构,基于UVM验证方法学搭建了验证平台,提出适合可重构电路验证的验证计划和方法。其次,针对可重构电路配置种类多,覆盖率收敛缓慢,验证效
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可重构计算技术具有微处理器高灵活性和ASIC高性能的特点,是一种新型的计算机体系结构,但可重构计算的这种可配置特性对其功能验证带来新的挑战。本文面向粗粒度可重构电路,研究其验证技术。课题首先完成粗粒度可重构单元和粗粒度可重构阵列的电路设计,针对可重构计算复杂的电路结构,基于UVM验证方法学搭建了验证平台,提出适合可重构电路验证的验证计划和方法。其次,针对可重构电路配置种类多,覆盖率收敛缓慢,验证效率低的问题,采用覆盖率驱动的验证技术对其验证,并提出一种覆盖模型算法,由算法来实现功能模型的转化,可以在实现功能覆盖率模型时确保模型不失真,提高模型的保真度。之后,基于贝叶斯网络,提出可重构电路的覆盖率驱动测试用例生成方法,通过在反馈回路使用机器学习算法的自动化部件,消除人为影响,完成PE的功能验证,提高验证效率。最后,本文对可重构阵列的实际应用进行验证。仿真验证结果表明,本文提出的可重构电路验证方法可以实现代码覆盖率和功能覆盖率的提高,还可以提高验证的效率,减少验证开销,本文提出的覆盖率驱动的验证方法可以应用到可重构电路的验证中去。
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