Cache一致性验证的结构化激励生成算法

作     者：程开丰 罗汉青 梁利平 CHENG Kaifeng;LUO Hanqing;LIANG Liping

作者机构：中国科学院大学中国科学院微电子研究所嵌入式与多核DSP实验室北京100029 

出 版 物：《湖南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hunan University:Natural Sciences)

年 卷 期：2018年第45卷第10期

页      面：108-114页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：新一代宽带无线移动通信网国家科技重大专项(2013ZX03003015) 

主　　题：Cache一致性 有向二分图模型 等价类划分 高层次功能覆盖率模型 结构化激励生成 

摘      要：为解决Cache一致性验证中传统随机激励方法的冗余覆盖及覆盖死角等问题,提出了一种高层次结构化激励生成算法和相应的高层次功能覆盖率模型.首先根据实际多核应用场景将冲突访存操作分类成基本同步和复杂同步,并进一步抽象成有向二分图模型,由此提出一种通用的层次化输入空间等价类划分算法和对应的高层次HSPC(Host Slave Pair Coverage)功能覆盖率模型,最后基于树的搜索提出了结构化激励生成算法.上述方案成功应用于IME-Diamond SoC的Cache一致性的功能验证中,实际结果表明,相比传统基于代码的覆盖率,高层次HSPC功能覆盖率模型的揭示功能Bug能力更强,而且相对于传统的随机生成,结构化的激励能够将覆盖率收敛所需的激励数减少96.3%.