DE10157854A1

DE10157854A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Erzeugen eines transaktionsbasierten Stimulus für eine Simulation von VLSI-Schaltungen unter Verwendung einer Ereignisabdeckungsanalyse

Info

Publication number: DE10157854A1
Application number: DE10157854A
Authority: DE
Inventors: Clinton M Ramsey
Original assignee: Hewlett Packard Co
Current assignee: Hewlett Packard Development Co LP
Priority date: 2000-11-30
Filing date: 2001-11-26
Publication date: 2002-06-20
Also published as: US6859770B2; US20020065640A1

Abstract

Die vorliegende Erfindung wendet eine genetische algorithmische Erzeugung von Testfällen auf die Simulation von VLSI-Logikschaltungsblocks (VLSI-Logikschaltung 101) an. Die vorliegende Erfindung erzeugt eine Anzahl von Originaltestfällen. Diese Anhäufung von Lösungen wird einem Schaltungssimulator zugeführt. Die Ergebnisse des Simulators werden in einer Matrix oder Tabelle aufrechterhalten. Die Ergebnisse geben genau die Anzahl von Malen an, an denen diese bestimmten Logikzustände oder -ereignisse (Ereignis 1, Ereignis 2, Ereignis 3, Ereignis N), die dem VLSI-Block zugeordnet sind, durch bestimmte Testfälle simuliert wurden. Die Anhäufung von Lösungen und die Simulationsergebnisse werden daraufhin durch den genetischen Algorithmus analysiert. Vorzugsweise identifiziert der genetische Algorithmus Zustände, die der Schaltungssimulation zugeordnet sind und nicht durch die Originaltestfälle erzeugt wurden. Der genetische Algorithmus kombiniert daraufhin Charakteristika diverser Testfälle, um neue Testfälle zu erzeugen. Die neuen Testfälle werden dem Schaltungssimulator zugeführt, wodurch ein höherer Vertrauensgrad geschaffen wird, daß der gesamte VLSI-Chipentwurf simuliert wurde.

Description

Diese Erfindung bezieht sich allgemein auf eine genetische algorithmische gerichtete Erzeugung von Transaktionsstimu lizuständen, und spezieller auf den Aufbau neuer Teststimu li aus bereits auftretenden Teststimuli über einen geneti schen Algorithmus, wodurch neu aufgebaute Zustände erreicht werden, die nicht durch bereits auftretende Stimuli erzeugt werden.

Ein Simulieren integrierter Schaltungen erwies sich als ein sehr nützlicher Prozeß zum Ermitteln von Schaltungsent wurfsproblemen vor einer Produktfreigabe. Insbesondere wa ren bekannte Testtechniken bisher auf CPUs (Zentraleinhei ten) und zugeordnete Busse gerichtet. Beim Testen von VLSI- Schaltungen (Schaltungen mit sehr hohem Integrationsgrad) wie diesen wird eine große Anzahl von unterschiedlichen Testfällen verarbeitet, um Problemzustände aufzudecken. Ein Beispiel von Testfällen läßt sich in dem an Ransom et al. erteilten US-Patent Nr. 5,956,476 finden, das durch Bezug nahme in dieses Dokument aufgenommen ist. Bei früheren An sätzen konnte eine große Anzahl von Fällen durch ein Spezifizieren einer gewichteten Mischung von Transaktionstypen (z. B. Lese-, Schreibtypen) zufällig erzeugt werden. Beispielsweise konnte eine Mischung aus 20% Lesetypen und 80% Schreibtypen erzeugt werden. Jedoch ist die Zeitgebungsbeziehung zwischen jeglichen der Ereignisse weder spezifiziert noch steuerbar, wenn eine zufällige Erzeugung verwendet wird.

Fig. 1 veranschaulicht eine beispielhafte Topologie, die durch bekannte Schaltungssimulationstechniken verwendet wird. VLSI 101 ist zwei separaten Stimuli zugeordnet: einem internen Bus 102 und einem externen Bus 104 einer Bus schnittstelleneinheit 103. Es ist angemessen, eine Anzahl von Testzuständen zu erzeugen, die diesen beiden Stimuli zugeordnet sind. Die meisten Stimulipaare führen zu keiner lei Problemen. Dementsprechend ist es angemessen, die Pro blemzustände (d. h. Stimulipaare), die zu einer Schaltungs fehlfunktion führen, zu isolieren. Ferner versteht es sich, daß ein zusätzlicher Freiheitsgrad mit Problemzuständen verbunden ist. Insbesondere können Problemzustände, die in bezug auf die Zeit getrennt sind, trotzdem zu einem proble matischen Schaltungsverhalten führen.

Wie zuvor angemerkt wurde, können Testfälle für eine Anwen dung auf eine derartige Systemtopologie zufällig erzeugt werden. Eine zufällige Erzeugung ist bei Cox, P., et al. "Statistical Modeling for Efficient Parametric Yield Esti mation of MOS VLSI Circuits", IEEE Trans. Electron. Devi ces, Vol. ED-32 Nr. 2,471-478, 1985, offenbart, wobei die ses Dokument durch Bezugnahme hierin aufgenommen ist. Ein weiteres Beispiel einer zufälligen Erzeugung von Testfällen findet sich in dem Chang et al. erteilten US-Patent Nr. 6,018,623, das durch Bezugnahme hierin aufgenommen ist.

Ferner umfassen bekannte Techniken, die verwendet werden, um Problemzustände festzustellen, eine manuelle Entwicklung von Testfällen. Beispielsweise kann eine Transaktion zum Zeitpunkt t₀ an einem externen Bus aufgebaut werden, und daraufhin kann eine Transaktion zu einem Zeitpunkt t = t₀-t_A in den internen Bus eingespeist werden. Ferner wird t_A an fänglich eingestellt, um gleich t₁ zu sein, und anschlie ßend variiert, bis t gleich der Zeit t₀ ist. Ferner wird t_A variiert, bis es -t₁ erreicht. Die Hypothese lautet, daß, wenn zwischen den beiden Transaktionen eine wichtige Zeit gebungsbeziehung besteht, diese Beziehung durch ein umfas sendes Wiederholen der relativen Zeiten der beiden Transak tionen entdeckt würde.

