Обеспечение корректности электронных дизайнов
Обеспечение корректности электронных дизайнов критически важно. Ошибки в аппаратном обеспечении являются постоянными после производства и могут угрожать надежности программного обеспечения и безопасности киберфизических систем. Верификация является центральным аспектом проектирования цифровых схем.
Временные затраты на верификацию
Проекты FPGA и IC/ASIC тратят 40% и 60% времени соответственно на верификацию. Хотя традиционные методы тестирования легко реализуются, они не могут гарантировать отсутствие критических ошибок. Формальная верификация, особенно модельная проверка, математически подтверждает соответствие дизайна его спецификациям.
Проблемы и решения в верификации
Методы, такие как BDDs и SAT-решатели, остаются ресурсоемкими и плохо масштабируются для сложных схем. Инженеры часто используют ограниченную модельную проверку, что снижает глобальную корректность.
Развитие формальной верификации
Формальная верификация эволюционировала на протяжении десятилетий. Линейная временная логика (LTL) активно используется для описания поведения систем. SystemVerilog Assertions распространены для определения свойств безопасности и живучести.
Искусственный интеллект в верификации
Исследователи из Бирмингемского университета и Amazon Web Services разработали подход к аппаратной модельной проверке с использованием машинного обучения. Метод интегрирует нейронные сети и символическое reasoning, что позволяет гарантировать формальную корректность на неограниченных временных горизонтах.
Преимущества и результаты
Эксперименты показали, что этот подход превышает как академические, так и коммерческие решения по скорости и завершению задач, что улучшает безопасность и надежность систем.
Модельная проверка с использованием LTL
LTL модельная проверка подтверждает, что все возможные последовательности действий в системе соответствуют заданной LTL формуле, описывающей желаемые временные свойства.
Оценка и результаты экспериментов
Экспериментальная оценка охватывает 194 задачи верификации на основе 10 параметризованных аппаратных дизайнов. Прототип инструмента для модельной проверки показал высокую эффективность, завершив 93% задач, превосходя конкурентов по масштабируемости и времени выполнения.
Заключение
Подход к модельной проверке временной логики с использованием нейронных сетей устанавливает основу для дальнейших достижений в верификации. Искусственный интеллект может значительно улучшить ваши процессы. Используйте ИИ для автоматизации и повышения эффективности.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
