本文翻譯轉載于：Cadence blog

作者：Anika Sunda

人工智能（AI）無處不在。機器學習（ML）及其推理能力有望徹底改變從駕駛到做早餐等生活中的一切。驗證是永恒的，時間不息，驗證不止。

驗證的目標是在時間耗盡前實現收斂。大家都希望在嚴格的成本和時間限制內讓關鍵參數完整覆蓋目標。想象一下您坐在駕駛艙內，向黑匣子輸入數據，等待奇跡發生（按下按鈕，你的工作就完成了）。通過 Xcelium 機器學習，這已不再是天方夜譚。

Xcelium 機器學習的核心重點是檢測回歸，識別輸入信號與設計或功能覆蓋之間的關系，然后生成可以高效擊中覆蓋點的激勵。既然只需花五分之一的時間就能達到相同的覆蓋率，那么剩下的時間花在哪里了？答案非常明確——80% 的時間可以花在修復設計中發現新漏洞。

對驗證工程師來說，這是個好消息，能夠將漏洞盡早發現并解決。下面的示意圖引自 Intrinsix 在設計流程早期發現和修復漏洞的效益更高。

如果讓你夜不能寐的是吞吐量優化、回歸精煉、覆蓋收斂和找到更多漏洞， Xcelium 機器學習將是您的不二之選。

Xcelium 機器學習可以以高達 5 倍的驗證效率應對上述所有挑戰。它將幫助您實現精煉回歸，只執行有意義的仿真 case，深挖隱藏漏洞并提高很難擊中覆蓋點的覆蓋率。

如果您的環境支持機器學習，也就是輸入狀態空間中具有高度的隨機化特性，驗證效率甚至可以最高提升 10 倍。

Xcelium 機器學習采用用戶友好且易于使用的授權模式，并與現有的設計驗證流程無縫集成。

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審核編輯：湯梓紅