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Synopsys 通过突破性的机器学习技术将形式属性验证性能提高了 10 倍

发布于：2024-06-06 编辑：匿名来源：网络

Synopsys 通过突破性的机器学习技术将形式属性验证性能提高了 10 倍 VC 形式回归模式加速器可实现更快的形式收敛第 9 年，中国北京，3 月 6 日 - Synopsys, Inc . （纳斯达克股票代码：SNPS）宣布推出基于人工智能（AI）的新形式验证应用程序——回归模式加速器。

作为 Synopsys VC Formal? 解决方案的一部分，VC Formal 使用最先进的机器学习算法，在设计和验证周期中将性能验证速度加快 10 倍。

除了显着的性能改进之外，使用此应用程序还可以加速形式属性验证，以便后续运行实现更好的形式收敛。

回归模式加速器应用程序还可以在日常回归测试期间显着节省计算资源，以验证复杂的片上系统（SoC）设计，从而在过去不可能的情况下运行形式验证。

Synopsys 通过突破性的机器学习技术将形式属性验证性能提高了 10 倍

意法半导体研发设计经理David Vincenzoni表示：“作为领先的集成器件制造商，意法半导体致力于提供创新解决方案，推动智能驾驶和物联网（包括智能工业）领域的最新技术发展。

因此，设计人员需要提供最佳性能、易用性和高质量结果的正式验证解决方案。

Synopsys 的全新 VC 形式回归模式加速器应用程序始终如一地提供数量级的性能优化，同时改进我们最复杂的设计模块。

系统 Verilog 断言的其他不确定属性的融合“日益复杂的 SoC 系统和日益增加的上市时间压力对形式属性验证性能和吞吐量方面的持续创新提出了新的要求。

Synopsys VC Formal 包含全面的形式化应用程序，包括属性验证 (FPV)、时序等效性检查 (SEQ)、寄存器验证 (FRV)、形式化覆盖分析器 (FCA)、连接性检查 (CC) 和自动属性提取 (AEP)，这些提供为许多不同的意法半导体应用提供更快的属性收敛。

VC Formal 和 Verdi? 自动调试系统与 Synopsys VCS? 功能验证解决方案的本机集成使设计和验证团队能够轻松利用形式化技术并自动对形式化结果进行根本原因分析。

此外，VCS 强大的覆盖引擎在 VC Formal 中的本机集成有助于将形式分析轻松插入现有的验证环境中。

Synopsys 验证小组的 Manish Pandey 表示：“机器学习已成为解决高度复杂和尖端设计验证的强大技术。

我们与意法半导体等行业领导者建立了长期合作伙伴关系，为先进 SoC 提供全面的验证解决方案。

通过这些合作，我们正在将人工智能技术的研发延伸到验证流程和方法中，从而加快产品的上市时间。

“上市时间包含回归模式加速器的 VC Formal.09 版本计划于 9 月上市。

其他资源。

有关 VC Formal 的更多信息，请访问：InFormal 聊天博客：Formal 网页 ”。

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