2023 retrospektiv. Innovation In Verification - Semiwiki

Publisert av Platon

Følgere: 0

Som vanlig i januar starter vi med et tilbakeblikk på papirene vi gjennomgikk i fjor. Paul Cunningham (GM, Verification at Cadence), Raúl Camposano (Silicon Catalyst, gründer, tidligere Synopsys CTO og nå Silvaco CTO) og jeg fortsetter vår serie om forskningsideer. Som alltid, tilbakemeldinger velkommen. Vi planlegger å starte en live-serie i år for å debattere ideer og bredere emner og for å få tilbakemeldinger. Detaljer følger!

2023 retrospektiv

2023-valgene

Dette er bloggene vi har lagt ut gjennom året, sortert etter popularitet. Vi hadde i gjennomsnitt 12.7 17 engasjementer per blogg, en betydelig økning fra i fjor, som vi tar som en indikasjon på at du fortsetter å glede deg over våre vurderinger av nåværende forskning i verifisering. Lederen var ingen overraskelse, og brukte LLM-er på automatisert kodegjennomgang ved nesten 4 2023 engasjementer. Et nært sekund bruker ML for å utvikle modellabstraksjoner. Faktisk var de 2022 beste bloggene i 2024 på alle applikasjoner av AI/ML. Petri-nett dukket opp igjen i år, her for å validere raskt utviklende DRAM-protokoller. Bruk av dedikert maskinvare for spekulasjoner i simulering, og en metode for å finne anomalier avrundet listen. Retrospektiven for XNUMX gikk omtrent like bra som vanlig, men ble overskygget av interessen for andre aviser gjennom året. Det er en sikker innsats vi vil se på flere applikasjoner av AI/ML i XNUMX!

Paulus syn

Nok et år flyr avgårde, og 49 aviser er lest siden vi startet bloggen i november 2019! Den gang tenkte vi at det ville være en fin måte å samle verifiseringsfellesskapet vårt på og vise vår takknemlighet for fortsatt investering i verifiseringsforskning ved akademiske institusjoner rundt om i verden.

Det jeg ikke forutså var hvordan lesing av alle disse papirene ville inspirere til nye investeringer og innovasjoner hos Cadence. Å skrive denne bloggen som har lært meg at selv på ledernivå innen ingeniørfag er det bra for virksomheten å holde kontakten med forskning på bakkenivå og lese artikler regelmessig. Så takk lesere, og takk Bernard!

Ingen overraskelse at våre topp 3 hits i fjor var alle artikler om bruk av AI i verifisering, en på AI for å automatisere kodegjennomgang (link), en på AI for å finne feil raskere i SimuLink-modeller på høyt nivå av enheter med blandede signaler (link), og en om bruk av AI for automatisk å identifisere hvilken linje med kildekode som er årsaken til en testfeil (link). Vi må absolutt fortsette å satse på forskning her både i akademia og i den kommersielle verden. På en eller annen måte, i løpet av det neste tiåret, må vi finne vår neste 10x i verifiseringsproduktivitet, og det er mest sannsynlig at det kommer fra AI.

Når det er sagt, min personlige shout out fra 2024 er ikke AI-relatert. Det er for to artikler i logikksimulering: en om parallelliseringssimulering ved bruk av spekulativ utførelse av hendelseskøen (link), og den andre om å forbedre distribusjonskvaliteten til randomiserte inndata i begrensede tilfeldige tester ved bruk av smarte hashing-funksjoner (link). Jeg kaller disse innovasjonene på "motornivå" – noe som gjør byggeklossene i EDA-verktøy fundamentalt bedre. Vi må også fortsette forskning og innovasjon her. Disse to papirene var veldig nyskapende, men hadde ingenting med AI å gjøre. La oss ikke glemme å fortsette å investere i ikke-AI-relatert innovasjon også.

