論文の概要: Scalable Software Testing in Fast Virtual Platforms: Leveraging SystemC, QEMU and Containerization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10624v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 12:08:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.717222
• Title: Scalable Software Testing in Fast Virtual Platforms: Leveraging SystemC, QEMU and Containerization
• Title（参考訳）: 高速な仮想プラットフォームにおけるスケーラブルなソフトウェアテスト - SystemC、QEMU、コンテナ化の活用
• Authors: Lukas Jünger, Jan Henrik Weinstock, Tim Kraus,
• Abstract要約: HW/SWシステムの継続的な複雑化は、特に自動車のような安全クリティカルな領域において、永続的な課題を示している。 これを解決するため、SystemC TLM-2.0標準に基づいた仮想プラットフォーム(VP)が重要なソリューションとして登場した。 本稿では,コンテナ化を活用してVPをカプセル化し,環境依存性を低減し,クラウド展開を可能にするアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The ever-increasing complexity of HW/SW systems presents a persistent challenge, particularly in safety-critical domains like automotive, where extensive testing is imperative. However, the availability of hardware often lags behind, hindering early-stage software development. To address this, Virtual Platforms (VPs) based on the SystemC TLM-2.0 standard have emerged as a pivotal solution, enabling pre-silicon execution and testing of unmodified target software. In this study, we propose an approach leveraging containerization to encapsulate VPs in order to reduce environment dependencies and enable cloud deployment for fast, parallelized test execution, as well as open-source VP technologies such as QEMU and VCML to obviate the need for seat licenses. To demonstrate the efficacy of our approach, we present an Artificial Intelligence (AI) accelerator VP case study. Through our research, we offer a robust solution to address the challenges posed by the complexity of HW/SW systems, with practical implications for accelerating HW/SW co-development.
• Abstract（参考訳）: HW/SWシステムの継続的な複雑化は、特に広範なテストが不可欠である自動車のような安全クリティカルな領域において、永続的な課題を呈している。 しかし、ハードウェアの可用性は遅れることも多く、初期のソフトウェア開発を妨げている。 これを解決するため、SystemC TLM-2.0標準に基づくVirtual Platforms (VPs) が重要なソリューションとして登場し、修正されていないターゲットソフトウェアのプレシリコン実行とテストを可能にした。 本研究では,コンテナ化を活用してVPをカプセル化し,環境依存性を低減し,高速かつ並列化されたテスト実行のためのクラウドデプロイメントを実現するアプローチを提案する。 提案手法の有効性を示すために,人工知能(AI)アクセラレータのVPケーススタディを提案する。 本研究は,HW/SW共同開発を加速させるために,HW/SWシステムの複雑化に伴う課題に対処するための堅牢なソリューションを提供する。

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