Hồi tưởng năm 2023. Đổi mới trong xác minh - Semiwiki

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Như thường lệ vào tháng 1, chúng tôi bắt đầu bằng việc nhìn lại các bài báo mà chúng tôi đã xem xét năm ngoái. Paul Cunningham (GM, Xác minh tại Cadence), Raúl Camposano (Silicon Catalyst, doanh nhân, cựu CTO Synopsys và bây giờ là Silvaco CTO) và tôi tiếp tục loạt bài về ý tưởng nghiên cứu. Như mọi khi, phản hồi hoan nghênh. Chúng tôi dự định bắt đầu một chuỗi sự kiện trực tiếp trong năm nay để tranh luận về các ý tưởng và chủ đề rộng hơn cũng như thu thập phản hồi của bạn. Chi tiết để làm theo!

Hồi tưởng năm 2023

Lựa chọn năm 2023

Đây là những blog chúng tôi đăng trong năm, được sắp xếp theo mức độ phổ biến. Chúng tôi đạt trung bình 12.7 nghìn lượt tương tác trên mỗi blog, mức tăng đáng kể so với năm ngoái. Chúng tôi coi đây là dấu hiệu cho thấy bạn tiếp tục yêu thích các bài đánh giá của chúng tôi về nghiên cứu hiện tại về xác minh. Người dẫn đầu không có gì ngạc nhiên khi áp dụng LLM để đánh giá mã tự động với gần 17 nghìn lượt tương tác. Vị trí thứ hai sử dụng ML để phát triển các mô hình trừu tượng. Trên thực tế, 4 blog hàng đầu năm 2023 đều viết về ứng dụng AI/ML. Mạng Petri đã xuất hiện trở lại trong năm nay, tại đây để xác thực các giao thức DRAM đang phát triển nhanh chóng. Sử dụng phần cứng chuyên dụng để suy đoán trong mô phỏng và phương pháp tìm ra điểm bất thường đã làm tròn danh sách. Quá trình hồi cứu năm 2022 diễn ra tốt đẹp như thường lệ nhưng bị lu mờ bởi sự quan tâm đến các bài báo khác trong năm. Đặt cược an toàn là chúng tôi sẽ xem xét nhiều ứng dụng AI/ML hơn vào năm 2024!

Quan điểm của Paul

Một năm nữa trôi qua và đã đọc được 49 bài báo kể từ khi chúng tôi bắt đầu viết blog vào tháng 2019 năm XNUMX! Lúc đó, chúng tôi đã nghĩ rằng đây sẽ là một cách tuyệt vời để tập hợp cộng đồng xác minh của chúng tôi lại và thể hiện sự đánh giá cao của chúng tôi đối với việc tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu xác minh tại các tổ chức học thuật trên khắp thế giới.

Điều tôi không lường trước được là việc đọc tất cả những bài báo này sẽ truyền cảm hứng cho những khoản đầu tư và đổi mới mới tại Cadence như thế nào. Viết blog này như đã dạy tôi rằng ngay cả ở cấp điều hành trong lĩnh vực kỹ thuật, việc duy trì kết nối với nghiên cứu cơ bản và đọc báo thường xuyên là điều tốt cho doanh nghiệp. Vì vậy, cảm ơn độc giả và cảm ơn Bernard!

Không có gì ngạc nhiên khi 3 bài viết hay nhất của chúng tôi năm ngoái đều là bài viết về việc sử dụng AI trong xác minh, một bài về AI để tự động xem xét mã (Link), một về AI để giúp tìm ra lỗi nhanh hơn trong các mô hình SimuLink cấp cao của thiết bị tín hiệu hỗn hợp (Link) và một về việc sử dụng AI để tự động xác định dòng mã nguồn nào là nguyên nhân gốc rễ của lỗi kiểm thử (Link). Chúng tôi thực sự cần tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu ở đây cả trong giới học thuật và thế giới thương mại. Bằng cách nào đó, trong thập kỷ tới, chúng ta cần đạt được năng suất xác minh gấp 10 lần tiếp theo và rất có thể điều đó sẽ đến từ AI.

Điều đó nói lên rằng, lời kêu gọi của cá nhân tôi từ năm 2024 không liên quan đến AI. Nó dành cho hai bài viết về mô phỏng logic: một bài về mô phỏng song song bằng cách sử dụng thực thi suy đoán của hàng đợi sự kiện (Link) và vấn đề khác về cải thiện chất lượng phân phối của đầu vào ngẫu nhiên trong các thử nghiệm ngẫu nhiên bị ràng buộc bằng cách sử dụng các hàm băm thông minh (Link). Tôi gọi những đổi mới này là “cấp độ công cụ” – làm cho các khối xây dựng bên trong các công cụ EDA về cơ bản trở nên tốt hơn. Chúng ta cũng cần tiếp tục nghiên cứu và đổi mới ở đây. Hai bài báo này rất sáng tạo nhưng không liên quan gì đến AI. Đừng quên tiếp tục đầu tư vào những đổi mới không liên quan đến AI.

