10、基于反馈的覆盖导向测试生成：工业评估

基于反馈的覆盖导向测试生成：工业评估

1. 引言

在现代硬件验证中，覆盖导向测试生成（Coverage-Directed Test Generation, CDG）已成为确保设计满足预定功能规范的关键手段。随着设计复杂性的增加，传统的基于随机或手动编写的测试用例方法已经不足以应对日益增长的验证挑战。CDG通过自动化的测试生成和优化，旨在通过使用覆盖数据来提高验证的效率和效果。本文将探讨一种基于进化算法的工具——MicroGP（uGP），以及它在工业环境中验证复杂设计（如FirePath DSP处理器）中的应用。

2. 背景知识

2.1 覆盖导向测试生成

覆盖导向测试生成是一种基于模拟的验证方法，旨在通过使用覆盖数据自动达到覆盖闭包。CDG有两种主要方法：一种是使用形式化方法通过构造，另一种是基于反馈。前者需要一个正式的 DUV模型（例如 FSM），用于推导测试生成的约束，以准确达到特定的覆盖率任务。后者则使用机器学习（ML）方法来闭合覆盖率分析和测试生成之间的循环。以下是基于反馈的CDG技术的工作流程：

1. 初始化 ：创建初始测试集。
2. 模拟 ：运行测试，收集覆盖率数据。
3. 分析 ：分析覆盖率数据，确定未覆盖的区域。
4. 优化 ：根据分析结果，调整测试生成参数。
5. 迭代 ：重复以上步骤，直到达到满意的覆盖率。

2.2