Optimisation de la qualité de la vérification fonctionnelle par analyse de mutation

Optimization of functional verification quality by mutation analysis

• Auteur / Autrice : Youssef Serrestou
• Direction : Chantal Robach, Vincent Beroulle
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Micro et nanoélectronique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Grenoble INPG

Mots clés

Mots clés contrôlés

Prototypage (informatique)

Résumé

La vérification fonctionnelle doit impérativement garantir la correction de la conception des systèmes intégrés dont les complexités augmentent sans cesse. A cette fin, de 60% à 70% de l’effort et du temps de conception sont consacrées à la vérification fonctionnelle qui est alors devenue un goulot d’étranglement dans le flot de conception. Cette tendance ne peut que s’accentuer d’où la nécessité de développer de nouveaux outils d’aide à la vérification. L’objectif de cette thèse est de proposer une nouvelle méthode d’aide à l’automatisation de la vérification fonctionnelle en permettant, conjointement, de qualifier et d’améliorer l’environnement de vérification. L’approche proposée est basée sur l’analyse de mutation pour évaluer la qualité de l’environnement de vérification et sur des modèles d’algorithmes génétiques pour optimiser cette qualité. De plus, l’analyse de mutation a été accélérée en utilisant une plateforme reconfigurable à base de FPGA. Ainsi, la plateforme «matérielle/logicielle» de vérification ALIGATOR a été développée et validée. Cette plateforme génère automatiquement des données de vérification adéquates au critère de mutation. Ces données permettent d’effectuer la validation de conception d’une implémentation HDL relativement à ses spécifications.

The functional verification must imperatively ensure the correction of design of integrated systems which continuously increase their complexities. For this reason, more than 60% of the whole effort and time are devoted to the functional verification which has become a bottleneck in the design flow. This tendency can only accentuate, implying then, a desperate need for new automatic tools that alleviate the task of verification. The main aim of this thesis is to propose a new method of functional verification automation. It allows both qualification and improvement of verification environment. The proposed approach is based on mutation analysis to measure the quality of the verification environment and, on the adaptation of genetic models to optimize this quality. Ln addition, mutation analysis is accelerated by using reconfigurable platform based on FPGA technologies. Thus, the AUGA TOR ''hardware/software'' platform for automatic functional verification has been developed and validated. This platform optimizes verification data adequately to mutation criteria which improves certitude in the validation of HDL design.