Eine zufällige Erzeugung von Testzuständen erfolgt ziemlich automatisch. Der Rechenaufwand, der nötig ist, um gewünsch te Ereignisse abzudecken, kann jedoch sehr groß sein. Eine zufällige Erzeugung ist auch insofern problematisch, als es oft schwierig ist, Problemzustände zu wiederholen. Wenn sich z. B. bei der Ausführung des Modells der zu testenden Schaltung etwas ändert, kann es sein, daß eine rein zufäl lige Kette von Transaktionen dieses Ereignis nicht erneut auslöst. Alternativ dazu kann es sein, daß eine handge schriebene Erzeugung von Testzuständen Problemzustände leichter identifiziert. Eine handgeschriebene Erzeugung von Zuständen erfordert jedoch eine umfassende Handcodierung durch eine Person, die über eine umfassende Kenntnis des zu testenden Systems verfügt. Insbesondere erfordert diese Technik einen beträchtlichen Aufwand seitens einer hochqua lifizierten Bedienperson bzw. seitens hochqualifizierter Bedienpersonen.

Es ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfah ren zum Simulieren einer Schaltung, ein System zum Simulie ren sowie ein Computerprogrammprodukt zu schaffen, so daß die Simulation unaufwendiger wird.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1, ein System gemäß Anspruch 11 sowie ein Computerprogrammpro dukt gemäß Anspruch 19 gelöst.

Dementsprechend besteht in der Technik ein Erfordernis det automatischen Erzeugung von Testzuständen, während Logik blockschaltungen vollständig simuliert werden. Insbesondere besteht in der Technik ein Erfordernis eines Systems und eines Verfahrens einer Testzustandserzeugung, das einen mi nimalen Aufwand seitens einer hochqualifizierten Bedienper son bzw. seitens hochqualifizierter Bedienpersonen erfor dert und dabei eindeutige und wiederholbare Testergebnisse liefert.

Die vorliegende Erfindung ist auf ein System und ein Ver fahren ausgerichtet, das verwendet wird, um neue Testzu stände aus einem bestehenden Satz von Testzuständen und Er gebnisdaten aufzubauen. Das System und das Verfahren werden vorzugsweise über eine genetische algorithmische Erzeugung von Testzuständen implementiert, um einen Testsatz zu lie fern, der wiederum Ausgabe- bzw. Ausgangszustände erzeugt. Ein genetischer Algorithmus ist ein Algorithmus, der vor handene nicht-optimale Lösungen, die einen Nützlichkeits grad liefern, verwendet, um andere Lösungen zu bilden, die einen höheren Nützlichkeitsgrad liefern. Insbesondere ana lysiert ein genetischer Algorithmus vorhandene Lösungen und Charakteristika, die diesen Lösungen zugeordnet sind. Vor teilhafte Charakteristika aus einer Anzahl von vorhandenen Lösungen werden kombiniert, um neue Lösungen zu bilden, die wiederum auf eine spezifische Anwendung angewandt werden. Ein genetischer Algorithmus beinhaltet im allgemeinen ein Erzeugen einer systematischen Codierungsnomenklatur zum Be schreiben von Lösungen. Überdies beinhaltet ein genetischer Algorithmus im allgemeinen ein Bereitstellen eines Mecha nismus zum Auswerten von Lösungen. Ferner liefern geneti sche Algorithmen einen Mechanismus zum Beschreiben von Cha rakteristika der diversen Lösungen.

Bei dem vorliegenden System und dem vorliegenden Verfahren wird die genetische algorithmische Erzeugung vorzugsweise auf die Simulation von VLSI-Logikschaltungsblocks ange wandt. Das System und das Verfahren verwenden vorzugsweise die in der verwandten Anmeldung, US-Patentanmeldung Serien nummer [Anwaltszeichen 10002360-1] mit dem Titel "METHOD AND APPARATUS FOR ENCODING AND GENERATING TRANSACTION-BASED STIMULUS FOR SIMULATION OF VLSI CIRCUITS", dargelegte Lö sungsnomenklatur, wobei diese Offenbarung durch Bezugnahme in dieses Dokument aufgenommen ist. Ferner erzeugen das Sy stem und das Verfahren vorzugsweise eine Anzahl von Origi naltestfällen (Lösungen), wie sie in der vorhergehenden verwandten Anmeldung beschrieben wurden. Alternativ dazu können Originaltestfälle zufällig oder durch gerichtetes bzw. gelenktes Paaren von Anweisungen erzeugt werden. Diese Anhäufung von Lösungen wird einem Schaltungssimulator be reitgestellt. Die Ergebnisse des Simulators werden vorzugs weise in einer Matrix oder Tabelle aufrechterhalten. Die Ergebnisse geben vorzugsweise die Anzahl von Malen, an de nen bestimmte Logikzustände oder Ereignisse, die dem VLSI- Block zugeordnet sind, durch bestimmte Testfälle stimuliert wurden, ausführlich an. Die Anhäufung von Lösungen und die Simulationsergebnisse werden daraufhin durch den geneti schen Algorithmus analysiert. Der genetische Algorithmus identifiziert vorzugsweise Zustände, die der Schaltungssi mulation zugeordnet sind und nicht durch die Originaltest fälle erzeugt wurden. Der genetische Algorithmus kombiniert daraufhin Charakteristika diverser Testfälle, um neue Test fälle zu erzeugen. Die neuen Testfälle werden daraufhin dem Schaltungssimulator geliefert, wodurch ein höherer Vertrau ensgrad bereitgestellt wird, daß der gesamte VLSI- Chipentwurf simuliert wurde.

