論文の概要: Using Neural Networks for Novelty-based Test Selection to Accelerate Functional Coverage Closure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00445v3
• Date: Wed, 14 Jun 2023 21:53:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 03:52:28.946602
• Title: Using Neural Networks for Novelty-based Test Selection to Accelerate Functional Coverage Closure
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる新規なテスト選択による機能被覆の高速化
• Authors: Xuan Zheng, Kerstin Eder and Tim Blackmore
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークに基づく新しいテスト選択のための,高度に自動化されたフレームワークを提案する。 このフレームワークの3つの構成は、商用信号処理ユニットでテストされる。 3つともランダムなテスト選択に勝り、シミュレーションの最大の節約率は49.37%であり、99.5%にまで達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Novel test selectors used in simulation-based verification have been shown to significantly accelerate coverage closure regardless of the number of coverage holes. This paper presents a configurable and highly-automated framework for novel test selection based on neural networks. Three configurations of this framework are tested with a commercial signal processing unit. All three convincingly outperform random test selection with the largest saving of simulation being 49.37% to reach 99.5% coverage. The computational expense of the configurations is negligible compared to the simulation reduction. We compare the experimental results and discuss important characteristics related to the performance of the configurations.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションに基づく検証に使用される新しいテストセレクタは、カバレッジホールの数に関わらず、カバレッジ閉鎖を著しく加速することが示されている。 本稿ではニューラルネットワークに基づく新しいテスト選択のための構成可能かつ高度に自動化されたフレームワークを提案する。 このフレームワークの3つの構成は商用信号処理ユニットでテストされる。 3つとも確率的にランダムなテスト選択を上回っており、最大のシミュレーションの節約率は49.37%で99.5%である。 構成の計算コストは、シミュレーションの削減と比べて無視できる。 実験結果を比較し,構成の性能に関する重要な特徴について考察する。

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