SystemVerilog学习 (11)——覆盖率

目录

一、概述

二、覆盖率的种类

1、概述

2、分类

三、代码覆盖率

四、功能覆盖率

五、从功能描述到覆盖率


一、概述

        “验证如果没有量化,那么就意味着没有尽头。” 伴随着复杂SoC系统的验证难度系数成倍增加,无论是定向测试还是随机测试,我们在验证的过程中终究需要回答两个问题:

  • 是否所有设计的功能在验证计划中都已经验证?
  • 代码中的某些部分是否从未执行过。

        覆盖率就是用来帮助我们在仿真中回答以上问题的指标。如今,覆盖率已经被广泛采用,作为衡量验证过程中的重要数据。

        只有满足以下三个条件,才可以在仿真中实现高质量的验证:

  • 测试平台必须产生合适的激励来触发一个设计错误;
  • 测试平台仍然需要产生合适的激励使得被触发的错误可以进一步传导到输出端口;
  • 测试平台需要包含一个监测器(monitor)用来监测被激活的设计错误,以及在它传播的某个节点(内部或者外部)可以捕捉到它。

二、覆盖率的种类

1、概述

        没有任何一种单一的覆盖率可以完备地去衡量验证过程。

        即使我们可以达到100%的代码覆盖率,但这并不意味着100% 的功能覆盖率。原因在于代码覆盖率并不是用来衡量设计内部的功能运转,或者模块之间的互动,或者功能时序的触发等。

        类似地,我们即便达到了100%功能覆盖率,也可能只达到了 90%的代码覆盖率。原因可能在于我们疏漏了去测试某些功能,或者一些实现的功能并没有被描述。

        从上述关于代码覆盖率和功能覆盖率简单的论述就可以证明,如果想要得到全面的验证精度,我们就需要多个覆盖率种类的指标。

2、分类

         最常见的划分覆盖率的两种方法

  • 按照覆盖率生成的方法,即隐性生成还是显性生成。
  • 按照覆盖率溯源,即它们从功能描述而来还是从设计实现而来。

        例如功能覆盖率是显性的需要人为定义的覆盖率,而代码覆盖率则是隐性覆盖率这是因为仿真工具可以自动从RTL代码来生成。

        如果将上述两个分类的方式进行组合,那么可以将代码覆盖率、 断言覆盖率以及功能覆盖率分别置入到不同的象限。但是需要注意,目前有一个象限仍然处于研究阶段,没有隐性的可以从功能描述生成某种覆盖率的方法,这也是为 什么功能覆盖率依然需要人为定义的原因。

        接下来我们将认识主要的两种覆盖率

  • 代码覆盖率(隐性覆盖率)
  • 功能覆盖率(显性覆盖率)

三、代码覆盖率

        衡量验证进展的最简易的方式是使用代码覆盖率。这种方式衡量的是多少行代码已经被执行过(行覆盖率),在穿过代码和表达式的路径中有哪些已经被执行过(路径覆盖率)。哪些单比特变量的值为0或1(翻转覆盖率),以及状态机中哪些状态和状态转换已经被访问过(有限状态机覆盖率)。不用添加任何额外的 HDL代码,工具会通过分析源代码和增加隐藏代码来自动帮你完成代码覆盖率的统计。当运行完所有测试代码覆盖率工具便会创建相应的数据库。
        许多仿真器都带有代码覆盖率工具。后续处理工具会把数据库转换成可读格式。最终的结果用于衡量你执行了设计中的多少代码。注意,你的主要关注点应该放在对设计代码的分析上,而不是测试平台。未经测试的设计代码里可能会隐藏硬件漏洞,也可能仅仅就是冗余的代码。
        代码覆盖率衡量的是测试对于设计规范的“实现”究竟测试得多彻底,而非针对验证计划。原因很简单.你的测试达到了100%的覆盖率,并不意味着你的工作已经完成。如果你的代码有漏洞但是测试没找到怎么办?或者情况更差一些,如果你的代码实现中遗漏了某个必要的特性怎么办?所以单有代码覆盖率还远远不够。