Im Vorstehenden wurden die Merkmale und technischen Vortei le der vorliegenden Erfindung eher grob umrissen, damit die folgende ausführliche Beschreibung der Erfindung besser verstanden wird. Im folgenden werden zusätzliche Merkmale und Vorteile der Erfindung beschrieben, die den Gegenstand der Ansprüche der Erfindung bilden. Fachleute sollten er kennen, daß die offenbarte Konzeption bzw. das offenbarte spezifische Ausführungsbeispiel ohne weiteres als Grundlage zum Modifizieren oder Entwerfen anderer Strukturen zum Durchführen derselben Zwecke der vorliegenden Erfindung dienen kann. Fachleute sollten ferner erkennen, daß solche äquivalenten Konstruktionen nicht von der Wesensart und dem Schutzbereich der Erfindung, die bzw. der in den beigefüg ten Ansprüchen dargelegt ist, abweichen. Die neuartigen Merkmale, die als für die Erfindung charakteristisch gehal ten werden, sowohl in bezug auf ihre Organisation als auch die Arbeitsweise, zusammen mit weiteren Zielen und Vortei len sind aus der folgenden Beschreibung besser ersichtlich, wenn sie in Zusammenhang mit den beigefügten Zeichnungen betrachtet werden. Es versteht sich jedoch ausdrücklich, daß jede der Figuren lediglich zum Zwecke der Veranschauli chung und Beschreibung bereitgestellt wird und nicht als Definition der Beschränkungen der vorliegenden Erfindung gedacht ist.

Bevorzugte Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend Bezug nehmend auf die beiliegenden Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:

Fig. 1 eine emulierte VLSI-Schaltung-Topologie;

Fig. 2 mehrere "Schrittlängen", wobei jede Schrittlänge einem Transaktionstyp bei dem Schrittlängeninter vall zugeordnet ist;

Fig. 3 eine Tabelle von Ereignissen als Funktion von Testfällen, welche die Anzahl von Malen angibt, an denen diese Ereignisse durch die diversen Testfälle stimuliert worden sind;

Fig. 4A Testfälle, die aus diversen Anweisungen zusammen gesetzt sind;

Fig. 4B eine gewichtete Anweisungstabelle; und

Fig. 5 ein Blockdiagramm eines Computersystems, das aus gelegt ist, um die vorliegende Erfindung zu ver wenden.

Die vorliegende Erfindung verwendet vorzugsweise einen ge netischen Algorithmus. In der Regel suchen genetische Algo rithmen eine einzelne beste Lösung. Beispielsweise kann ein genetischer Algorithmus verwendet werden, um einen optima len Düsenmotor zu entwerfen, indem Parameter wie beispiels weise die Anzahl von Lüfterschaufeln, die Größe von Lüfter schaufeln und/oder dergleichen variiert werden. Für eine Testfallerzeugung, die einer VLSI-Blockschaltung-Simulation zugeordnet ist, gibt es keinen einzelnen Testfall, der die in der Prüfung befindliche Schaltung vollständig testet. Dementsprechend verwendet die vorliegende Erfindung vor zugsweise einen genetischen Algorithmus, der eine große Menge verschiedener Lösungen, nicht eine einzige Lösung, erzeugt. Überdies verwendet der genetische Algorithmus vor zugsweise eine Mehrzahl von Lösungen, um neue Lösungen zu erzeugen. Der genetische Algorithmus verwendet vorzugsweise eine ganze Simulationshistorie, die eine große Menge von Lösungen sein kann, die sich alle "in der Nähe" des er wünschten Ausgabeereignisses befinden können. Neue Testzu stände werden vorzugsweise auf der Basis der Simulationshi storie erzeugt.

Die vorliegende Erfindung wird vorzugsweise über eine gene tische algorithmische Erzeugung von Testzuständen implemen tiert, um einen Testsatz zu liefern, der wiederum Ausgabe zustände erzeugt. Ein genetischer Algorithmus ist ein Algo rithmus, der vorhandene nicht-optimale Lösungen verwendet, die einen Nützlichkeitsgrad liefern, um andere Lösungen zu bilden, die einen größeren Nützlichkeitsgrad liefern. Ins besondere analysiert ein genetischer Algorithmus vorhandene Lösungen und Charakteristika, die diesen Lösungen zugeord net sind. Vorteilhafte Charakteristika aus einer Anzahl vorhandener Lösungen werden kombiniert, um neue Lösungen zu bilden, die wiederum auf eine spezifische Anwendung ange wandt werden. Ein genetischer Algorithmus beinhaltet im allgemeinen ein Erzeugen einer systematischen Codierungsno menklatur, um Lösungen zu beschreiben. Zudem beinhaltet ein genetischer Algorithmus im allgemeinen ein Bereitstellen eines Mechanismus zum Auswerten von Lösungen. Ferner lie fern genetische Algorithmen einen Mechanismus zum Beschrei ben von Charakteristika der diversen Lösungen.

Bei dem vorliegenden System und dem vorliegenden Verfahren wird die genetische algorithmische Erzeugung vorzugsweise auf die Simulation von VLSI-Logikschaltungsblocks ange wandt. Das System und das Verfahren verwenden vorzugsweise die in der verwandten Anmeldung, US-Patentanmeldung Serien nummer [Anwaltszeichen 10002360-1] mit dem Titel "METHOD AND APPARATUS FOR ENCODING AND GENERATING TRANSACTION-BASED STIMULUS FOR SIMULATION OF VLSI CIRCUITS", dargelegte Test fallnomenklatur. Ferner erzeugen das System und das Verfah ren vorzugsweise eine Anzahl von Originaltestfällen (Lösun gen), wie sie in der vorhergehenden verwandten Anmeldung beschrieben wurden. Alternativ dazu können Originaltestfäl le zufällig oder durch gelenktes Paaren von Anweisungen er zeugt werden. Diese Anhäufung von Testfällen wird einem Schaltungssimulator bereitgestellt. Die Ergebnisse des Si mulators werden vorzugsweise in einer Matrix oder Tabelle aufrechterhalten. Die Ergebnisse geben vorzugsweise die An zahl von Malen, an denen bestimmte Fälle diverse Logikzu stände, die dem simulierten VLSI-Block zugeordnet sind, verursachen oder stimulieren, ausführlich an. Die Anhäufung von Lösungen und die Simulationsergebnisse werden daraufhin durch den genetischen Algorithmus analysiert. Der geneti sche Algorithmus identifiziert vorzugsweise Zustände, die der Schaltungssimulation zugeordnet sind und nicht durch die Originaltestfälle erzeugt wurden. Der genetische Algo rithmus kombiniert daraufhin Charakteristika diverser Test fälle, um neue Testfälle zu erzeugen. Die neuen Testfälle werden daraufhin dem Schaltungssimulator geliefert, wodurch ein höherer Vertrauensgrad bereitgestellt wird, daß der ge samte VLSI-Chipentwurf simuliert wurde.

