借助Verisium人工智能驱动的验证平台，Cadence彻底提高了验证效率

Cadence设计系统公司Cadence®Verisium™人工智能(AI)驱动的验证平台，这是一套利用大数据和人工智能优化验证工作负载，提高覆盖率，并加速错误的根本原因分析的应用程序。Verisium平台建立在Cadence联合企业数据和AI (JedAI)平台上，并与Cadence验证引擎原生集成。

随着SoC复杂性的持续上升，验证已成为系统上市时间的关键路径，通常比任何其他硅工程任务消耗更多的计算和人力资源。Verisium平台的发布代表了从电子设计自动化(EDA)中的单次运行、单引擎算法到利用大数据和人工智能在整个SoC设计和验证过程中优化多个引擎多次运行的算法的代际转变。通过部署Verisium平台，所有验证数据，包括波形、覆盖率、报告和日志文件，都汇集在Cadence JedAI平台中。从这些数据中构建机器学习(ML)模型并挖掘其他专有指标，以启用一类能够显著提高验证效率的工具。通过使用Cadence JedAI平台，Cadence能够将其在数据和人工智能方面的计算软件创新统一到Verisium人工智能驱动验证中，并将Cadence Cerebrus™智能芯片Explorer的人工智能驱动实现和Optimality™智能系统Explorer的人工智能驱动系统分析。

Verisium平台的初始应用套件如下:

Verisium AutoTriage:构建ML模型，通过预测和分类具有共同根本原因的测试失败，帮助自动化回归失败分类的重复任务。

Verisium SemanticDiff:提供一种算法解决方案来比较IP或SoC的多个源代码修订，对这些修订进行分类，并对哪些更新对系统行为最具破坏性进行排名，以帮助查明潜在的错误热点。

Verisium WaveMiner:应用强大的人工智能引擎来分析多次运行的波形，并确定哪些信号在哪些时间最有可能代表测试失败的根本原因。

Verisium PinDown:与Cadence JedAI平台和行业标准的修订控制系统集成，构建源代码更改、测试报告和日志文件的ML模型，以预测哪些源代码签入最有可能引入失败。

Verisium调试:提供从IP到SoC，从单次运行到多次运行的整体调试解决方案，通过波形、原理图、驱动跟踪和SmartLog技术，提供快速全面的交互式和后处理调试流程。Verisium Debug本机集成了Cadence JedAI平台和其他Verisium应用程序，支持人工智能驱动的根本原因分析，同时自动比较通过和失败的测试。

Verisium经理:将Cadence的全流程IP和soc级验证管理解决方案，包括验证计划、作业调度和多引擎覆盖，引入Cadence JedAI平台，并将其扩展为支持人工智能驱动的测试套件优化，以提高计算场效率。Verisium Manager还直接与其他Verisium应用程序集成，支持从统一的基于浏览器的管理控制台对整个Verisium平台进行交互式按键式部署。

“人工智能和大数据正在改变我们周围的世界，”Cadence公司系统与验证集团高级副总裁兼总经理保罗·坎宁安(Paul Cunningham)说。“为了实现核心EDA业务的这一转变，我们必须开发跨多个运行和引擎优化的技术。通过Verisium平台，我们进入了建立在Cadence JedAI平台上的人工智能驱动验证时代。我们的旅程才刚刚开始，但用户已经看到使用Verisium平台在验证生产力和效率方面的巨大改进。”

Verisium人工智能驱动验证平台是Cadence验证全流程的一部分，包括Palladium®Z2仿真、Protium™X2原型、Xcelium™仿真、Jasper™形式化验证平台以及Helium™虚拟和混合工作室。Cadence验证全流程提供了最高的验证吞吐量，即每天在项目执行中投入的每一美元所发现的bug和根本原因。Verisium平台和验证全流程支持公司的智能系统设计™战略，实现卓越的SoC设计。