Гревцев Н.А. Функциональная верификация микропроцессоров на системном уровне с использованием методов машинного обучения

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 2.3.2. – Вычислительные системы и их элементы. — Федеральный научный центр научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук. — Москва, 2024. — 150 с.
Научный руководитель: кандидат технических наук, Чибисов П.А.Цель исследования. Разработка методов функциональной верификации проектируемых микропроцессоров и их моделей, опирающихся на инструменты машинного обучения для повышения полноты покрытия верификации и сокращения затрачиваемых машинных ресурсов.Введение
Обзор методов функциональной верификации RTL-моделей разрабатываемых микропроцессоров
Направленная генерация тестов на системном уровне
Применение методов машинного обучения в верификации микропроцессора
Разработанные методы направленной функциональной верификации
Инструмент мониторинга функционального покрытия на уровне инструкций
Разработка через тестирование
Верификация доверенных микропроцессоров
Верификация многоядерных микропроцессоров
Применение методов машинного обучения для функциональной верификации микропроцессора
Повышение качества тестов, создаваемых в рамках направленной функциональной верификации
Имитация поведения набора пользовательских приложений на уровне машинного кода
Заключение
Литература
Приложения