Formal connectivity checking offers scalable verification of signal paths in complex SoC designs, but debugging counterexamples remains a manual and time-consuming process. ConnChecker introduces a new graph-based perspective for automating root-cause analysis by integrating formal tool outputs such as structural/functional dependency graphs and counterexamples report. It begins with automatic failure categorization, routing each counterexample to one of three targeted analysis flows. These flows localize failure points and suggest corrective actions or hints for manual inspection. Evaluated on two industrial SoCs, ConnChecker achieved up to 80\% reduction in debugging time, especially for complex cases, demonstrating its scalability and effectiveness across diverse connectivity scenarios.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【泡泡点云时空】PointConv: 3D点云的深度卷积网络
泡泡机器人SLAM
23+阅读 · 2019年6月12日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Simplifying Graph Convolutional Networks
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
26+阅读 · 2018年2月27日
VIP会员
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员