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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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