Wie zuvor angemerkt wurde, verwenden das vorliegende System und das vorliegende Verfahren vorzugsweise den Testfaller zeugnismechanismus, der bei der vorhergehenden Anmeldung verwendet wurde. Kurz gesagt ordnet ein Testerzeugungsalgo rithmus Transaktionstypen (A, B, C, D, E, F, G, H) diversen "Schrittlängen" (101, 137, 173, 211, 251, 283, 337, 379) zu, wie in Fig. 2 gezeigt ist. Die "Schrittlängen" sind ein konzeptionelles Konstrukt, das das relative Auftreten di verser Transaktionen definiert. Beispielsweise ist der Transaktionstyp A der Schrittlänge 101 zugeordnet. Dement sprechend wird der Transaktionstyp A alle 101 Simulations zyklen über einen Simulator ausgeführt. Es ist ferner wich tig, anzumerken, daß die Schrittlängen vorzugsweise zuein ander relativ teilerfremd sind. Insbesondere besitzen die Schrittlängen vorzugsweise keine gemeinsamen Faktoren. Durch ein Verwenden von Schrittlängen auf diese Weise kann die relative Zeitgebung der diversen Transaktionen auf eine effiziente und umfassende Weise wiederholt bzw. iteriert werden. Überdies ist zu erkennen, daß jede Transaktion nicht unbedingt eine einzelne Operation an dem Bus oder ei nen einzelnen Betriebszustand darstellen muß. Statt dessen kann jeder Transaktion eine Anzahl von Zuständen zugeordnet sein oder eine Anzahl von Anweisungen oder Operationen zu geordnet sein. Beispielsweise kann der Zustand A1 bei dem Simulationszyklus 101 implementiert sein; Zustand A2 kann bei dem Simulationszyklus 102 implementiert sein; Zustand A3 kann bei dem Simulationszyklus 103 implementiert sein. Die Anzahl von Transaktionszuständen kann wie gewünscht auf willkürliche Weise definiert sein, um eine bestimmte VLSI- Block- oder eine andere Schaltung zu testen. Es ist ferner zu erkennen, daß eine beliebige Anzahl von Schrittlängen verwendet werden kann. Die vorliegende Erfindung beschränkt die Anzahl von Schrittlängen lediglich, um die Erörterung der Erfindung zu erleichtern.

Der Schaltungssimulationsvorgang beginnt durch ein Erzeugen von Testfällen. Die Entwicklung eines Testfalles beinhaltet ein Zuweisen von bestimmten Anweisungen, Operationen, An weisungszuständen und/oder Betriebszuständen zu bestimmten Transaktionstypen des Erzeugungsalgorithmus. Beispielsweise kann dem Transaktionstyp A eine spezifische Lade- oder Schreibanweisung zugewiesen werden. Für Beschreibungszwecke ist der Testfall 1 durch Zuweisen einer Anweisung R zu der Schrittlänge 101, einer Anweisung W zu der Schrittlänge 137 und einer Anweisung T zu der Schrittlänge 173 definiert. Dementsprechend kann der Testfall 1 unter Verwendung des folgenden Formats beschrieben werden: (TC1::R:101; W:137; T:173). Es ist zu erkennen, daß tatsächliche Testfälle eine willkürliche Anzahl von Anweisungen, Operationen, Anweisungszuständen und/oder Betriebszuständen aufweisen sungszuständen und/oder Betriebszuständen aufweisen können, die jeweils diversen Schrittlängen zugeordnet sind. Die vorliegende Beschreibung beschränkt die Anzahl von Anwei sungen lediglich, um die vorliegende Erörterung zu verein fachen.

Die diversen Testfällen zugeordneten Anweisungen sind in Fig. 4A dargelegt. Fig. 4A veranschaulicht, daß bei dem Testfall 1 die Anweisung R der Schrittlänge 101 zugeordnet ist, der Anweisungstyp W der Schrittlänge 137 zugeordnet ist und der Anweisungstyp T der Schrittlänge 173 zugeordnet ist. Ähnlich ist bei dem Testfall 2 die Anweisung Q der Schrittlänge 101 zugeordnet, die Anweisung R der Schritt länge 137 zugeordnet und die Anweisung W der Schrittlänge 173 zugeordnet. Bei dem Testfall 3 ist die Anweisung M der Schrittlänge 101 zugeordnet, die Anweisung N der Schritt länge 137 zugeordnet und die Anweisung Q der Schrittlänge 173 zugeordnet. Bei dem Testfall N ist die Anweisung R der Schrittlänge 101 zugeordnet, die Anweisung 5 der Schritt länge 137 zugeordnet und die Anweisung T der Schrittlänge 173 zugeordnet.

