公开(公告)号：US20120226952A1

公开(公告)日：2012-09-06

申请号：US13037420

申请日：2011-03-01

申请人： Yoav Avraham Katz ,  Michal Rimon ,  Elad Yom-Tov ,  Avi Ziv

发明人： Yoav Avraham Katz ,  Michal Rimon ,  Elad Yom-Tov ,  Avi Ziv

IPC分类号： G06F11/267

CPC分类号： G06N99/005 ,  G06F11/261 ,  G06F11/263

摘要： a computer-implemented method, an apparatus and a computer program for automatically extracting useful information for functional verification. The method comprising performing repeatedly both operating an instruction generator associated with a Design Under Test (DUT), whereby a generated instruction is determined, the generated instruction having one or more instruction attributes; and collecting information relating to the generated instruction. Based on the generated instruction and the collected information, a classification technique is utilized to classify the information based on the instruction attributes.

摘要翻译： 用于自动提取用于功能验证的有用信息的计算机实现的方法，装置和计算机程序。 所述方法包括重复执行操作与被测设计（DUT）相关联的指令生成器，由此确定所生成的指令，所生成的指令具有一个或多个指令属性; 并收集与所生成的指令有关的信息。 基于生成的指令和收集的信息，使用分类技术来基于指令属性对信息进行分类。

公开(公告)号：US08683282B2

公开(公告)日：2014-03-25

申请号：US13037420

申请日：2011-03-01

申请人： Yoav Avraham Katz ,  Michal Rimon ,  Elad Yom-Tov ,  Avi Ziv

发明人： Yoav Avraham Katz ,  Michal Rimon ,  Elad Yom-Tov ,  Avi Ziv

IPC分类号： G01R31/28

CPC分类号： G06N99/005 ,  G06F11/261 ,  G06F11/263

摘要： A computer-implemented method, an apparatus and a computer program for automatically extracting useful information for functional verification. The method comprising performing repeatedly both operating an instruction generator associated with a Design Under Test (DUT), whereby a generated instruction is determined, the generated instruction having one or more instruction attributes; and collecting information relating to the generated instruction. Based on the generated instruction and the collected information, a classification technique is utilized to classify the information based on the instruction attributes.

摘要翻译： 一种用于自动提取用于功能验证的有用信息的计算机实现的方法，装置和计算机程序。 所述方法包括重复执行操作与被测设计（DUT）相关联的指令生成器，由此确定所生成的指令，所生成的指令具有一个或多个指令属性; 并收集与所生成的指令有关的信息。 基于生成的指令和收集的信息，使用分类技术来基于指令属性对信息进行分类。

公开(公告)号：US08930759B2

公开(公告)日：2015-01-06

申请号：US13437001

申请日：2012-04-02

申请人： Yoav Katz ,  Michal Rimon ,  Avi Ziv

发明人： Yoav Katz ,  Michal Rimon ,  Avi Ziv

IPC分类号： G06F11/00

CPC分类号： G06F11/3696

摘要： A method, apparatus and product for generating elements based on generation streams. The method comprises: obtaining one or more generation streams, wherein the streams comprise elements, wherein each element is a formal specification of an operation that stimulates a system, wherein based on each of the generation streams one or more alternative stimuli for the system can be generated, which stimuli comprises operations according to the elements; and generating a stimuli in accordance with the one or more generation streams, wherein the stimuli comprises at least one hybrid operation, wherein the hybrid operation complies simultaneously with two or more elements of the one or more generation stream, whereby the stimuli is comprised of a number of operations that is smaller than a sum of the numbers of elements of the one or more generation streams.

摘要翻译： 一种基于生成流生成元素的方法，装置和产品。 该方法包括：获得一个或多个生成流，其中流包括元素，其中每个元素是刺激系统的操作的形式规范，其中基于每个生成流，系统的一个或多个替代刺激可以是 所产生的刺激包括根据元素的操作; 以及根据所述一个或多个生成流产生刺激，其中所述刺激包括至少一个混合操作，其中所述混合操作同时与所述一个或多个生成流中的两个或更多个元件同时进行，由此所述刺激由 小于一个或多个生成流的元素数之和的运算次数。

公开(公告)号：US08826075B2

公开(公告)日：2014-09-02

申请号：US13400141

申请日：2012-02-20

申请人： Yoav Katz ,  Michal Rimon ,  Avi Ziv

发明人： Yoav Katz ,  Michal Rimon ,  Avi Ziv

IPC分类号： G06F11/00

CPC分类号： G06N5/00 ,  G06F9/4496 ,  G06F11/263

摘要： A method, apparatus and product. The method comprising automatically determining an abstract CSP based on a formally defined problem having interconnected sub-problems, wherein the abstract CSP corresponds to the problem, wherein the abstract CSP has a reduced complexity in comparison to a CSP representing the problem, wherein the abstract CSP captures the interconnection between the sub-problems and reduces the details of each sub-problem, wherein the abstract CSP comprises constraints over variables, wherein each variable having an associated domain; and repeatedly: (1) propagating constraints of the abstract CSP to reduce domains of the abstract CSP; (2) selecting a sub-problem to solve; (3) solving the sub-problem; and (4) updating the abstract CSP with values in accordance with the solution of the sub-problem. Whereby, a solution to the formally defined problem is determined based on the solutions to the sub-problems.

摘要翻译： 一种方法，装置和产品。 所述方法包括基于具有互连子问题的正式定义的问题来自动确定抽象CSP，其中所述抽象CSP对应于所述问题，其中所述抽象CSP与表示所述问题的CSP相比具有降低的复杂性，其中所述抽象CSP 捕获子问题之间的互连并减少每个子问题的细节，其中抽象CSP包括对变量的约束，其中每个变量具有相关联的域; 并反复：（1）传播抽象CSP的约束，减少抽象CSP的域; （2）选择一个子问题来解决; （3）解决子问题; 和（4）根据子问题的解决方案更新具有值的抽象CSP。 因此，根据子问题的解决方案确定正式定义的问题的解决方案。

公开(公告)号：US20130262932A1

公开(公告)日：2013-10-03

申请号：US13437001

申请日：2012-04-02

申请人： Yoav Katz ,  Michal Rimon ,  Avi Ziv

发明人： Yoav Katz ,  Michal Rimon ,  Avi Ziv

IPC分类号： G06F11/28

CPC分类号： G06F11/3696

摘要： A method, apparatus and product for generating elements based on generation streams. The method comprises: obtaining one or more generation streams, wherein the streams comprise elements, wherein each element is a formal specification of an operation that stimulates a system, wherein based on each of the generation streams one or more alternative stimuli for the system can be generated, which stimuli comprises operations according to the elements; and generating a stimuli in accordance with the one or more generation streams, wherein the stimuli comprises at least one hybrid operation, wherein the hybrid operation complies simultaneously with two or more elements of the one or more generation stream, whereby the stimuli is comprised of a number of operations that is smaller than a sum of the numbers of elements of the one or more generation streams.

摘要翻译： 一种基于生成流生成元素的方法，装置和产品。 该方法包括：获得一个或多个生成流，其中流包括元素，其中每个元素是刺激系统的操作的形式规范，其中基于每个生成流，系统的一个或多个替代刺激可以是 所产生的刺激包括根据元素的操作; 以及根据所述一个或多个生成流产生刺激，其中所述刺激包括至少一个混合操作，其中所述混合操作同时与所述一个或多个生成流中的两个或更多个元件同时进行，由此所述刺激由 小于一个或多个生成流的元素数之和的运算次数。

公开(公告)号：US20130219215A1

公开(公告)日：2013-08-22

申请号：US13400141

申请日：2012-02-20

申请人： Yoav Katz ,  Michal Rimon ,  Avi Ziv

发明人： Yoav Katz ,  Michal Rimon ,  Avi Ziv

IPC分类号： G06F11/00 ,  G06N5/02

CPC分类号： G06N5/00 ,  G06F9/4496 ,  G06F11/263

摘要： A method, apparatus and product. The method comprising automatically determining an abstract CSP based on a formally defined problem having interconnected sub-problems, wherein the abstract CSP corresponds to the problem, wherein the abstract CSP has a reduced complexity in comparison to a CSP representing the problem, wherein the abstract CSP captures the interconnection between the sub-problems and reduces the details of each sub-problem, wherein the abstract CSP comprises constraints over variables, wherein each variable having an associated domain; and repeatedly: (1) propagating constraints of the abstract CSP to reduce domains of the abstract CSP; (2) selecting a sub-problem to solve; (3) solving the sub-problem; and (4) updating the abstract CSP with values in accordance with the solution of the sub-problem. Whereby, a solution to the formally defined problem is determined based on the solutions to the sub-problems.

摘要翻译： 一种方法，装置和产品。 所述方法包括基于具有互连子问题的正式定义的问题来自动确定抽象CSP，其中所述抽象CSP对应于所述问题，其中所述抽象CSP与表示所述问题的CSP相比具有降低的复杂性，其中所述抽象CSP 捕获子问题之间的互连并减少每个子问题的细节，其中抽象CSP包括对变量的约束，其中每个变量具有相关联的域; 并反复：（1）传播抽象CSP的约束，减少抽象CSP的域; （2）选择一个子问题来解决; （3）解决子问题; 和（4）根据子问题的解决方案更新具有值的抽象CSP。 因此，根据子问题的解决方案确定正式定义的问题的解决方案。

公开(公告)号：US07181376B2

公开(公告)日：2007-02-20

申请号：US10453150

申请日：2003-06-03

申请人： Shai Fine ,  Moshe Levinger ,  Avi Ziv

发明人： Shai Fine ,  Moshe Levinger ,  Avi Ziv

IPC分类号： G06F17/10

CPC分类号： G06F11/261 ,  G05B23/0256 ,  G06F17/5022

摘要： A Bayesian network correlating coverage data and input data to a test verification system for coverage directed test generation (CDG) of a device under test. In one embodiment, the Bayesian network is part of a CDG engine which also includes a data analyzer which analyzes coverage data from a current test run of a test verification system and from previous test runs to determine which coverage events from a coverage model have occurred therein, at what frequency and which ones have not yet occurred, a coverage model listing coverage events which define the goal of the test verification system and a task manager coupled to the data analyzer and the Bayesian network which refers to the coverage model and queries the Bayesian network to produce input data to achieve desired coverage events.

摘要翻译： 贝叶斯网络将覆盖数据和输入数据与测试验证系统相关联，用于被测设备的覆盖定向测试生成（CDG）。 在一个实施例中，贝叶斯网络是CDG引擎的一部分，其还包括数据分析器，其分析来自测试验证系统的当前测试运行的覆盖数据，并且从先前的测试运行中分析来自覆盖模型的哪些覆盖事件在哪里发生 在什么频率和哪些频率还没有发生的情况下，列出定义测试验证系统的目标的覆盖事件的覆盖模型以及耦合到数据分析器和贝叶斯网络的任务管理器，其参考覆盖模型并查询贝叶斯 网络产生输入数据来实现所需的覆盖事件。

公开(公告)号：US08868977B2

公开(公告)日：2014-10-21

申请号：US13163702

申请日：2011-06-19

申请人： Ariel Birnbaum ,  Rachel Tzoref-Brill ,  Steven Mittermaier ,  Itai Erwin Segall ,  Avi Ziv

发明人： Ariel Birnbaum ,  Rachel Tzoref-Brill ,  Steven Mittermaier ,  Itai Erwin Segall ,  Avi Ziv

