芯片验证中机器学习技术应用解析

机器学习（ML）正在成为芯片功能验证领域的一股新兴力量。随着芯片设计复杂度飙升、交付周期缩短，功能验证占据的开发时间越来越长，而它本身具备的计算密集和数据密集特性，恰好为机器学习技术提供了用武之地。本教程将系统梳理ML在功能验证中的主要应用方向、关键技术、当前挑战及未来趋势，帮助读者快速建立知识框架。

一、需求工程

需求工程（Requirement Engineering）负责定义、文档化和维护验证需求，确保最终设计符合规格说明（Spec）。ML在这里主要解决自然语言到验证规范的自动翻译问题。

1. 需求定义

需求定义将自然语言（NL）的验证目标转化为标准化的验证规范。传统流程需要多次手动校对，而ML提供了两种自动化翻译方法：

• 方法一：引入约束自然语言（CNL）。使用CNL描述需求，再通过基于模板的翻译引擎转化为规范。只要CNL配套工具足够强大，就能覆盖大多数功能验证需求，但开发人员需要学习新语言，存在一定门槛。
• 方法二：自然语言处理（NLP）。直接解析自然语言需求，提取关键要素。随着大模型的发展，未来有望将自然语言需求直接翻译为SystemVerilog、Assertions (SVA)、Property Specification Language (PSL)等语言。目前已有端到端尝试，但主要障碍是训练数据集稀缺。

小提示： 如果团队希望快速试验需求翻译，可先从CNL方法入手，因为现有工具链相对成熟；而NLP方法更适合有数据积累的团队长期探索。

2. 代码总结和翻译

与需求定义相反，代码总结和翻译是将代码翻译成自然语言，帮助开发人员理解复杂逻辑，提升代码可维护性和可读性。目前IC设计验证领域几乎没有相关尝试，但跨语言模型的发展或许能将其他编程语言的经验迁移过来。需要注意的是，IC设计和验证的代码存在语义并发（如fork、module等），这在其他语言中不常见。

3. 特性挖掘

特性挖掘（Specification mining）从待测试设计（DUT）的执行中提取规范，替代手写spec。ML可以从仿真中挖掘重复模式（预期行为），也能识别罕见事件模式（异常，用于调试）。Azeem等人提出了一种通用方法，利用ML寻找spec并发现可能存在问题的协议实现。

二、代码分析

芯片开发中错误修复成本呈指数级增长，早期静态代码分析能有效改进代码质量和可维护性。

1. 代码质量评价

Code smell指功能正确但维护性差、违反规范或最佳实践的代码（如重复代码）。传统方法依靠手动定义规则，而ML方法在大量源代码上训练，自动识别code smell模式。研究表明，ML可显著减少模式实现的工作量，并提供代码重构建议。但在功能验证领域，该应用尚不显著，且缺乏大规模训练数据集。

2. 辅助编码

IDE的代码补全和提示已很常见，而深度学习提出了更高级技术：从大规模开源代码库训练具有数十亿参数的神经网络，根据上下文或开发者意图推荐合理代码片段。ML还可能帮助IC开发人员通过语义代码搜索，用自然语言查询检索相关代码。虽然理论上可应用于IC设计，但目前尚无相关研究。

三、验证加速

验证加速分为形式化验证和基于仿真的验证两种。

1. 形式化验证

形式化验证使用数学算法证明设计正确性。ML不能直接解决复杂度问题，但可优化资源调度：通过预测计算资源和求解概率，优先调度低资源消耗、高成功率的任务。基于Ada-boost决策树的分类器可将成功解决比例从95%提高到97%，平均加速1.85倍；另一个实验能预测资源需求，平均误差32%。

2. 基于仿真的验证

仿真通过向DUT添加随机或固定激励，比较输出与参考行为。ML的思路是建模和预测复杂系统行为：多层感知器（MLP）可逼近任意连续函数，标准化循环神经网络（RNNs）可逼近带存储器的动态系统。利用这些模型对IC设计模块行为建模，可加速仿真，具体加速效果取决于AI翻跟斗能力和模型复杂度。

四、测试激励产生和覆盖率收集

仿真中常用受限随机测试和图形化测试平台生成技术。覆盖率在前期增长快，但存在“长尾”效应——最后20%的覆盖率可能需要80%的资源。ML的目标是提升覆盖率收集速度。

• 强化学习（RL）方法：从DUT输出学习并预测最有效的case，例如针对缓存控制器，模型能快速达到FIFO深度的全覆盖，明显优于随机测试。但复杂设计中的反馈不易定义。
• 精细ML架构：对每个覆盖点训练一个ML模型，采用三进制分类器（是否模拟、丢弃或用于训练）。使用SVM、随机森林和深度神经网络在CPU设计上实验，达到100%覆盖率时，case数量减少67%~80%；对状态机设计，减少69%和72%。

但以上研究均针对自有设计，模型训练结果无法作为先验知识被其他模型使用，因为训练数据不可用。

小提示： 若团队想尝试ML驱动覆盖率闭合，建议先从简单设计（如缓存控制器、状态机）入手，定义清晰的反馈信号（如FIFO深度、状态跳转次数），再逐步扩展到复杂模块。

