入出力プロトコルに着目した機械学習によるカバレッジ駆動検証システムに関する研究
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22K11962
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60040:Computer system-related
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| Research Institution | Kyoto Tachibana University |
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Principal Investigator |
浜口 清治 京都橘大学, 工学部, 教授 (80238055)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 設計自動化 / カバレッジ駆動検証 / SATソルバ / 設計検証 |
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| Outline of Research at the Start |
機械学習技術や IoT システムの普及とともに消費電力削減また計算速度の向上を目標として，多種多様な回路設計がFPGA上で実装され，また専用回路として実現されるようになっている．本研究では，手数の多い論理・レジスタ転送レベルでの設計検証を可能なかぎり自動化することを目標とする．特に標準規格の入出力プロトコルを持つ回路設計を対象として，SATソルバ(論理式の充足可能性判定器)および機械学習とくにベイジアンネットワークを用いた手法について研究を行う．特定用途に限らない設計を扱う点が特徴の一つである．枠組みとしてはカバレッジと呼ばれる数値的指標の改善を目標としたカバレッジ駆動検証手法を考える．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，ディジタル回路設計において手数の多い論理・レジスタ転送レベルでの設計検証を，可能なかぎり自動化することを目標としている．本研究における主な目標は特に標準規格の入出力プロトコルを持つ回路設計を対象として，SATソルバ(Satisfiability Solver， 論理式の充足可能性判定器)および機械学習を用いた手法を確立することである. 2023年度は具体的には次のような成果を得た.
(a)ブランチカバレッジを対象としたカバレッジ検証の評価
本年度は昨年度に引き続き，設計記述内の分岐条件に関するカバレッジ(ブランチカバレッジ)について評価を行った．すでにランダムシミュレーションのみではなく，SATソルバを組み合わせることによって，カバレッジを改善できることが確認できていたが，さらに信号線の変化パターンについて，中間結果に基づいて重みづけを動的に変えることによって，カバレッジが速度的にも量的にも改善されることを確認した．
(b)入出力プロトコルを前提とした自動検証手法の確立と評価
標準規格のAMBA AXI プロトコルをターゲットとしているが，設計回路例の作成が遅れており，今年度はより単純なプロトコルである Wishboneを対象に計算機実験を実施した．方法としては，Wishbone のラッパーの記述を，ハードウェア記述言語により作成し，開発中の検証システムを用いて実験を行った．その結果，カバレッジが約15％改善できることが確認できた．現状1例のみの試行となっているが，有望な結果とみており，実験を拡充していく予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
入出力プロトコルを前提とした自動検証手法については，基本的なしくみは確定しており， Wishbone プロトコルを使った予備的な実験は行っているが，AMBA AXI プロトコルへの対応が想定より手数がかかっていて進捗が遅れている.
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| Strategy for Future Research Activity |
(a) 入出力プロトコルを前提とした自動検証手法の確立と評価
2023年度はより簡単な Wishbone プロトコルに関する基礎実験に止まったが，2024年度は FPGA 等のインターフェースでよく用いられている AMBA AXIに対する自動検証を行う実験を行い定量的な評価を行う．
(b) 機械学習とSATソルバを用いた方式の評価
この手法では，ランダムパタンの生成をどうするかが課題であるが，2023年度の実験で，信号線の変化パターンに対して，重みづけを適応的に変化させることが判明している．この結果を踏まえて，重みづけの学習を行い，クロスカバレッジなどのカバレッジを改善する入力パタンの生成を行う実験を行い，カバレッジ改善への影響を評価する
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Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
