2023 Ретроспектива. Інновації у перевірці - Semiwiki

Перевидано Платоном

читають: 0

Як завжди, у січні ми починаємо з перегляду документів, які ми розглянули минулого року. Пол Каннінгем (GM, Verification at Cadence), Рауль Кампозано (Silicon Catalyst, підприємець, колишній технічний директор Synopsys, а тепер технічний директор Silvaco) і я продовжуємо нашу серію дослідницьких ідей. Як завжди, відгуки вітаються. Цього року ми плануємо розпочати серіал у прямому ефірі, щоб обговорити ідеї та ширші теми та отримати ваші відгуки. Подробиці слідкуйте!

Ретроспектива 2023

Вибір 2023 року

Це блоги, які ми публікували протягом року, відсортовані за популярністю. Ми оцінили в середньому 12.7 тисячі залучень на блог, що є суттєвим збільшенням порівняно з минулим роком, і ми сприймаємо це як ознаку того, що ви продовжуєте насолоджуватися нашими оглядами поточних досліджень верифікації. Лідер не був несподіваним, застосувавши LLM для автоматичного перегляду коду майже на 17 тисячах залучень. На другому місці використовується ML для розробки абстракцій моделі. Насправді 4 найкращі блоги у 2023 році стосувалися програм ШІ/ML. Цього року мережі Петрі знову з’явилися тут для перевірки протоколів DRAM, що швидко розвиваються. Використання спеціального обладнання для спекуляцій у симуляції та метод пошуку аномалій завершили список. Ретроспектива 2022 року пройшла приблизно так само добре, як зазвичай, але була затьмарена інтересом до інших публікацій протягом року. Можна впевнено посперечатися, що у 2024 році ми розглянемо більше застосувань AI/ML!

Погляд Павла

Промайнув ще один рік і 49 прочитаних статей з моменту створення блогу в листопаді 2019 року! Тоді ми думали, що це буде чудовий спосіб об’єднати нашу спільноту верифікаторів і висловити нашу вдячність за постійні інвестиції в дослідження верифікації в академічних установах по всьому світу.

Чого я не передбачив, так це того, як читання всіх цих документів надихне Cadence на нові інвестиції та інновації. Написання цього блогу навчило мене, що навіть на керівному рівні в інженерії залишатися на зв’язку з наземними дослідженнями та регулярно читати статті корисно для бізнесу. Тож дякую вам, читачі, і дякую Бернарду!

Не дивно, що наші топ-3 хіти минулого року були всі статті про використання штучного інтелекту для перевірки, один про штучний інтелект для автоматизації перевірки коду (link), один на AI, щоб допомогти швидше знаходити помилки в моделях SimuLink високого рівня пристроїв зі змішаними сигналами (link), і один про використання штучного інтелекту для автоматичного визначення того, який рядок вихідного коду є основною причиною невдачі тесту (link). Нам абсолютно необхідно продовжувати інвестувати в дослідження тут як в академічному, так і в комерційному світі. Так чи інакше, протягом наступного десятиліття нам потрібно знайти наступне 10-кратне підвищення продуктивності верифікації, і, швидше за все, це буде за рахунок ШІ.

Тим не менш, мій особистий заклик у 2024 році не пов’язаний зі штучним інтелектом. Це для двох статей з логічного моделювання: одна про розпаралелювання моделювання з використанням спекулятивного виконання черги подій (link), а інший — щодо покращення якості розподілу рандомізованих вхідних даних у обмежених випадкових тестах за допомогою розумних функцій хешування (link). Я називаю це інноваціями на «рівні двигуна» — фундаментально кращими будівельними блоками всередині інструментів EDA. Нам також потрібно продовжувати дослідження та інновації тут. Ці дві статті були дуже інноваційними, але не мали нічого спільного з ШІ. Не забуваймо також продовжувати інвестувати в інновації, не пов’язані зі штучним інтелектом.