Der Simulationsvorgang beginnt durch Einspeisen der durch die diversen Testfälle erzeugten Anweisungen in einen Schaltungssimulator. Die Ergebnisse der Simulation werden vorzugsweise in einer Tabelle oder Matrix aufrechterhalten. Fig. 3 veranschaulicht eine Veranschaulichungstabelle. Die Reihen veranschaulichen alle Ausgabeereignisse, die für den Betrieb des Logikblocks wichtig sind. Diese Ausgabeereig nisse stellen Logikzustände dar, die dem Logikblock zuge ordnet sind. Diese Ausgabeereignisse werden überwacht, um zu bestimmen, ob der Logikblock ordnungsgemäß funktioniert. Es kann eine willkürliche Anzahl von Ausgabeereignissen überwacht werden.

Zu Beispielszwecken werden die folgenden Ereignisse verwen det:
Ereignis 1 = (Ev1) = J + K + U = (J und K und U);
Ereignis 2 = (Ev2) = J + K - U = (J und K und nicht U);
Ereignis 3 = (Ev3) = K + U = (K und U); und
Ereignis N = (EvN) = X + Y + J = (X und Y und J).

Die Spalten der Tabelle werden durch jeden Testfall, der bei der Schaltungssimulation verwendet wird, indexiert. Die Einträge der Tabelle stellen die Anzahl von Malen dar, an denen ein bestimmter Testfall bewirkt, daß ein spezifisches Ereignis auftritt. Zu Veranschaulichungszwecken wurde ange nommen, daß ein gesamter Satz von Testfällen durchlaufen und eine Gesamtzahl aller Ereignisse berechnet wurde. Dem entsprechend stimulierte der Testfall 1, wie in Fig. 3 ge zeigt, nicht den dem Ereignis 1 zugeordneten Logikzustand. Jedoch stimulierte der Testfall 1 das Ereignis 2 zehnmal. Der Testfall 1 stimulierte das Ereignis 3 siebenmal. Des gleichen stimulierte der Testfall 1 das Ereignis N zwanzig mal.

Es ist zu erkennen, daß ein Ereignis eine Teilmenge oder eine Übermenge eines anderen Ereignisses sein kann. Alter nativ dazu kann ein Ereignis als das Komplement, die Nega tion oder Inversion eines oder mehrerer Logikausdrücke ei nes anderen ähnlichen Ereignisses beschrieben werden. Bei spielsweise ist bei Fig. 3 Ereignis 2 = (J + K - U) oder anschaulich gesagt J und K und nicht U. Ferner ist Ereignis 1 = (J + K + U) oder anschaulich gesagt J und K und U. Die Ereignisse sind deutlich insofern miteinander verwandt, als eine der logischen Variablen invertiert ist. Desgleichen ist Ereignis 3 (K + U) oder anschaulich gesagt K und U. Folglich ist das Ereignis 3 eine Übermenge des Ereignisses 2.

Nach einem Tabellieren der Anzahl von Malen, an denen die diversen Ereignisse durch die jeweiligen Testfälle stimu liert wurden, ist es wünschenswert, Ereignisse, die nicht mit ausreichender Häufigkeit stimuliert wurden, zu identi fizieren, um einen annehmbaren Vertrauensgrad zu liefern, daß der Logikblock bezüglich dieser Ereignisse angemessen arbeitet. Dementsprechend kann der Identifizierungsvorgang durch das folgende zusammengefaßt werden. Zunächst wird die Ergebnistabelle durchsucht, um ein Ereignis zu identifizie ren, das nicht aufgetreten ist oder selten aufgetreten ist. Dieses Ereignis wird mit anderen Ereignissen in der Tabelle verglichen, die mit einem bestimmten Häufigkeitsgrad aufge treten sind. Insbesondere wird die Logikdefinition des nichtauftretenden Ereignisses analysiert, um zu bestimmen, inwieweit sie mit der Logikdefinition der häufiger auftre tenden Ereignisse übereinstimmt. Es können mehrere Kriteri en verwendet werden, um zu bestimmen, inwieweit solche De finitionen übereinstimmen. Beispielsweise kann die Anzahl von Ausdrücken, die zwischen einzelnen Definitionen diffe rieren, untersucht werden. Alternativ dazu kann das Ausmaß einer Überlappung zwischen einer Übermenge und einer ver wandten Teilmenge untersucht werden. Dieser Vorgang wird für jedes Ereignis in der Tabelle, das nicht aufgetreten ist oder nur selten aufgetreten ist, iterativ wiederholt.

Bei diesem Beispiel wurde das Ereignis 1 durch keinen der Testfälle stimuliert. Es ist jedoch wünschenswert, diesen Zustand zu stimulieren, um die VLSI-Schaltung vollständig zu testen. Um einen Testfall aufzubauen, der eine gewisse Wahrscheinlichkeit aufweist, das nichtauftretende Ereignis (Ereignis 1) zu stimulieren, durchsuchen das vorliegende System und das vorliegende Verfahren die Liste von Ereig nissen nach anderen Logikereignissen, die ähnliche Charak teristika wie das nichtauftretende Ereignis aufweisen. Die zugrundeliegende Annahme lautet, daß diese ähnlichen Zu stände in gewissem Sinne "in der Nähe" des nichtauftreten den Ereignisses vorliegen. Wie zuvor angemerkt wurde, kön nen mehrere Kriterien durch diverse Softwareroutinen ver wendet werden, um annehmbare in Frage kommende Ereignisse zu identifizieren. In diesem Fall würde die Übereinstim mungsfunktionalität das Ereignis 3 als wahrscheinlichen Kandidaten für eine Analyse identifizieren, da es eine Übermenge des Ereignis 1 ist. Ferner würde die Übereinstim mungsfunktionalität das Ereignis 2 als Kandidaten identifi zieren, da seine logische Definition lediglich um einen einzigen Ausdruck von der logischen Definition des Ereignis 1 abweicht. Ferner würde die Übereinstimmungsfunktionalität vorzugsweise das Ereignis N identifizieren, da seine logi sche Definition ebenfalls den Logikzustand J erfordert.