Quan điểm của Raúl

Viết hồi tưởng này trong những ngày nghỉ lễ chắc chắn sẽ va chạm với một trong những nhu cầu thiết yếu của con người có thể được nâng lên thành một nghệ thuật: ăn uống. Đánh giá nhà hàng có lẽ chia sẻ đủ với các giấy tờ đánh giá để biện minh cho các xếp hạng như ★★★ đặc biệt, xứng đáng cho một chuyến đi đặc biệt, ★★ xuất sắc, đáng đi đường vòng, ★ chất lượng cao, đáng dừng chân và 😋 đặc biệt tốt với mức giá vừa phải. Paul đã tuyên bố rằng Đánh giá tháng 9 là một “Chủ đề sao Michelin”. Tôi sẽ tiếp tục theo hướng này, sử dụng sở thích của bạn (số lượt xem), các độc giả thân mến, làm thước đo.

Trong khi blog năm ngoái chủ yếu nói về các thuật toán thú vị thì blog năm nay là về AI / ML và Phần mềm (SW). Ba bài báo ★★★ hàng đầu đều nói về việc xác minh SW bằng AI/ML. Blog được xếp hạng hàng đầu (Tháng Bảy) là về việc đánh giá mã bằng AI tổng hợp, thứ hai (Tháng mười một) xử lý việc kiểm tra và xác minh SW cho Hệ thống vật lý điện tử bằng cách sử dụng các mô hình AI thay thế và phần thứ ba (có thể) là về việc phát hiện và sửa lỗi trong việc tăng cường Java bằng các trình phân loại AI. Hai trong số ba bài viết này sử dụng bộ dữ liệu lớn từ GitHub để đào tạo. Dữ liệu đó không được cung cấp công khai cho thiết kế phần cứng (HW); được cho là đủ khác biệt so với SW để ít nhất đặt ra câu hỏi liệu những kết quả này có thể/sẽ được nhân rộng cho CTNH hay không. Tuy nhiên, nhìn vào những gì cộng đồng SW đang làm về việc xác minh chắc chắn là một nguồn cảm hứng.

Ba bài báo tiếp theo, được xếp hạng với ★★, là một bộ sưu tập đa dạng về AI/ML, một thuật toán rất thú vị và Petri-Nets. Tất cả đều giải quyết việc xác minh trong EDA. Tháng chín bài viết này là bản xem trước về cách sử dụng LLM (GPT-4) và trình kiểm tra mô hình (JasperGold) để dịch tiếng Anh sang Xác nhận Verilog Hệ thống (SVA). Cai tiêp theo (Tháng Sáu) đã giải quyết cách lấy mẫu không gian giải pháp để xác minh ngẫu nhiên có ràng buộc đồng nhất (đáp ứng các ràng buộc) – một thuật toán hay cho một bài toán khó, từ năm 2014. Đóng góp cuối cùng trong nhóm này (Tháng Tư) Petri Nets mở rộng để xác minh các thông số kỹ thuật JEDEC DDR; nó mang tính giáo dục cả về thông số kỹ thuật của JEDEC và Petri Nets, đồng thời phát hiện ra một vi phạm về thời gian.

Các bài 7-9, được xếp hạng với ★, đề cập đến việc xác minh thiết kế tương tự, xác minh CPU và thực thi SW song song. TRONG Tháng Mười chúng tôi đã xem xét một bài báo được mời đăng trên tạp chí mở IEEE của Hiệp hội Mạch thể rắn, ngoài việc là một hướng dẫn tốt về thiết kế và xác nhận tương tự, đóng góp chính bao gồm việc thay thế các mô hình mạch tương tự bằng các mô hình chức năng để tăng tốc mô phỏng Spice lên 4 bậc độ lớn . giấy tháng hai là về việc sử dụng DNN để cải thiện trình tạo lệnh ngẫu nhiên trong quá trình xác minh CPU, cho thấy việc giảm “số lượng mô phỏng theo hệ số 2 hoặc hơn” trong một ví dụ đơn giản (IBM Northstar, 5 hướng dẫn). Tháng Ba đã mang đến cho chúng tôi thiết kế hoàn chỉnh của máy gia tốc CTNH để thực hiện Mô hình thực thi nhiệm vụ được sắp xếp theo thứ tự (SLOT) theo vị trí không gian để khai thác tính song song và suy đoán cũng như cho các ứng dụng tạo tác vụ động trong thời gian chạy.

Điều này để lại cho chúng tôi hai người nhận 😋. TRONG tháng Tám chúng tôi đã xem xét một bài báo từ năm 2013 đi tiên phong trong việc phân cụm k-means (2013) để phát hiện lỗi silicon sau. Và trong Tháng mười hai chúng tôi đã xem xét một chủ đề rất quan trọng, xác minh bảo mật bằng IFT (Theo dõi luồng thông tin) và phần mở rộng của nó từ cấp cổng đến RTL. Không có gì ngạc nhiên khi bài viết của tháng 12 nhận được ít lượt truy cập nhất vì độc giả của chúng tôi có thể đang phải đối mặt với tình thế tiến thoái lưỡng nan được mô tả ban đầu.

Đôi khi, việc xếp hạng có thể tùy ý, tất cả những đóng góp này đều xứng đáng là ngôi sao và nâng cao trình độ nghệ thuật. Chúng ta có thể biết ơn một cộng đồng nghiên cứu quốc tế tích cực trong giới học thuật và ngành công nghiệp đang giải quyết những vấn đề thực sự khó khăn. Theo sở thích cá nhân của tôi, bạn có thể đoán…

Chia sẻ bài đăng này qua: