自動駕駛技術的進步有目共睹。5G網絡和人工智能（AI）等技術的融合，使得自動駕駛汽車的性能更勝從前，新推出的嚴格安全標準也意味著我們在享受這些技術帶來的便利時，也需要考慮更多的安全因素。

技術的進步不僅讓芯片設計更為復雜，還對片上系統（SoC）的設計要求提出了新的挑戰。比如對汽車架構的重新設計：從傳統的控制器局域網絡CAN轉向車載電氣/電子（E/E）架構、引入車載以太網、提升數據傳輸速度、實現與多種標準兼容的實時控制等。這些復雜SoC的驗證工作可能會占據項目周期的70%，且需要開發者們投入大量的時間和精力。

面對這一挑戰，瑞薩電子率先采取了行動。瑞薩電子是全球微控制器、模擬、電源以及SoC的領軍企業。瑞薩電子采用了新思科技集成了AI和ML技術的驗證空間優化技術——VSO.ai，力求將其驗證時間和工作量降低50%。

瑞薩電子在驗證方面遇到的挑戰

在汽車市場，產品上市的時間壓力通常非常大。為此，瑞薩電子的核心IP部門一直不斷探索，采用不同的方法來實現驗證周期中覆蓋收斂階段的自動化。在此過程中，開發者需解決一系列挑戰，包括要通過手動分析和分類來確定未實現的覆蓋目標，同時還要確保產品可供使用，并確保其已針對各種邏輯或功能問題進行了充分驗證。而且，所有這些都必須在每個IP/項目的特定計算預算內完成。

覆蓋收斂工作的 “最后一公里”需要針對未實現的覆蓋目標開發定向測試。如果用傳統的手動編寫定向測試來彌補覆蓋率漏洞，很可能會在投資回報率（ROI）不明確的情況下運行數千次回歸。瑞薩電子渴望通過AI/ML技術找到更高效的新的解決方案，因此他們將目光鎖定了VSO.ai。VSO.ai利用機器學習技術來識別和消除回歸中的冗余，合理地規劃回歸測試，在運行測試時以實現最高ROI為優先目標，并自動進行分析，進而獲得預先設定的洞察結果。

瑞薩電子采用VSO.ai取得了驚人效果

瑞薩電子在采用VSO.ai后取得了非常好的結果。這得益于瑞薩電子當前已部署的VCS功能驗證解決方案，使得VSO.ai的實施過程異常順利。VSO.ai能夠無縫集成進現有的VCS回歸測試環境中，而無需對設計或測試平臺代碼作出任何改動。

瑞薩電子在采用VSO.ai后，減少了需要執行的定向測試數量，在相同覆蓋率下縮短了回歸分析所需的時間，并提高了未覆蓋部分的根本原因分析能力。借助VSO.ai，瑞薩電子的驗證開發者再也無需對龐大數據集進行手動分析，能夠更迅速地實現覆蓋率目標。這樣便可以在相同的算力預算內運行更多次的回歸，從而提高硬件利用率并盡早發現錯誤，而這正是驗證工作的最終目標。

最終的成果有目共睹：

在相同的測試次數下，覆蓋率最高可提升10%，從而達到更優越的設計質量（QoR）

回歸測試列表縮減到原來的二分之一

覆蓋率漏洞減少90%

下圖為VSO.ai解決方案的主要用例：

瑞薩電子共享研發核心IP部門的IP開發總監Takahiro Ikenobe表示：“設計復雜性不斷增加，傳統的人機協同技術已無法充分滿足質量和上市時間要求。利用Synopsys.ai EDA整體解決方案中的AI驅動型驗證和新思科技的VCS，我們的功能覆蓋率漏洞減少了10倍，并將IP驗證效率提升了多達30%，這無疑證明了AI能夠幫助我們解決錯綜復雜的設計挑戰?！?/p>

瑞薩電子的開發團隊不再需要耗費大量時間編寫那些可能拖慢上市進程并且可能遺漏錯誤的定向測試?，F在，他們能夠集中精力進行設計創新和開展更高價值的項目，同時還能保持領先市場的步伐。

VSO.ai是Synopsys.ai AI驅動型EDA整體解決方案的重要組成部分，可以有效提高整個EDA流程的效率，幫助企業靈活應對千變萬化的市場需求及相應的復雜設計挑戰，減少手動操作，并充分利用在整個芯片開發過程中收集的可行見解。

總結

總結來說，VSO.ai幫助瑞薩電子實現了顯著的性能提升：在功能覆蓋漏洞的識別和解決上取得了高達10倍的改進；在IP驗證效率上實現了高達30%的增長。這些數據強調了AI技術在提高設計驗證效率和減少產品上市時間中所起的關鍵作用。VSO.ai作為該套件的核心組成部分，有助于應對日益增長的設計復雜性挑戰，減少企業對人工的需求，并能夠在整個芯片開發過程中提供指導性的洞察。這些成就都反映了AI在半導體設計和驗證領域中的價值。新思科技的AI解決方案將助力開發者一路前行。

審核編輯：劉清