Raúl syn

Å skrive dette retrospektivet i løpet av ferien kolliderer uunngåelig med en av menneskehetens nødvendigheter som kan opphøyes til en kunst: å spise. Anmelde restauranter deler kanskje nok med gjennomgang av papirer til å rettferdiggjøre vurderinger som ★★★ eksepsjonell, verdt en spesiell reise, ★★ utmerket, verdt en omvei, ★ høy kvalitet, verdt et stopp, og 😋 eksepsjonelt bra til moderate priser. Paul har allerede uttalt at vår september gjennomgang var en "Michelin-stjerne tema". Jeg vil fortsette på denne måten, med dine preferanser (antall visninger), kjære lesere, som målestokk.

Mens fjorårets blogg i stor grad handlet om kule algoritmer, handlet årets om AI / ML og Programvare (SW). De tre beste ★★★-papirene handlet om verifisering av SW ved hjelp av AI/ML. Den best rangerte bloggen (Juli) handlet om kodegjennomgang med generativ AI, den andre (November) tok for seg testing og verifisering av SW for cyber-fysiske systemer ved bruk av surrogat AI-modeller, og den tredje (Mai) handlet om å oppdage og fikse feil i Java utvidet med AI-klassifiserere. To av disse tre papirene bruker store datasett fra GitHub til opplæring. Slike data er ikke offentlig tilgjengelig for maskinvaredesign (HW); som uten tvil er forskjellig nok fra SW til i det minste å reise spørsmålet om disse resultatene kan/vil bli replikert for HW. Likevel er det absolutt en inspirasjonskilde å se på hva SW-fellesskapet gjør med verifisering.

De neste tre avisene, rangert med ★★, er en eklektisk samling av AI/ML, en veldig kul algoritme og Petri-Nets. Alle omhandler verifisering i EDA. september er paper var en forhåndsvisning av bruk av en LLM (GPT-4) og en modellsjekker (JasperGold) for å oversette engelsk til System Verilog Assertions (SVA). Den neste (Juni) tok for seg hvordan man kan prøve løsningsrommet for begrenset tilfeldig verifisering jevnt (oppfyller begrensningene) – en kul algoritme for et vanskelig problem, tilbake fra 2014. Det siste bidraget i denne gruppen (April) utvidet Petri Nets for verifisering av JEDEC DDR-spesifikasjoner; den er pedagogisk både på JEDEC-spesifikasjoner og Petri Nets, og avdekker ett tidsbrudd.

Paper 7-9, rangert med ★, omhandler analog designverifisering, CPU-verifisering og parallell SW-utførelse. I Oktober vi gjennomgikk en invitert artikkel til IEEE open journal of the Solid-State Circuits Society, i tillegg til å være en god veiledning om analog design og validering, består hovedbidraget i å erstatte analoge kretsmodeller med funksjonelle modeller for å akselerere Spice-simulering med 4 størrelsesordener . februars avis handlet om å bruke DNN-er for å forbedre tilfeldige instruksjonsgeneratorer i CPU-verifisering, og viste en reduksjon på "antall simuleringer med en faktor på 2 eller så” i et enkelt eksempel (IBM Northstar, 5 instruksjoner). Mars brakte oss det komplette designet av en HW-akselerator for å implementere Romlig lokaliserte ordnede oppgaver (SLOT) utførelsesmodell for å utnytte parallellisme og spekulasjoner, og for applikasjoner som genererer oppgaver dynamisk under kjøring.

Noe som etterlater oss med to 😋-mottakere. I August vi gjennomgikk en artikkel fra 2013 som var banebrytende i k-betyr clustering (2013) for post silisiumfeildeteksjon. Og i Desember vi så på et veldig viktig emne, sikkerhetsverifisering ved hjelp av IFT (Information Flow Tracking) og dets utvidelse fra gatenivå til RTL. Ikke overraskende fikk desembers bidrag minst treff ettersom våre lesere sannsynligvis sto overfor dilemmaet som ble beskrevet innledningsvis.

Rangeringer kan til tider være vilkårlige, alle disse bidragene er stjerneverdige og fremmer toppmoderne. Vi kan være takknemlige for et aktivt, internasjonalt forskningsmiljø i akademia og industri som takler virkelig harde problemer. Ut fra mine personlige preferanser kan du gjette...

Del dette innlegget via: