Retrospectiva 2023. Innovación en verificación - Semiwiki

Reeditado por Platón

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Como es habitual en enero, comenzamos con una mirada retrospectiva a los artículos que revisamos el año pasado. Paul Cunningham (GM, Verificación en Cadence), Raúl Camposano (Silicon Catalyst, emprendedor, ex CTO de Synopsys y ahora CTO de Silvaco) y yo continuamos nuestra serie sobre ideas de investigación. Como siempre, los comentarios son bienvenidos. Estamos planeando iniciar una serie en vivo este año para debatir ideas y temas más amplios y recibir sus comentarios. ¡Detalles a seguir!

Retrospectiva 2023

Las selecciones de 2023

Estos son los blogs que publicamos a lo largo del año, ordenados por popularidad. Obtuvimos un promedio de 12.7 mil interacciones por blog, un aumento significativo con respecto al año pasado que tomamos como una indicación de que continúa disfrutando de nuestras revisiones de investigaciones actuales en verificación. El líder no fue una sorpresa, ya que aplicó LLM a la revisión automatizada de código en casi 17 interacciones. Un cercano segundo lugar utiliza ML para desarrollar abstracciones de modelos. De hecho, los 4 blogs principales en 2023 se centraron en aplicaciones de IA/ML. Las redes de Petri volvieron a aparecer este año, aquí para validar protocolos DRAM en rápida evolución. El uso de hardware dedicado para la especulación en la simulación y un método para encontrar anomalías completaron la lista. La retrospectiva de 2022 funcionó tan bien como de costumbre, pero se vio eclipsada por el interés en otros artículos a lo largo del año. ¡Es una apuesta segura que analizaremos más aplicaciones de AI/ML en 2024!

Punto de vista de pablo

¡Otro año pasa rápido y 49 artículos leídos desde que iniciamos el blog en noviembre de 2019! En aquel entonces pensábamos que sería una excelente manera de reunir a nuestra comunidad de verificación y mostrar nuestro agradecimiento por la inversión continua en la investigación de verificación en instituciones académicas de todo el mundo.

Lo que no predije fue cómo la lectura de todos estos artículos inspiraría nuevas inversiones e innovaciones en Cadence. Escribir este blog me ha enseñado que, incluso a nivel ejecutivo en ingeniería, mantenerse conectado con la investigación básica y leer artículos con regularidad es bueno para los negocios. ¡Gracias lectores y gracias Bernard!

No es de extrañar que nuestros 3 principales éxitos del año pasado fueran todos artículos sobre el uso de IA en la verificación, uno sobre IA para automatizar la revisión de código (liga), uno sobre IA para ayudar a encontrar errores más rápidamente en modelos SimuLink de alto nivel de dispositivos de señal mixta (liga), y otro sobre el uso de IA para identificar automáticamente qué línea de código fuente es la causa principal de una falla en la prueba (liga). Es absolutamente necesario que sigamos invirtiendo en investigación aquí, tanto en el mundo académico como en el comercial. De alguna manera, durante la próxima década necesitamos encontrar nuestra próxima productividad de verificación 10 veces mayor, y lo más probable es que provenga de la IA.

Dicho esto, mi agradecimiento personal a partir de 2024 no está relacionado con la IA. Es para dos artículos sobre simulación lógica: uno sobre simulación paralelizada utilizando la ejecución especulativa de la cola de eventos (liga), y el otro sobre mejorar la calidad de la distribución de entradas aleatorias en pruebas aleatorias restringidas utilizando funciones hash inteligentes (liga). A estas las llamo innovaciones “a nivel de motor”: mejorar fundamentalmente los componentes básicos de las herramientas EDA. También necesitamos continuar la investigación y la innovación aquí. Estos dos artículos eran muy innovadores pero no tenían nada que ver con la IA. No olvidemos seguir invirtiendo también en innovación no relacionada con la IA.

La mirada de Raúl

Escribir esta retrospectiva durante las vacaciones choca inevitablemente con una de las necesidades del ser humano que puede ser elevada a arte: comer. Las reseñas de restaurantes quizás comparten lo suficiente con las reseñas de artículos para justificar calificaciones como ★★★ excepcional, vale la pena un viaje especial, ★★ excelente, vale la pena un desvío, ★ alta calidad, vale la pena una parada y 😋 excepcionalmente bueno a precios moderados. Pablo ya afirmó que nuestra revisión de septiembre era un "Tema estrella michelin”. Continuaré en esta línea, utilizando como criterio sus preferencias (número de visitas), queridos lectores.

Mientras que el blog del año pasado trataba principalmente sobre algoritmos geniales, el de este año trataba sobre AI / ML y Software (SO). Los tres primeros ★★★ artículos trataban sobre la verificación de SW mediante AI/ML. El blog mejor valorado (Julio) trataba sobre la revisión de código con IA generativa, el segundo (Noviembre) se ocupó de probar y verificar SW para sistemas ciberfísicos utilizando modelos de IA sustitutos, y el tercero (De Mayo) trataba de detectar y corregir errores en Java y aumentarlo con clasificadores de IA. Dos de estos tres artículos utilizan grandes conjuntos de datos de GitHub para la formación. Estos datos no están disponibles públicamente para el diseño de hardware (HW); lo cual podría decirse que es lo suficientemente diferente de SW como para al menos plantear la pregunta de si estos resultados pueden o serán replicados para HW. Sin embargo, observar lo que la comunidad SW está haciendo con respecto a la verificación es sin duda una fuente de inspiración.

Los siguientes tres artículos, clasificados con ★★, son una colección ecléctica de AI/ML, un algoritmo genial y Petri-Nets. Todos se ocupan de la verificación en EDA. septiembre de El artículo fue una vista previa sobre el uso de un LLM (GPT-4) y un verificador de modelos (JasperGold) para traducir inglés a System Verilog Assertions (SVA). El siguiente (Junio) abordó cómo muestrear el espacio de soluciones para una verificación aleatoria restringida uniformemente (cumpliendo las restricciones): un algoritmo genial para un problema difícil, de 2014. La última contribución de este grupo (Abril) redes de Petri ampliadas para la verificación de las especificaciones JEDEC DDR; es educativo tanto sobre las especificaciones JEDEC como sobre las redes de Petri, y descubre una infracción de sincronización.

Los artículos 7 a 9, clasificados con ★, tratan sobre la verificación del diseño analógico, la verificación de la CPU y la ejecución de SW en paralelo. En Octubre Revisamos un artículo invitado a la revista abierta IEEE de la Solid-State Circuits Society, además de ser un buen tutorial sobre diseño y validación analógicos, el principal aporte consiste en reemplazar los modelos de circuitos analógicos por modelos funcionales para acelerar la simulación Spice en 4 órdenes de magnitud. . periódico de febrero se trataba de usar DNN para mejorar los generadores de instrucciones aleatorias en la verificación de la CPU, mostrando una reducción de "el número de simulaciones por un factor de 2 más o menos”en un ejemplo sencillo (IBM Northstar, 5 instrucciones). Marzo nos trajo el diseño completo de un acelerador HW para implementar el Modelo de ejecución de tareas ordenadas ubicadas espacialmente (SLOT) para explotar el paralelismo y la especulación, y para aplicaciones que generan tareas dinámicamente en tiempo de ejecución.

Lo que nos deja con dos 😋 destinatarios. En Agosto Revisamos un artículo de 2013 que fue pionero en la agrupación de k-means (2013) para la detección de errores posteriores al silicio. Y en Diciembre Analizamos un tema muy importante, la verificación de seguridad mediante IFT (seguimiento del flujo de información) y su extensión desde el nivel de puerta a RTL. No es sorprendente que la contribución de diciembre haya sido la que menos visitas haya tenido, ya que nuestros lectores probablemente se enfrentaban al dilema descrito inicialmente.

Las calificaciones pueden ser arbitrarias en ocasiones, todas estas contribuciones son dignas de estrellas y avanzan lo último en tecnología. Podemos estar agradecidos por una comunidad de investigación internacional activa en el mundo académico y la industria que aborda problemas realmente difíciles. Según mis preferencias personales, puedes adivinar...

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