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Contribuições à verificação funcional ajustada por cobertura para núcleos de hardware de comunicação de multimídia
Edgar Leonardo Romero Tobar Jiang Chau Wang 1958-
2010
Localização:
EPBC - Esc. Politécnica-Bib Central
(FT-2855 Ed.rev. )
(Acessar)
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Título:
Contribuições à verificação funcional ajustada por cobertura para núcleos de hardware de comunicação de multimídia
Autor:
Edgar Leonardo Romero Tobar
Jiang Chau Wang 1958-
Assuntos:
MICROELETRÔNICA
;
CIRCUITOS INTEGRADOS
;
QUALIDADE DO PROJETO
Notas:
Tese (Doutorado)
Notas Locais:
Microeletrônica
Descrição:
Tornar a verificação funcional mais eficiente em termos de gasto de recursos de computação e tempo é necessário para a contínua evolução dos sistemas digitais. A verificação funcional com geração de casos de teste aleatória ajustada por cobertura é uma das alternativas identificadas nos últimos anos para acelerar a execução de testbenches. Varias abordagens têm sido testadas com sucesso na verificação funcional de núcleos de hardware, no domínio de aplicação dos processadores de propósito geral, porém, influenciada por características especificas do domínio, nos modelos de cobertura e no espaço possível de casos de teste. Por outro lado, pouca atenção tem sido dispensada à verificação ajustada por cobertura em outros domínios de aplicação como nos de sistemas de comunicação e de sistemas multimídia. Estes casos são tratados no presente estudo, com os fatores específicos que influenciam os resultados dos testbenches com geração ajustada. Entre os fatores relevantes para isto, foram identificados o tamanho do espaço de casos de teste e a distribuição da ocorrência dos eventos de cobertura, sendo necessário para o desenvolvimento do presente trabalho, a realização de várias alterações na construção de testbenches com ajuste. A geração de casos de teste ajustada por cobertura é realizada a partir da realimentação da informação do estado da cobertura para se determinar os casos de teste necessários para tornar o progresso da cobertura mais rápido. Esta realimentação depende da criação, por aprendizado automático, de modelos que relacionem os casos de teste com as ocorrências dos eventos de cobertura. Com núcleos de hardware realistas e de grande porte, neste trabalho, foram aplicadas as técnicas de aprendizado de redes Bayesianas e data mining com árvores de classificação, já utilizados em outras pesquisas mais específicas.
Estas técnicas se caracterizam por requerer processos de maximização local para seu funcionamento. Neste trabalho, foi avaliada também a adoção da técnica de Support Vector Machine (SVM), por se basear num processo de maximização global. Os resultados demonstram que as técnicas de geração de casos de teste ajustadas por cobertura precisam ser adaptadas às características do domínio de aplicação para conseguir acelerar a execução dos testbenches.
Data de criação/publicação:
2010
Formato:
121 p.
Idioma:
Português
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