IPC分类号： G06F11/00 ,  G06F11/36

CPC分类号： G06F11/3608

摘要： Systems and methods for modeling test space for verifying system behavior, using one or more auxiliary variables, are provided. The method comprises implementing a functional coverage model including: one or more attributes, wherein respective values for the attributes are assigned according to a test plan, and one or more constraints defining restrictions on value combinations assigned to the attributes, wherein the restrictions are Boolean expressions defining whether said value combinations are valid; determining a set of valid value combinations for the attributes that satisfy the restrictions to define the test space for verifying the system behavior; and determining relevant auxiliary variables and a corresponding function for said auxiliary variables to reduce the complexity associated with modeling the test space.

摘要翻译： 提供了使用一个或多个辅助变量建​​模测试空间以验证系统行为的系统和方法。 该方法包括实现功能覆盖模型，包括：一个或多个属性，其中根据测试计划分配属性的相应值，以及定义对分配给属性的值组合的限制的一个或多个约束，其中所述限制是布尔表达式 定义所述值组合是​​否有效; 确定满足限制的属性的一组有效值组合以定义用于验证系统行为的测试空间; 并确定相关的辅助变量和所述辅助变量的相应函数，以减少与建模测试空间相关的复杂性。

公开(公告)号：US08601418B1

公开(公告)日：2013-12-03

申请号：US13471536

申请日：2012-05-15

申请人： Debapriya Chatterjee ,  Anatoly Koyfman ,  Ronny Morad ,  Avi Ziv

发明人： Debapriya Chatterjee ,  Anatoly Koyfman ,  Ronny Morad ,  Avi Ziv

IPC分类号： G06F17/50

CPC分类号： G06F17/5027

摘要： Method, apparatus and product for performing instruction-by-instruction checking on an acceleration platform. The method comprising: simulating by a hardware accelerator an execution of a testcase on a circuit design enhanced by a tracer module, wherein during the simulation the tracer module is configured to collect and record information regarding instruction which are completed by the circuit design and regarding register value modifications; and off-loading the recorded information from the hardware accelerator to a computerized apparatus, whereby based on the off-loaded recorded information, the computerized apparatus can perform an instruction-by-instruction checking that each recorded register modification is justified by an instruction which is was completed prior to the register modification.

摘要翻译： 用于在加速平台上执行逐个指令检查的方法，装置和产品。 该方法包括：通过硬件加速器模拟由示踪器模块增强的电路设计上的测试用例的执行，其中在模拟期间，示踪器模块被配置为收集和记录关于通过电路设计完成的关于指令的信息并且关于寄存器 值修改; 并将所记录的信息从硬件加速器卸载到计算机化装置，由此，基于卸载的记录信息，计算机化装置可以执行逐个指令检查，每个记录的寄存器修改由 在注册修改之前完成。

公开(公告)号：US20130007528A1

公开(公告)日：2013-01-03

申请号：US13611798

申请日：2012-09-12

申请人： Avi Ziv ,  Laurent Fournier ,  Steven Mittermaier

发明人： Avi Ziv ,  Laurent Fournier ,  Steven Mittermaier

IPC分类号： G06F11/07

CPC分类号： G06F1/14 ,  G06F11/3676 ,  G06F17/30563 ,  G06F2201/84

摘要： Coverage analysis may be performed using reverse time. The coverage analysis may be based on last hit data. The last hit data may comprise a timestamp indicating a last time in which a coverage event was covered. Utilizing last hit data instead of first hit data as is known in the art enables distinction between coverage goals that were never covered and coverage goals that were not covered lately.

摘要翻译： 可以使用反向时间进行覆盖分析。 覆盖率分析可以基于最后的命中数据。 最后命中数据可以包括指示覆盖事件被覆盖的最后时间的时间戳。 利用本技术中已知的最后命中数据而不是第一命中数据，可以区分从未覆盖的覆盖目标和最近没有覆盖的覆盖目标。