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Exception Coverage on Automotive Processors
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AI
DOI：10.1109/LES.2025.3571040.png)
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摘要
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随着模块化和独立区域处理在软件定义车辆（SDV）中的兴起，汽车系统中的处理器有望优雅地处理复杂的异常场景。本文阐述了在汽车处理器验证中对全面异常覆盖的需求。与仅关注两个同时异常的先前研究不同，本研究扩展到所有同时异常的组合。所提出的方法包括基于相似性对异常进行系统性分组并维持优先级，随后对每个组进行针对性的覆盖评估。采用两遍仿真技术，在第二遍中驱动多个外部事件（如中断），以创建具有同时异常的高活动时间窗口。这种分层方法允许创建一个易于管理和有效的异常列表，促进彻底验证而不过度消耗计算资源。应用于32位RISC-V处理器，本研究的方法与传统方法相比效率提高了7倍，突显了其在增强汽车系统安全性和可信度方面的优势。这项工作在处理器所有同时异常组合的验证方面迈出了重要一步。
Keyword:
Program processors
Automotive engineering
Software
Random sequences
Safety
Error correction codes
Training
Pipelines
Logic
Data mining
Automotive processor
exception coverage
processor verification
software-defined-vehicles
期刊
IF:
2
论文数:
101
被引数:
696