An diesem Punkt ist es angemessen, zu bestimmen, welche Testfälle die identifizierten ähnlichen Ereignisse (Ereig nis 2, Ereignis 3 und Ereignis N) stimuliert haben. Durch Untersuchen des Testfalls 1 wird beobachtet, daß er jedes der ähnlichen Ereignisse (Ereignis 2, Ereignis 3 und Ereig nis N) stimuliert hat. Umgekehrt hat nun der Testfall 2 le diglich das Ereignis N stimuliert. Der Testfall 2 hat je doch das Ereignis N veranlaßt, eine beträchtliche Anzahl von Malen aufzutreten. Der Testfall 3 hat sowohl das Ereig nis 2 als auch das Ereignis 3 jeweils zweimal stimuliert. Der Testfall 4 hat lediglich das Ereignis 2 fünfmal stimu liert.

Die Testfälle werden untersucht und ihre Charakteristika gewichtet. Insbesondere werden die den ähnlichen Testfällen zugeordneten Anweisungen einzeln gewichtet, um einen neuen Testfall oder neue Testfälle aufzubauen. Fachleute können viele Gewichtungsalgorithmen implementieren. Solche Algo rithmen können eine beliebige Anzahl von Kriterien verwen den. Beispielsweise liefert die Nähe oder Ähnlichkeit einer bestimmten Logikdefinition eines identifizierten Ereignis ses zu bzw. mit der Logikdefinition des nichtauftretenden Ereignisses vorzugsweise einen bedeutenden Gewichtungsfak tor. Mit anderen Worten werden Anweisungen, die Ereignissen zugeordnet sind, die einem gewünschten Ereignis sehr nahe stehen, schwerer gewichtet. Auch die relative Häufigkeit, mit der ein Testfall mit seinen zugeordneten Anweisungen die ähnlichen Ereignisse stimuliert hat, liefert vorzugs weise einen bedeutenden Gewichtungsfaktor.

Ein beispielhafter Gewichtungsalgorithmus kann die Nähe- Gewichtungsfaktoren von 2, 2, bzw. 1 für Ereignis 2, Ereig nis 3 bzw. Ereignis N liefern, da Ereignis 2 und Ereignis 3 zwei Logikausdrücke gemeinsam mit dem Ereignis 1 verwenden, während das Ereignis N lediglich einen einzigen Logikaus druck gemeinsam verwendet. Dieser Nähe-Gewichtungsfaktor wird für die ähnlichen Ereignisse mit Stimulationsauf trittseinträgen multipliziert. Der multiplizierte Faktor wird jeder Anweisung bereitgestellt, indem über Testfälle, die die jeweiligen Anweisungen enthalten, summiert wird. Beispielsweise stimuliert der Testfall 1 das Ereignis 2 zehnmal; das Ereignis 3 siebenmal und das Ereignis N 20mal. Unter Verwendung der jeweiligen Gewichtungsfaktoren von 2, 2 und 1 liefert dieser Gewichtungsvorgang eine erste Wer tung 54. Der Testfall 2 stimuliert das Ereignis N 50mal, was zu einer zweiten Wertung von 50 führt. Der Testfall 3 stimuliert das Ereignis 2 zweimal, das Ereignis 3 zweimal und das Ereignis N zweimal, was zu einer dritten Wertung von 10 führt. Der Testfall 4 stimuliert das Ereignis 2 fünfmal, was zu einer vierten Wertung von 10 führt. Die er ste, die zweite und die vierte Wertung werden summiert, was ein Gesamtgewicht von 114 für die Anweisung R ergibt, da sie in den Testfällen 1, 2 und 4 enthalten ist. Ähnliche Berechnungen werden für die Anweisungen W, T, Q, S, M, N durchgeführt, um jeweilige Wertungen von 104, 64, 58, 10, 10 und 10 zu erzeugen. Zu Veranschaulichungszwecken ist in Fig. 4B eine beispielhafte Gewichtungstabelle bereitge stellt.

Nun werden die gewichteten Anweisungen verwendet, um einen neuen Testfall oder neue Testfälle aufzubauen. In der Pra xis wird eine große Anzahl von Anweisungen in der gewichte ten Tabelle enthalten sein, da bei typischen Implementie rungen tatsächliche Testfälle eine beträchtliche Anzahl von Anweisungen aufweisen. Es können diverse Verfahren verwen det werden, um aus der gewichteten Tabelle aufgebaute Test fälle auszuwählen. Beispielsweise kann ein Zufallszahlener zeugungsalgorithmus in Verbindung mit der gewichteten Ta belle verwendet werden. In dieser Situation wird jeder Ein trag der gewichteten Tabelle durch die Summe aller Einträge der gewichteten Tabelle dividiert. Dies liefert ein Wahr scheinlichkeitsgewicht für jeden Tabelleneintrag. Die An weisungen können daraufhin gemäß den Wahrscheinlichkeitsge wichten der Anweisungseinträge zufällig ausgewählt werden. Es ist zu erkennen, daß eine einzelne Anweisung bei einem Testfall mehrere Male verwendet werden kann. Beispielsweise erhielt die Anweisung R eine sehr hohe gewichtete Wertung. Dementsprechend kann es angemessen sein, durch Verwenden des Testfalles (R:101, W:137; R:173) R zu wiederholen. Es kann ferner angemessen sein, höher gewichtete Anweisungen niedrigeren Schrittlängen zuzuweisen. Es ist ferner zu er kennen, daß es angemessen ist, die aufgebauten Testfälle zu filtern. Insbesondere sollten die aufgebauten Testfälle mit bestehenden Testfällen abgeglichen werden, um sicherzustel len, daß eine Wiederholung einer bereits durchgeführten Si mulation nicht auftritt.

