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申请/专利权人：中诚华隆计算机技术有限公司

摘要：本发明涉及芯片验证技术领域，具体涉及一种芯片验证方法及系统，包括以下步骤：定义芯片设计的验证目标和范围，包括性能指标、功耗要求及功能安全要求；基于定义的验证目标和范围，建立验证环境；细化多个针对不同设计层次和功能模块的验证阶段；运用自动化测试脚本生成器产生测试用例，包括正常情况和边界条件验证；利用建立的验证环境，对测试用例进行模拟；采用基于机器学习算法优化测试用例生成过程，根据历史验证数据和模拟结果自动调整测试参数和条件；根据测试结果，调整芯片设计或验证环境；重复测试优化，直至满足所有验证目标和要求。本发明，能够自动识别并针对高风险区域生成测试用例，显著提高测试用例的质量和相关性。

主权项：1.一种芯片验证方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：定义芯片设计的验证目标和范围，包括性能指标、功耗要求及功能安全要求；S2：基于定义的验证目标和范围，建立验证环境，其中验证环境包括软硬件资源配置、模拟平台和验证工具集；S3：设计针对性验证计划，细化为多个针对不同设计层次和功能模块的验证阶段，每个阶段针对不同的设计层次和功能模块；S4：运用自动化测试脚本生成器产生测试用例，包括正常情况和边界条件验证，具体包括：S41：配置测试脚本生成器，根据验证计划和定义的测试规范，自动识别和构建测试场景，包括芯片的正常运行情况和极限边界条件；S42：使用形式化描述语言定义芯片的预期行为和性能指标，以便测试生成器能够产生对应的测试用例；S43：设定边界条件测试参数，包括电压、温度、负载极限值，确保测试用例能够覆盖芯片在异常环境下的行为；S44：生成综合的测试用例集，包括功能测试、性能测试、压力测试和稳定性测试；所述自动识别和构建测试场景具体包括：分析验证计划和测试规范，从验证计划中提取芯片应满足的性能指标、功耗要求和功能安全要求，通过测试规范文档，确定正常运行情况下的操作参数以及边界条件下的极限参数，配置自动化测试脚本生成器，输入设计规范和验证计划，使用工具的分析能力，根据输入的规范自动识别测试点和潜在风险区域；根据正常运行参数，构建基本功能性测试用例，验证芯片在标准操作条件下的行为，根据边界条件参数，构建极限条件测试用例，以验证芯片在最极端工作条件下的稳定性和性能；所述使用形式化描述语言定义芯片行为和性能指标具体包括：使用形式化描述语言SystemVerilogAssertion或PropertySpecificationLanguage，来精确描述芯片的行为和性能要求，将芯片的操作条件、性能参数和功能要求转换成可验证的断言和属性；定义芯片在正常操作和边界条件下的预期行为，将芯片的性能指标转化为具体数值和条件表达式，确保在自动化测试中准确评估；利用以上定义，自动化测试脚本生成器生成对应的测试用例，测试用例将覆盖正常操作条件下的功能验证，以及在极限边界条件下的稳定性和性能验证；S5：利用建立的验证环境，对测试用例进行模拟，记录并分析结果，具体包括：S51：在建立的验证环境中配置硬件和软件资源，确保能模拟芯片的运行条件和测试用例中定义的各场景；S52：使用自动化测试管理工具执行测试用例，自动化测试管理工具控制硬件模拟器或软件模拟器按照测试脚本运行，同时监控测试过程中的各参数；S53：实时捕获测试过程中的数据，包括处理器状态、内存访问、IO操作和功耗，记录芯片的行为响应；S54：对捕获的数据进行初步分析，判断芯片行为是否符合预期，识别异常或偏差，识别出异常或偏差则将其标记为潜在问题点；S55：将模拟结果与预定义的性能指标和功能要求进行对比，评估芯片是否满足设计规范；S6：采用机器学习算法优化测试用例生成过程，根据历史验证数据和模拟结果自动调整测试参数和条件，所述机器学习算法采用FP-growth算法，使用FP-growth算法优化测试用例生成过程具体包括：S61：从历史验证数据和模拟结果中收集测试用例执行的数据，包括各种测试参数和条件以及对应的测试结果，对收集的数据进行预处理，转换成适合进行频繁模式挖掘的格式；S62：应用FP-growth算法进行频繁模式挖掘，挖掘出频繁出现的参数组合和条件模式，FP-growth算法构建FP树，通过树结构发现频繁项集，减少对数据库的扫描次数，提高频繁模式挖掘的效率，分析频繁模式，识别哪些参数组合在测试中经常导致失败或性能问题；S63：分析和解释频繁模式，对挖掘出的频繁模式进行分析和解释，理解不同测试参数和条件如何相互作用，以及如何影响测试结果，识别关键测试参数和条件；S64：优化测试用例生成过程，根据频繁模式分析结果，调整自动化测试用例生成器的策略和配置，设定新的测试参数和条件，生成针对性测试用例，针对频繁发生问题的区域；S7：根据测试结果，调整芯片设计或验证环境，以提高验证的准确性和效率；S8：重复S4-S7，直至满足所有验证目标和要求。

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