四、功能覆盖率

        验证的目的就是确保设计在实际环境中的行为正确,实际环境可以是MP3播放器、路由器或移动电话。设计规范里详细说明了设备应该如何运行,而验证计划里则列出了相应的功能应该如何激励、验证和测量。当你收集测量数据希望找出哪些功能已被覆盖时,你其实就是在计算"设计”的覆盖率。例如,对D触发器的验证计划除了涉及触发器的数据存储外,还应该检查触发器如何被复位到某个已知状态。在你的测试对这两种设计特性全部进行验证之前、你就不能达到100%的功能覆盖率。
        功能覆盖率是和设计意图紧密相连的,有时也被称为“规范覆盖率”,而代码覆盖率则是衡量设计的实现情况。设想某个代码块在设计中被漏掉的情况。代码覆盖率不能发现这个错误,但功能覆盖率可以。

五、从功能描述到覆盖率

        要实现功能覆盖率的收敛,就需要按照以下步骤考虑:

  • 哪些功能需要测试
  • 明白在什么条件下需要测试对应的功能
  • 为了测试这些功能,需要提供什么样的测试平台组件以便提供激励和监测
  • 测试平台如何检查这些功能正常工作

        由于功能覆盖率不是自动的过程,因此它需要将功能描述同设计实现对应起来

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/152575.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

安全框架springSecurity+Jwt+Vue-1(vue环境搭建、动态路由、动态标签页)

一、安装vue环境,并新建Vue项目 ①:安装node.js 官网(https://nodejs.org/zh-cn/) 2.安装完成之后检查下版本信息: ②:创建vue项目 1.接下来,我们安装vue的环境 # 安装淘宝npm npm install -g cnpm --registryhttps:/…

软件测试/测试开发/人工智能丨基于Spark的分布式造数工具:加速大规模测试数据构建

随着软件开发规模的扩大,测试数据的构建变得越来越复杂,传统的造数方法难以应对大规模数据需求。本文将介绍如何使用Apache Spark构建分布式造数工具,以提升测试数据构建的效率和规模。 为什么选择Spark? 分布式计算:…

easyExcel注解详情

前言11个注解字段注解 类注解基础综合示例补充颜色总结 11个注解 ExcelProperty ColumnWith 列宽 ContentFontStyle 文本字体样式 ContentLoopMerge 文本合并 ContentRowHeight 文本行高度 ContentStyle 文本样式 HeadFontStyle 标题字体样式 HeadRowHeight 标题高度 HeadStyle…

Python将原始数据集和标注文件进行数据增强(随机仿射变换),并生成随机仿射变换的数据集和标注文件

Python将原始数据集和标注文件进行数据增强(随机仿射变换),并生成随机仿射变换的数据集和标注文件 前言前提条件相关介绍实验环境生成随机仿射变换的数据集和标注文件代码实现输出结果 前言 由于本人水平有限,难免出现错漏&#x…

OpenCV快速入门:图像滤波与边缘检测

文章目录 前言一、噪声种类与生成1.1 椒盐噪声1.2 高斯噪声1.3 彩色噪声 二、卷积操作2.1 卷积基本原理2.2 卷积操作代码实现 三、线性滤波3.1 均值滤波均值滤波原理均值滤波公式均值滤波代码实现 3.2 方框滤波方框滤波原理方框滤波公式方框滤波代码实现 3.3 高斯滤波高斯滤波原…

redis非关系型数据库(缓存型数据库)——中间件

【重点】redis为什么这么快?(应届) ①redis是纯内存结构,避免磁盘I/O的耗时 ②redis核心模块是一个单进程,减少线程切换和回收线程资源时间 ③redis采用的是I/O的多路复用机制(每一个执行线路可以同时完…

npm install 下载不下来依赖解决方案

背景 最近在构建 前端自动化部署 的方案中发现了一个问题,就是我在npm install的时候,有时候成功,有时候不成功,而且什么代码也没发生更改,报错也就是那么几个错,所以在此也整理了一下遇到这种情况&#xf…

