AI加持的全新一代自主化验证技术

SNUG China 2023 2023 27 页

会议: SNUG China 2023 作者: 李隆 (Synopsys 高级应用工程师) 页数: 27 (PPT演示文稿) 源文件: SNUG_CN_Kher_Introduction_to_AIML_Technologies_paper.pdf

Synopsys VSO.ai 验证空间优化（Verification Space Optimization）通过AI/ML技术实现： - 更快的功能测试收敛 - 更高的覆盖率 - 预测性Bug检测

核心能力： - 自动化测试生成：产生更少但优化的测试向量 - 智能覆盖率分析：识别覆盖率空洞并自动填充 - 基于机器学习的Bug预测：在回归中优先测试高风险区域 - 验证空间压缩：消除冗余测试，聚焦关键场景

1. 智能测试生成：使用强化学习和贝叶斯优化自动生成高价值测试序列 2. 覆盖率收敛加速：AI驱动的覆盖率分析，自动识别并关闭覆盖率差距 3. 异常检测：使用无监督学习识别回归测试中的异常结果 4. 调试辅助：基于ML的故障定位和根本原因分析

Synopsys自主化验证平台整合： - VCS仿真引擎 - Verdi调试平台 - VSO.ai 验证空间优化优化层 - ZeBu硬件加速

实现从测试计划到覆盖率收敛的全流程AI辅助。

AI/ML技术正在变革功能验证方法，通过VSO.ai 验证空间优化实现更快收敛、更高覆盖率和预测性Bug检测，显著提升验证效率。

本文为PPT演示文稿，共27页，108张图片，存放于_images/目录。