Effektiv systemverifiering kräver goda specifikationer. Bristen på tillräckliga specifikationer kan leda till att kritiska fel, design re-spins, och tids-till-marknads slipsar. I detta papper presenterar vi en ny teknik för gruvdrift tidsspecifikationer från simulering eller utförande spår av en digital hårdvara design. Med tanke på en körning spårar vi återkommande temporal beteenden i spåren som matchar en uppsättning mönstermallar. Därefter syntetiserar vi dem till komplexa mönster genom att slå ihop händelser i tid och kedja mönster med hjälp av inference regler. Vi har designat vår algoritm för att göra den mycket effektiv och meningsfull för digitala kretsar. Dessutom föreslår vi en ram för mönster-mining-diagnos där specifikationer som utvunnits från korrekta och felaktiga spår används för att automatiskt lokalisera ett fel. Vi visar effektiviteten i vår strategi för industriella storlek exempel genom gruvspecifikationer från spår av över en miljon cykler på några minuter och använder dem för att framgångsrikt lokalisera fel av olika typer till inom modulgränser.
Mer nyligen, Li et al. REF föreslog en skalbar teknik för gruvdrift tidsspecifikationer från spår som produceras av digitala system, och visade att de minerade specifikationerna är effektiva i lokalisering buggar i design.
Scalable specification mining for verification and diagnosis
{'venue': "DAC '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}