五、Bug分析

Bug分析包括找出潜在bug、定位代码块、提供修改建议。ML已用于帮助识别bug并加速修复，主要解决三个问题：通过根本原因聚类、分类根本原因、提供修改建议。目前大部分研究集中在前两个，尚未有第三个问题的成果。

一种方法使用半结构化仿真日志文件，提取616个不同特征，ML可预测哪些提交最可能包含bug，显著减少手动查找时间。但采用的技术相对简单，无法兼顾代码多样化的语义，也无法从历史bug修复中学习，因此不能解释bug原因或自动修复。

六、ML前沿技术及其在FV中的应用

近年ML在模型、算法上取得突破，如具有数十亿参数的自然语言处理模型，在问答、翻译、分类等方面表现接近人类水平。这些模型在代码分析中也展示了优势，可吸收大量训练数据，结构化知识并提供易访问方式，对静态代码分析、需求工程和辅助工具至关重要。

图形神经网络（GNN）的进展带来新机遇：将设计转换成代码/数据流图，再用GNN预测case覆盖率。这种白盒方法能洞悉设计中控制和数据流，生成针对性测试，为bug分析和覆盖率闭合提供解决方案。

七、大规模开源验证数据现状

ML在FV中实现成熟应用的最大挑战是缺乏训练数据集。许多研究只能使用数百个样本的小型数据集，无法应用高级ML技术。IC设计数据（包括验证计划、仿真设置、断言、回归结果、覆盖数据等）是公司商业秘密，很少公开。一项调查显示，典型ML项目团队70%的时间用于数据准备。

2022年5月对GitHub、RISC-V、OpenCores的搜索结果显示，开源可用的设计数据有限，验证数据更少：共约1000万行代码和注释，远不及其他编程语言的数百万项目和数十亿行源码。即使从源代码生成验证数据，也需巨大人力进行仿真提取。

八、业界观察

除了数据稀缺，ML在FV中成功应用还需解决几个关键问题：

• 模型泛化：在特定设计、编码风格或小众数据上训练的模型，可能无法适用于新领域。若泛化能力差，工业应用价值有限。
• 模型可扩展性：在简单设计上表现良好的模型，未必能处理数十亿门级的大型设计。模型压缩、额外计算资源都是需考虑的成本。
• 数据管理：数据集所有者、FV工具开发者、用户可能分属不同组织，结合计算能力分布和MLOps专业知识，共同决定选用哪些模型。例如，数据私有化且无ML基础设施的组织，可能无法使用计算密集型模型。

常见问题解答

• Q：为什么ML在FV中面临严重的训练数据稀缺问题？
  A：IC设计和验证数据（如仿真日志、覆盖数据、断言等）属于公司商业秘密，极少公开。开源项目规模小（仅约1000万行代码），远不及其他编程语言。此外，数据准备耗时巨大（占ML项目70%时间），且研究人员很少分享数据或模型，导致成果难以复现。
• Q：如何解决模型泛化能力不足的问题？
  A：可尝试多源数据融合（如结合不同设计风格的开源项目）、迁移学习（从其他编程语言迁移模型）、数据增强（生成合成数据）。同时，工业界应鼓励建立标准化的验证数据集，并推动数据脱敏后共享。
• Q：ML在覆盖率闭合中效果如何？具体能减少多少case？
  A：研究表明，使用ML方法（如SVM、随机森林、深度神经网络）可减少67%~80%的case数量（针对CPU设计），对状态机设计可减少69%~72%。但效果依赖设计复杂度和反馈信号定义，且模型训练结果无法跨设计复用。
• Q：目前ML能否自动生成SystemVerilog或SVA断言？
  A：已有端到端尝试，但距离大规模使用还有较大差距。主要障碍是训练数据集稀缺，以及自然语言到HDL的语义对齐困难。大模型的发展有望加速这一进程，但需要更多高质量数据集。

小提示总结

• 在需求工程阶段，优先尝试CNL方法以降低门槛，同时积累NL数据为未来NLP方案做准备。
• 在覆盖率闭合中，从简单设计（如缓存控制器、状态机）开始，定义清晰的反馈信号，逐步迭代。
• 考虑使用GNN等白盒方法，利用代码流图结构信息，可能比黑盒模型更有效。
• 关注开源社区（如RISC-V、OpenCores）的验证数据动态，并积极参与数据共享倡议。

功能验证本质上是一个数据分析问题，机器学习虽然已经展示了巨大潜力，但目前仍受限于数据规模、模型泛化和可扩展性等挑战。随着开源生态的完善、大模型技术的成熟，以及行业对数据共享的重视，ML在FV中的应用前景广阔。本教程梳理了从需求工程到bug分析的全链路应用，希望能帮助读者把握技术脉络，为实际项目中的探索提供参考。

本文译自：DVCov US 2023：A Survey of Machine Learning Applications in Functional Verification. 编辑：黄飞

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