Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Verification of a RADAR SoC Using Formal and Simulation-Based Methods

論文の概要: Efficient Verification of a RADAR SoC Using Formal and Simulation-Based Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15371v1
Date: Sat, 20 Apr 2024 13:16:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-25 15:44:33.617927
Title: Efficient Verification of a RADAR SoC Using Formal and Simulation-Based Methods
Title（参考訳）: 形式的およびシミュレーションに基づくRADAR SoCの有効検証
Authors: Aman Kumar, Mark Litterick, Samuele Candido,
Abstract要約: 本稿では,Radio Detection And Ranging (RADAR) をベースとしたSOCの検証を行った。我々は,形式的手法とシミュレーション的手法を併用して相互補完を行い,信頼性の高い検証サインオフを実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1626093085892144
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As the demand for Internet of Things (IoT) and Human-to-Machine Interaction (HMI) increases, modern System-on-Chips (SoCs) offering such solutions are becoming increasingly complex. This intricate design poses significant challenges for verification, particularly when time-to-market is a crucial factor for consumer electronics products. This paper presents a case study based on our work to verify a complex Radio Detection And Ranging (RADAR) based SoC that performs on-chip sensing of human motion with millimetre accuracy. We leverage both formal and simulation-based methods to complement each other and achieve verification sign-off with high confidence. While employing a requirements-driven flow approach, we demonstrate the use of different verification methods to cater to multiple requirements and highlight our know-how from the project. Additionally, we used Machine Learning (ML) based methods, specifically the Xcelium ML tool from Cadence, to improve verification throughput.
Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)とHuman-to-Machine Interaction(HMI)の需要が増加するにつれ、このようなソリューションを提供する現代のSystem-on-Chips(SoC)はますます複雑になっています。この複雑な設計は、特に消費者電子製品にとって、市場へのタイム・トゥ・マーケットが重要な要素である場合、検証に重大な課題をもたらす。本稿では,複雑な無線検出・ラング(RADAR)をベースとしたSoCを用いて,ミリメートル精度で人体の動きのオンチップセンシングを行うケーススタディを提案する。我々は,形式的手法とシミュレーション的手法を併用して相互補完を行い,信頼性の高い検証サインオフを実現する。要件駆動のフローアプローチを採用する一方で、複数の要件に対応し、プロジェクトからのノウハウを強調するために、さまざまな検証方法の使用を実演する。さらに、機械学習(ML)ベースの手法、特にCadenceのXcelium MLツールを使用して、検証スループットを改善しました。

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