Zudem ist es möglich, Zeitgebungsinformationen, die auf di verse Anweisungen bezogen sind, beizubehalten. Beispiels weise ist die Anweisung R für den Testfall 1 und den Test fall 4 der Schrittlänge 101 zugeordnet. Desgleichen ist die Anweisung R für den Testfall 2 der Schrittlänge 137 zuge ordnet. Da R mit einer relativ hohen Häufigkeit in die Si mulationen eingespeist wurde, kann es sich als wertvoll er weisen, bei dem aufgebauten Testfall R einer niedrigeren Schrittlänge zuzuordnen. Unter Verwendung eines weiteren Gewichtungsalgorithmus können Zeitgebungsbeziehungen selek tiv Anweisungen zugeordnet werden. Durch Implementieren ei nes solchen Ansatzes können Zeitgebungsinformationen, die sich auf die Anweisungen beziehen, eventuell beibehalten werden.

Durch Verwenden der aufgebauten Testfälle kann eine be trächtliche Verbesserung einer VLSI-Simulation erreicht werden. Auf der Basis einer tatsächlichen Simulation mit 6000 Ereignissen wurde eine ursprüngliche Menge von Test fällen zufällig erzeugt. Dieser zufälligen Erzeugung gelang es, etwa 67% der Ereignisse zu simulieren. Durch Anwenden des genetischen Algorithmus, um aufgebaute Testfälle zu er zeugen, die auf die verbleibenden nichtauftretenden Erei gnisse abzielten, wurden 10% der angestrebten Ereignisse simuliert. Dementsprechend liefert die Verwendung aufgebau ter Testfälle ein viel größeres Maß an Vertrauen bezüglich des automatisierten Schaltungssimulationsvorgangs.

Wenn sie in Software implementiert sind, sind die Elemente der vorliegenden Erfindung im wesentlichen die Codesegmente zum Durchführen der notwendigen Aufgaben. Die Programm- oder Codesegmente können in einem prozessorlesbaren Medium gespeichert oder durch ein Computerdatensignal, das in ei ner Trägerwelle verkörpert ist, oder durch ein durch einen Träger moduliertes Signal über ein Übertragungsmedium über tragen werden. Das "prozessorlesbare Medium" kann jedes be liebige Medium sein, das Informationen speichern oder über tragen kann. Beispiele des prozessorlesbaren Mediums umfas sen eine elektronische Schaltung, eine Halbleiter- Speichervorrichtung, einen ROM, einen Flash-Speicher, einen löschbaren ROM (EROM), eine Floppy-Diskette, eine Compact- Disk (CD-ROM), eine Bildplatte, eine Festplatte, ein faser optisches Medium, eine Hochfrequenz-Verbindung (RF-Verbindung), usw. Das Computerdatensignal kann ein beliebi ges Signal sein, das sich über ein Übertragungsmedium, wie beispielsweise elektronische Netzwerkkanäle, Lichtwellen leiter, Luft-, elektromagnetische, Hochfrequenz- Verbindungen, usw., ausbreiten kann. Die Codesegmente kön nen über Computernetzwerke, wie z. B. das Internet, Intra net, usw., heruntergeladen werden.

Fig. 5 veranschaulicht ein Computersystem 500, das ausge legt ist, um die vorliegende Erfindung zu verwenden. Eine Zentraleinheit (CPU - central processing unit) 501 ist mit einem Systembus 502 gekoppelt. Die CPU 501 kann eine belie bige Mehrzweck-CPU sein, wie beispielsweise eine HP PA-8500 oder ein Intel-Pentium-Prozessor. Die vorliegende Erfindung ist jedoch nicht durch die Architektur der CPU 501 einge schränkt, solange die CPU 501 die erfindungsgemäßen Opera tionen, wie sie hierin beschrieben sind, unterstützt. Der Bus 502 ist mit einem Direktzugriffsspeicher (RAM) 503 ge koppelt, der ein SRAM, DRAM oder SDRAM sein kann. Ein ROM 504 ist ebenfalls mit dem Bus 502 gekoppelt, der ein PROM, EPROM oder EEPROM sein kann. Der RAM 503 und der ROM 504 halten Benutzer- und Systemdaten- und -programme, wie in der Technik hinreichend bekannt ist.

Der Bus 502 ist ferner mit einer Eingabe/Ausgabe- Steuerkarte (I/O-Steuerkarte) 505, einer Kommunikations adapterkarte 511, einer Benutzerschnittstellenkarte 508 und einer Anzeigekarte 509 gekoppelt. Die I/O-Karte 505 ist mit den Speichervorrichtungen 506, beispielsweise einem oder mehreren der folgenden: dem Festplattenlaufwerk, dem CD- Laufwerk, dem Floppy-Disk-Laufwerk, dem Bandlaufwerk, mit dem Computersystem verbunden. Die Kommunikationskarte 511 ist ausgelegt, um das Computersystem 500 mit einem Netzwerk 512 zu koppeln, das entweder ein Telefonnetzwerk, ein loka les Netzwerk (LAN) und/oder ein Weitverkehrsnetzwerk (WAN), Ethernet-Netzwerk und/oder Internet-Netzwerk sein kann. Die Benutzerschnittstellenkarte 508 koppelt Benutzereingabevor richtungen, beispielsweise eine Tastatur 513 und eine Zei gevorrichtung 507, mit dem Computersystem 500. Die Anzeige karte 509 wird durch die CPU 501 getrieben, um die Anzeige an der Anzeigevorrichtung 510 zu steuern.

Claims

1. Verfahren zum Simulieren einer Schaltung, das folgende Schritte aufweist:
Identifizieren eines Satzes von Logikereignissen, die der Schaltung zugeordnet sind, wobei die Logikerei gnisse als Datenobjekte, die Logikgleichungen darstel len, dargestellt sind;
Erzeugen einer Mehrzahl von Eingangstestfällen;
Simulieren eines Betriebs der Schaltung unter Verwen dung der Mehrzahl von Eingangstestfällen;
Tabellieren von Anzahlen von Malen, an denen jeder Eingangstestfall Logikereignisse stimuliert; und
Identifizieren von Logikereignissen, die nicht häufi ger als eine vorbestimmte Schwelle stimuliert wurden, als nichtauftretende Ereignisse.

