Detail práce
Automatizace verifikace pomocí neuronových sítí
Úlohou tejto práce je analýza a riešenie optimalizačných problémov vychádzajúcich z automatizácie funkčnej verifikácie hardvéru pomocou umelých neurónových sietí. Verifikácia ľubovoľného integrovaného obvodu (Design Under Verification, DUV) pomocou techniky verifikácie riadenej pokrytím (Coverage-Driven Verification) a metodiky UVM (Universal Verification Methodology) prebieha tak, že do DUV sú zasielané vstupné stimuly, pri ktorých verifikačné prostredie monitoruje percentuálne pokrytie DUV pomocou predom určenej špecifikácie sledovaných vlastností. Pokrytím v tomto kontexte myslíme merateľnú vlastnosť DUV, ako napríklad počet overených aritmetických operácií, či počet aktivovaných riadkov kódu. Na základe dosiahnutej veľkosti pokrytia a stanovenej špecifikácie je možné prehlásiť DUV za zverifikovaný. Súčasným trendom v automatizácii funkčnej verifikácie hardvéru je pseudonáhodné generovanie vstupných stimulov s obmedzeniami (constraints) pomocou techniky constrained-random stimulus generation. V tejto práci sa preto zaoberáme ovládaním pseudonáhodného generátoru stimulov (PNG), pričom obmedzenia pre generátor sú ovládané externým prostriedkom a to konkrétne neurónovou sieťou. Využívame tak vlastnosti neurónových sietí pre riešenie optimalizačných problémov vhodné pre prehľadávanie stavového priestoru pokrytia DUV. Riešenými optimalizačnými problémami sú priebežná úprava obmedzení PNG takým spôsobom, aby došlo k čo najrýchlejšiemu zverifikovaniu DUV a hľadanie najmenšej množiny stimulov takej, že táto množina zverifikuje DUV. Kvalitatívne vlastnosti navrhnutých riešení sú overené na 32-bitových aplikačne špecifických procesoroch (ASIPs) s názvom Codasip uRISC a Codix Cobalt.
verifikácia, funkčná verifikácia, neurónová sieť, Hopfieldova sieť, UVM, verifikácia riadená pokrytím, optimalizačný problém, neurón, automatizácia verifikácie
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A - výborně.
- Porovnejte zvolený přístup optimalizace funkční verifikace pomocí neuronových sítí s optimalizací s pomocí genetických algoritmů. Porovnejte výhody a nevýhody těchto přístupů.
Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Češka Milan, doc. RNDr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Orság Filip, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Šimko Marián, doc. Ing., Ph.D. (FIIT STU), člen
@mastersthesis{FITMT18486,
author = "Martin Faj\v{c}\'{i}k",
type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce",
title = "Automatizace verifikace pomoc\'{i} neuronov\'{y}ch s\'{i}t\'{i}",
school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
year = 2017,
location = "Brno, CZ",
language = "czech",
url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/18486/"
}