瑞薩電子通過利用 Cadence Xcelium ML 和 Verisium 平臺將生產力提高了 6 倍
瑞薩電子通過利用 Cadence Xcelium ML 和 Verisium 平臺將生產力提高了 6 倍

瑞薩電子(Renesas)是微控制器(MCU)、模擬、電源和系統(tǒng)級芯片(SoC)產品的全球領導者。瑞薩電子在超過 30 個國家/地區(qū)設有生產、設計和銷售運營中心。該公司的 MCU、SoC 產品和技術在市場上有口皆碑,旨在為各類關鍵市場領域提供解決方案,如物聯(lián)網、工業(yè)、基礎設施和汽車。
驗證是 SoC 設計不可或缺的核心,而 SoC 功能的不斷增加也導致其設計變得更加復雜。SoC 的狀態(tài)空間以及驗證空間隨著門數的增加而呈指數級增長,因此對總驗證吞吐量、查找和修復錯誤的需求也呈指數級增長。
瑞薩電子的驗證團隊就面臨著這樣的挑戰(zhàn)。他們注意到,隨著 SoC 的功能密度和 IP 模塊數量不斷增加,在有限的資源和預算范圍內實現驗證和覆蓋目標是一項不小的挑戰(zhàn)。此外,他們還發(fā)現,驗證吞吐量成為巨大的瓶頸,而在瞬息萬變的市場環(huán)境下,滿足市場需求,符合嚴苛的流片時間表至關重要。

隨著 SoC 設計規(guī)模的擴大、復雜程度的增加,
驗證吞吐量仍然是一個瓶頸
為了在競爭中保持領先地位,瑞薩電子需要一個有助于縮短整體設計周期、加速覆蓋率收斂、提高生產力并節(jié)省資源的解決方案。
瑞薩電子采用了 Cadence 基于 AI 的 Verisium Platform 和 Xcelium ML App 來應對這一挑戰(zhàn)。
關鍵挑戰(zhàn)
● 提高驗證效率
● 快速調試
● 盡早發(fā)現錯誤
● 在多個引擎上對不同進程進行優(yōu)化
● 加速上市時機
Cadence 解決方案
● Verisium?AI-Driven Verification Platform● Xcelium? ML App
Cadence 的解決方案提供了一個整體調試環(huán)境,使工程師能夠調試從 IP 到 SoC 級的設計。該解決方案(Verisium 和 Xcelium ML App)可優(yōu)化仿真回歸并維持覆蓋率,幫助瑞薩電子的驗證團隊加快了驗證速度。其中的 SmartLog 技術以及波形、原理圖和驅動跟蹤等功能,有助于實現快速、全面、交互式的后處理調試流程。最終,瑞薩電子提高了覆蓋率,優(yōu)化了驗證工作分配,可以更快完成對復雜 SoC 設計錯誤的根本原因分析。借助 Xcelium App 中的機器學習技術,瑞薩電子的驗證團隊能夠生成精簡的回歸結果。還可以利用現有的隨機化仿真平臺去跑一些邊界用例來幫助瑞薩電子及早發(fā)現錯誤。
瑞薩電子提到,Verisium Debug 在提高調試效率方面發(fā)揮了核心作用,他們利用以下應用縮短了驗證周期:
Verisium AutoTriage:

可自動將因為存在相同錯誤而失敗的測試分到同一組。使用該應用后,瑞薩電子減少了 70% 的錯誤分類工作量,效率提高了 3.3 倍。
Verisium SemanticDiff:
通過識別故障原因幫助瑞薩電子減少了調試用時,并幫助他們顯著提高了效率。
Verisium WaveMiner:
幫助驗證人員輕松比較和查找通過和失敗案例中的關鍵點。其波形格式可完美滿足現代驗證需求,并將仿真調試性能提高了 2 倍。瑞薩電子可以明顯的看到的調試時間減少了 89% - 97%,效率提高了 9 倍。
通過 Cadence 解決方案
● 仿真調試性能提高 2 倍
● 驗證效率提高 6 倍
● 驗證回歸周期縮短 66%
Verisium AI 驅動的應用使瑞薩電子的整體調試效率提高了 6 倍,并縮短了整個驗證周期。瑞薩電子取得了出色的結果,縮短了 66% 的完整隨機驗證回歸周期。Xcelium ML App 幫助他們實現了 2.2 倍的回歸用例的壓縮和 100% 的覆蓋率。此外,在使用機器學習進行不斷的演化回歸時,瑞薩電子將工作量減少了 3.6 倍,并再次實現了 100% 的覆蓋率。
由于減少了機器學習回歸運行次數(從 3774 次減少到 1168 次),瑞薩電子成功在預定時間內實現產品上市。除了節(jié)省資源、時間和加速覆蓋率收斂外,Xcelium ML Apps 還為瑞薩電子節(jié)省了約 27 個工時。
使用 Cadence 基于 AI 的 Verisium 平臺和 Xcelium ML App,瑞薩電子的驗證效率大幅提高,回歸運行次數顯著減少。該解決方案幫助他們提高了覆蓋率,并加快了對 SoC 設計錯誤的全方位根本原因分析。在 AI/ML 技術的助力下,瑞薩電子的驗證效率提高了 6 倍。
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