如何使用 WPF 应用程序连接 FastReport报表

随着期待已久的FastReport WPF的发布,您不再需要使用 FastReport .NET 来处理基于 WPF 的项目。 不久前,在 FastReport .NET 中使用 WPF 还相当不方便。并非一切都进展顺利;连接 FastReport.dll 和许多其他问题存在问题。我们重新思考了该方…

2023年中职“网络安全“—Web 渗透测试①

2023年中职"网络安全"—Web 渗透测试① Web 渗透测试任务环境说明:1.访问地址http://靶机IP/task1,分析页面内容,获取flag值,Flag格式为flag{xxx};2.访问地址http://靶机IP/task2,访问登录页面。…

面试题c/c++--语言基础

一 、语言基础 1.1 指针 野指针:指针指向的位置是不可知的 悬空指针:指针最初指向的内存已经被释放了的一种指针 两种指针都指向无效内存空间, 即不安全不可控 。需要在定义指针后且在使用之前完成初始化或者使用 智能指针来避免 智能指针 智…

获取阿里云Docker镜像加速器

1、阿里云官网(www.aliyun.com)注册账号 2、打开“控制台首页” 控制台首页地址:https://home.console.aliyun.com/home/dashboard/ProductAndService 3、点击“概览->容器镜像服务 ACR” 4、打开“镜像工具->镜像加速器”页面&#x…

【grafana | clickhouse】实现展示多折线图

说明: 采用的是 Visualizations 的 Time series,使用的 clickhouse 数据源 在工作中遇到了一个需求,写好了代码,需要在grafana上展示在一个项目中所有人的,随时间的代码提交量变化图 目前遇到的问题:展示…

FFmpeg常用命令行讲解及实战一

文章目录 前言一、学习资料参考二、FFmpeg 选项1、主要选项①、主要命令选项②、举例 2、视频选项①、主要命令选项②、举例1)提取固定帧2)禁止输出视频3)指定视频的纵横比 3、音频选项①、主要命令选项②、举例 4、字幕选项①、主要命令选项…

负载均衡简介

负载均衡 负载均衡(Load Balance,简称 LB)是高并发、高可用系统必不可少的关键组件,目标是 尽力将网络流量平均分发到多个服务器上,以提高系统整体的响应速度和可用性。 负载均衡的分类和OSI模型息息相关&#xff0c…

【CHI】Ordering保序

本节介绍CHI协议所包含的支持系统保序需求的机制,包括: • Multi-copy atomicity • Completion response and ordering • Completion acknowledgment • Transaction ordering 一、 Multi-copy atomicity CHI协议中所使用的memory model要求为mu…

【面试经典150 | 数学】Pow(x, n)

文章目录 写在前面Tag题目来源题目解读解题思路方法一:快速幂-递归方法二:快速幂-迭代 其他语言python3 写在最后 写在前面 本专栏专注于分析与讲解【面试经典150】算法,两到三天更新一篇文章,欢迎催更…… 专栏内容以分析题目为主…

王者荣耀游戏

游戏运行如下: sxt Background package sxt;import java.awt.*; //背景类 public class Background extends GameObject{public Background(GameFrame gameFrame) {super(gameFrame);}Image bg Toolkit.getDefaultToolkit().getImage("C:\\Users\\24465\\D…

5分钟教你轻松搭建Web自动化测试框架

在程序员的世界中,一切重复性的工作,都应该通过程序自动执行。「自动化测试」就是一个最好的例子。 随着互联网应用开发周期越来越短,迭代速度越来越快,只会点点点,不懂开发的手工测试,已经无法满足如今的…

3.8-镜像的发布

如果我们想将image push到docker hub里面,那么我们的image的名字一定要是这种格式:docker hub id/imageName,例如:lvdapiaoliang/hello-docker docker hub个人账户设置地址: 在push之前要先登录: docker l…

数学建模值TOPSIS法及代码

TOPSIS法 TOPSIS法简称为优劣距离解法,是一种常见法综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地反映各个评价方案之间的差距。 模型介绍 上篇文章谈到的层次分析法是有局限性的。比如评价的决策层不能太多,太多的…