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A Statically Probabilistic Analysis Method under Mutation Analysis for Functional Qualification
Thesis

A Statically Probabilistic Analysis Method under Mutation Analysis for Functional Qualification

Lin, Hsiu-Yi
Masters, 國立清華大學, 資訊工程學系
2010

Abstract

突變式分析法 功能驗證 功能驗證品管 Mutation Analysis Functional Verification Functional Qualification
在功能驗證各種方法中,突變式分析法 (Mutation Analysis) 屬於 一種基於錯誤模擬法,其利用錯誤偵測的方式衡量測試平台的品質。 雖然突變式分析法可以指出電路中的潛在錯誤 (Living Mutant),但其 所消耗的模擬和分析時間非常大。這篇論文提出了一種機率式的突變 式分析法前置作業,可用來加快突變式分析法的整體執行時間,此方 法稱作「錯誤傳遞分析法」(Error Propagation Analysis)。錯誤傳遞分 析法使用靜態的機率運算,估計每一個在電路中的潛在錯誤傳遞的機 率,再利用其結果作為加入觀察點位置的參考。在電路中的觀察點可 以在電路模擬中提早判斷出錯誤的狀態,若有測試資料在電路模擬時 無法在觀察點中產生錯誤的資訊,這些測試資料即可在執行突變式分 析法前先移除。除此之外,錯誤傳遞分析法可以針對每一個潛在錯誤, 自動產生對應的「未觸發目標」作為潛在錯誤可能發生的來源,以幫 助電路設計者改善測試平台的品質。我們這裡使用產業界的電腦輔助 設計工具─Certitude,以及OpenCore 網站上所公布的測試電路來輔 助我們的實驗。實驗結果顯示出在相同的錯誤模型下,使用錯誤傳遞 分析法作為突變式分析法的前置作業,能有效地減少約14%的執行時 間。

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