Погляд Рауля

Написання цієї ретроспективи під час свят неминуче стикається з однією з потреб людства, яку можна піднести до мистецтва: їсти. Рецензування ресторанів, мабуть, достатньо схоже з рецензійними документами, щоб виправдати такі оцінки, як ★★★ винятковий, вартий особливої подорожі, ★★ відмінний, вартий об’їзду, ★ висока якість, вартий зупинки та 😋 винятково хороший за помірними цінами. Павло вже заявив, що наш Огляд вересня був "Тема зірки Мішлен”. Продовжу в цьому дусі, взявши за мірило ваші вподобання (кількість переглядів), шановні читачі.

Хоча минулорічний блог був здебільшого про круті алгоритми, цьогорічний – про AI / ML та Програмне забезпечення (SW). Три найпопулярніші статті ★★★ стосувалися перевірки програмного забезпечення за допомогою AI/ML. Найвищий рейтинг блогу (липень) був про перевірку коду за допомогою генеративного штучного інтелекту, другий (Листопад) стосувався тестування та перевірки програмного забезпечення для кіберфізичних систем із використанням сурогатних моделей ШІ, а третій (Може) стосувався виявлення та виправлення помилок у доповненні Java класифікаторами ШІ. У двох із цих трьох документів для навчання використовуються великі набори даних із GitHub. Такі дані не є загальнодоступними для проектування обладнання (HW); який, мабуть, досить відрізняється від SW, щоб принаймні поставити питання, чи можна/будуть ці результати відтворені для HW. Тим не менш, перегляд того, що спільнота програмного забезпечення робить щодо верифікації, безперечно, є джерелом натхнення.

Наступні три статті, які мають рейтинг ★★, являють собою еклектичну колекцію AI/ML, дуже крутий алгоритм і мережі Петрі. Всі мають справу з перевіркою в EDA. вересня Стаття була попереднім переглядом використання LLM (GPT-4) і засобу перевірки моделі (JasperGold) для перекладу англійської мови на System Verilog Assertions (SVA). Наступний (червень) розглянуто, як відібрати простір рішення для обмеженої випадкової перевірки рівномірно (дотримання обмежень) – крутий алгоритм для складної задачі, ще з 2014 року. Останній внесок у цю групу (квітня) розширені мережі Петрі для перевірки специфікацій JEDEC DDR; він навчальний як щодо специфікацій JEDEC, так і для мереж Петрі та виявляє одне порушення синхронізації.

Документи 7-9, оцінені ★, стосуються перевірки аналогового дизайну, перевірки процесора та паралельного виконання ПЗ. в жовтень ми переглянули запрошену статтю до відкритого журналу IEEE Товариства твердотільних схем, окрім того, що це хороший підручник з проектування та перевірки аналогових сигналів, основний внесок полягає в заміні моделей аналогових схем функціональними моделями для прискорення моделювання Spice на 4 порядки величини. . Папір за лютий було про використання DNN для покращення генераторів випадкових інструкцій у верифікації ЦП, показуючи зменшення “кількість симуляцій у 2 рази або близько того” на простому прикладі (IBM Northstar, 5 інструкцій). березня приніс нам повний дизайн HW прискорювача для реалізації Модель виконання впорядкованих у просторі завдань (SLOT). використовувати паралелізм і спекуляції, а також для програм, які генерують завдання динамічно під час виконання.

Таким чином, ми маємо двох 😋 одержувачів. в серпня ми розглянули статтю від 2013 року, яка започаткувала кластеризацію k-середніх (2013) для виявлення помилок після кремнію. І в Грудень ми розглянули дуже важливу тему, перевірку безпеки за допомогою IFT (відстеження потоку інформації) і її розширення від рівня воріт до RTL. Не дивно, що грудневий внесок отримав найменше відвідувань, оскільки наші читачі, ймовірно, зіткнулися з дилемою, описаною спочатку.

Час від часу рейтинги можуть бути довільними, усі ці внески гідні зірок і передують сучасний рівень. Ми можемо бути вдячні за активне міжнародне дослідницьке співтовариство в академічних і промислових колах, яке займається справді складними проблемами. Що стосується моїх особистих уподобань, ви можете здогадатися...

Поділитися цим дописом через: