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作 者:杨凯峰 张雪倩 冯娇 梁峰[1] YANG Kai-feng;ZHANG Xue-qian;FENG Jiao;LIANG Feng(School of Micro electronics,Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049,Chian)
机构地区:[1]西安交通大学微电子学院,陕西西安710049
出 处:《微电子学与计算机》2021年第5期25-29,共5页Microelectronics & Computer
基 金:国家自然科学基金项目(61474093);陕西省自然科学基金项目(2020JM-006);航空科学基金项目(20184370012)。
摘 要:RISC-V作为近年来发展迅速的开源处理器架构,对其验证方法的研究具有很高的工业应用价值.提出了基于遗传进化策略的处理器验证优化方案,利用遗传算法产生指令的权重系数,为测试用例的生成确定方向,并对RISC-V处理器RV32I部分指令完成了模拟验证.与基于伪随机策略生成测试用例的方案相比,应用遗传进化策略生成测试用例时,能够维持对功能覆盖率贡献更高的方向,在验证末期即将陷入局部最优解时,仍然能够突破当前状态,使整体功能覆盖率进一步提高.同时,该验证优化方案对验证环境的调整实现了完全自动化,具有较高的可扩展性和可维护性.As an open source processor architecture with rapid development in recent years,RISC-V has high industrial application value in the research of its verification method.In this paper,an optimization scheme of processor verification based on the genetic evolution strategy is proposed,which uses a genetic algorithm to generate instruction weight coefficients to determine the direction for the generation of test cases,and some instructions of RV32 I of the RISC-V processor are simulated and verified.Compared with the scheme based on the pseudo-random strategy to generate test cases,the application of genetic evolution strategy to generate test cases can maintain a higher contribution to the function coverage.When it is about to fall into a locally optimal solution at the end of verification,it is still able to break out of the current state,allowing a further improvement of the overall functional coverage.At the same time,the verification optimization scheme realizes the automatic adjustment of the verification environment and has high scalability and maintainability.
关 键 词:遗传进化算法 功能覆盖率 通用验证方法学 RISC-V
分 类 号:TN407[电子电信—微电子学与固体电子学]
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