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作為終極的系統體系,自動駕駛汽車提出了一項極其繁重的驗證任務,需要驗證復雜的感知、計算和執行功能。只有通過對整個系統(環境和車輛)進行虛擬化以及進行現實場景建模、硬件加速仿真和機電驗證,才能完成這項任務。本文將描述 PreScan、Veloce 和 AMEsim 工具流程如何提供完備的驗證,使新車能夠快速、高效和安全地上路。

在為下一工藝節點做準備時,晶圓代工廠、EDA 行業和設計公司必須不斷做足準備,才能應對相關挑戰。了解 Mentor 如何為每個"下一節點"準備 Calibre? nmPlatform,確保客戶擁有獲得成功所需的工具和性能。

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AI 芯片的上市時間目標十分緊張。采用本文所述的技術,設計人員可以大幅縮短 DFT 和芯片調通的時間。領先的 AI 半導體公司已經利用 Tessent DFT 工具取得成功。

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采用分步方法來驗證嵌入式處理器與設計其他部分之間的交互,可在驗證流程中及早發現錯誤,以便最輕松地進行調試和糾正,從而節省時間。使用可移植性激勵,可從描述的測試意圖著手,生成高質量的測試激勵,并將目標重定向到多個環境。本文展示了如何針對 SoC 集成測試所包含的 SoC 寄存器訪問測試,將單一測試意圖描述輕松地定向到 UVM 和嵌入式軟件環境。我們還展示了如何使用 Mentor 的 Questa inFact 可移植性激勵工具,對此測試意圖進行描述,并將目標定向到特定環境。