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申请/专利权人:南京航空航天大学
摘要:本发明公开一种机器学习优化的RISC‑V验证方法,属于计算、推算或计数的技术领域。本发明提出了一种RISC‑V的验证框架,并通过引入机器学习生成测试激励优化验证。首先,对RISC‑V核分为取指模块、执行模块和访存模块,然后将RISC‑V核作为被测对象搭建UVM验证框架,接着在验证框架中引入机器学习算法,通过机器学习引导测试激励生成来减少模拟的时间和成本,从而提高验证的效率。相比于传统的UVM验证框架,本发明通过引入机器学习算法引导测试激励生成,能够花费更少的时间和使用更少的测试激励使功能覆盖率达到100%,从而提高了验证的效率。
主权项:1.一种机器学习优化的RISC-V验证方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1,搭建RISC-V核的UVM验证框架;步骤S2,构建所述步骤1搭建的RISC-V核UVM验证框架参考模型;步骤S3,将随机生成的测试指令编译后注入所述步骤S1搭建的RISC-V核UVM验证框架以及步骤2构建的参考模型;步骤S4,执行比较所述步骤1搭建的RISC-V核UVM验证框架以及UVM验证框架参考模型输出的仿真,获取覆盖率报告;步骤S5,建立机器学习模型,利用所述随机生成的测试指令训练机器学习模型以获取模型参数;步骤S6,在所述步骤S4获取的覆盖率报告未达到100%时,调用训练好的机器学习模型更新随机测试指令,将更新的测试指令编译后注入所述步骤S1搭建的RISC-V核UVM验证框架以及步骤2构建的参考模型,重复执行步骤S4;步骤S7,重复所述步骤S6,在获取的覆盖率报告达到100%时,结束仿真。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南京航空航天大学 一种机器学习优化的RISC-V验证方法
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