2. Verfahren gemäß Anspruch 1, das ferner folgende Schritte aufweist:
Auswählen eines Ereignisses aus den nichtauftretenden Ereignissen; und
Vergleichen einer Logikgleichung des einen Ereignisses mit Logikgleichungen von Logikereignissen, die häufi ger als eine vorbestimmte Schwelle stimuliert wurden.

3. Verfahren gemäß Anspruch 2, bei dem der Schritt des Vergleichens folgenden Teilschritt aufweist:
Zuweisen von Wertungen zu verglichenen Ereignissen, wobei die Wertungen eine Ähnlichkeit mit dem einen Er eignis darstellen.

4. Verfahren gemäß Anspruch 3, das ferner folgenden Schritt aufweist:
Verwenden der Wertungen und der Anzahlen von Malen, um in den Eingangstestfällen enthaltene Anweisungen zu gewichten.

5. Verfahren gemäß Anspruch 4, das ferner folgenden Schritt aufweist:
Aufbauen eines neuen Testfalles aus den gewichteten Anweisungen.

6. Verfahren gemäß Anspruch 5, bei dem jeder Testfall ei ne Mehrzahl von Anweisungen besitzt, wobei jede Anwei sung jeweils Erzeugungsschrittlängen zugeordnet ist.

7. Verfahren gemäß Anspruch 6, bei dem die Erzeugungs schrittlängen zueinander relativ teilerfremd sind.

8. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 5-7, bei dem der Schritt des Tabellierens den Teilschritt eines Auf zeichnens von Anzahlen von Malen in einer Matrix auf weist.

9. Verfahren gemäß Anspruch 7 oder 8, bei dem der Schritt des Aufbauens den folgenden Teilschritt aufweist:
Zuweisen von stark gewichteten Anweisungen zu niedri geren Schrittlängen.

10. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 7-9, bei dem der Schritt des Aufbauens den Teilschritt eines Gewichtens von Schrittlängen, die bestimmten Anweisungen zugeord net sind, aufweist.

11. System zum Simulieren, das folgende Merkmale aufweist:
eine Datenstruktur, die einen Satz von Logikereignis sen umfaßt, die der Schaltung zugeordnet sind, wobei die Logikereignisse als Datenobjekte, die Logik gleichungen darstellen, dargestellt sind;
eine erste Softwareroutine, die eine Mehrzahl von Ein gangstestfällen erzeugt;
eine zweite Softwareroutine, die die Mehrzahl von Ein gangstestfällen an einem Schaltungssimulator anlegt;
eine dritte Softwareroutine, die die Anzahl von Malen tabelliert, an denen jeder Eingangstestfall Logikerei gnisse stimuliert; und
eine vierte Softwareroutine, die Logikereignisse iden tifiziert, die nicht häufiger als eine vorbestimmte Schwelle stimuliert worden sind, als nichtauftretende Ereignisse.

12. System gemäß Anspruch 11, das ferner folgende Merkmale aufweist:
eine fünfte Softwareroutine, die ein Ereignis der nichtauftretenden Ereignisse auswählt; und
eine sechste Softwareroutine, die eine Logikgleichung des einen Ereignisses mit Logikgleichungen von Logik ereignissen vergleicht, die häufiger als eine vorbe stimmte Schwelle stimuliert worden sind.

13. System gemäß Anspruch 12, bei dem die sechste Soft wareroutine verglichenen Ereignissen Wertungen zu weist, wobei die Wertungen eine Ähnlichkeit mit dem einen Ereignis darstellen.

14. System gemäß Anspruch 13, das ferner folgendes Merkmal aufweist:
eine siebte Softwareroutine, die die Wertungen und die Anzahlen von Malen verwendet, um in den Eingangstest fällen enthaltene Anweisungen zu gewichten.

15. System gemäß Anspruch 14, das ferner folgendes Merkmal aufweist:
eine achte Softwareroutine, die einen neuen Testfall aus den gewichteten Anweisungen aufbaut.

16. System gemäß Anspruch 15, bei dem jeder Testfall eine Mehrzahl von Anweisungen aufweist, wobei jede Anwei sung jeweils Erzeugungsschrittlängen zugeordnet ist.

17. System gemäß Anspruch 16, bei dem die Erzeugungs schrittlängen zueinander relativ teilerfremd sind.

18. System gemäß einem der Ansprüche 15-17, bei dem die dritte Softwareroutine die Anzahlen von Malen in einer Matrix aufzeichnet.

19. Computerprogrammprodukt mit einem computerlesbaren Me dium, auf dem eine programmierbare Logik aufgezeichnet ist, zum Testen einer Schaltung, wobei das Computer produkt folgende Merkmale aufweist:
eine Einrichtung zum Darstellen eines Satzes von Logikereignissen, die der Schaltung zugeordnet sind, als Datenobjekte, die Logikgleichungen darstellen;
eine Einrichtung zum Erzeugen einer Mehrzahl von Ein gangstestfällen für ein Anlegen an einen Schaltungssi mulator;
eine Einrichtung zum Tabellieren von Anzahlen von Ma len, an denen jeder Eingangstestfall Logikereignisse stimuliert;
eine Einrichtung zum Identifizieren von Logikereignis sen, die nicht häufiger als eine vorbestimmte Schwelle stimuliert wurden, als nichtauftretende Ereignisse;
eine Einrichtung zum Auswählen eines Ereignisses aus den nichtauftretenden Ereignissen; und
eine Einrichtung zum Vergleichen einer Logikgleichung des einen Ereignisses mit Logikgleichungen von Logik ereignissen, die häufiger als eine vorbestimmte Schwelle stimuliert wurden.

20. Computerprogrammprodukt gemäß Anspruch 19, das ferner folgende Merkmale aufweist:
eine Einrichtung zum Gewichten von Anweisungen, die in den Eingangstestfällen enthalten sind, unter Verwen dung eines Ausgabesignals von der Einrichtung zum Ver gleichen und der Anzahlen von Malen; und
eine Einrichtung zum Aufbauen eines neuen Testfalles aus den gewichteten Anweisungen.