一种用例回归分组优化方法技术

本发明专利技术提出了一种用例回归分组优化方法，基于历史仿真时间数据对用例回归分组方案进行准确计算，避免人工分组的随意性，给出最优分组方案，缩短用例并行总仿真耗时；提高了验证人员对用例回归完成时间预期的准确性；优化后的分组方案自动执行，减少验证人员的重复、低效工作。低效工作。低效工作。

【技术实现步骤摘要】
一种用例回归分组优化方法


[0001]本专利技术涉及芯片验证
，尤其涉及一种用例回归分组优化方法。

技术介绍

[0002]如今的芯片规模越来越大，功能也愈加复杂。验证人员编写的验证用例也越来越多、甚至更复杂，总的仿真耗时也随之增加。现有用例回归脚本，根据用例名称排序，回归时一般按照相邻顺序分组提交。
[0003]假设当前有15个仿真用例case1
‑
case15，按照字母序其仿真用时分别为case1
‑
case5均1h(1h即1小时)，case6
‑
case10均2h，case11
‑
case15均3h。若按照字母序划分5个回归分组，每个分组3个用例：
[0004]分组1包含case1
‑
case3，用时3h；
[0005]分组2包含case4
‑
case6，用时4h；
[0006]分组3包含case7
‑
case9，用时6h；
[0007]分组4包含case10
‑
case12，用时8h；
[0008]分组5包含case13
‑
case15，用时9h；
[0009]上述分组方案，并行总仿真用时为9h。
[0010]现有技术的缺陷和不足：
[0011]1、手动提交用例，需要人工干预和分组；
[0012]2、分组规则按照字母序，从并行总仿真用时角度看，未必是最优的分组方案。极端情况下，单用例仿真用时多的用例可能集中分配在一组，会大大延长并行总仿真用时。
[0013]为了解决现有技术的不足，本专利技术提出了一种用例回归分组优化方法，基于历史仿真时间数据对用例回归分组方案进行准确计算，避免人工分组的随意性，给出最优分组方案，缩短用例并行总仿真耗时；提高了验证人员对用例回归完成时间预期的准确性；优化后的分组方案自动执行，减少验证人员的重复、低效工作。

技术实现思路

[0014]为了解决现有技术中的不足，本专利技术提出了一种用例回归分组优化方法，基于历史仿真时间数据对用例回归分组方案进行准确计算，避免人工分组的随意性，给出最优分组方案，缩短用例并行总仿真耗时；提高了验证人员对用例回归完成时间预期的准确性；优化后的分组方案自动执行，减少验证人员的重复、低效工作。
[0015]为实现上述目的，本专利技术采用如下的技术方案。
[0016]在本专利技术实施例中，提出了一种用例回归分组优化方法，该方法包括如下步骤：
[0017]S1提取历史用例时间信息，建立哈希表；
[0018]S2输入初始参数，执行优化算法，并输出最优分组方案；
[0019]S3执行所选择的分组方案，自动进行用例回归。
[0020]进一步的，所述优化算法不限于粒子群、遗传及蚁群等算法；执行过程中，应避免
为值。
[0038]具体实施时，将所选择的分组文件以特定格式写入配置文件，回归脚本载入配置文件，自动进行用例回归。
[0039]具体实施时，所述回归脚本可以采用Perl或python等语言实现，执行“读取配置文件”、“新建仿真进程”、“提交测试用例”、“检查仿真结果”等功能。
[0040]具体实施时，验证工程师可以通过调整优化算法的输入参数，多次运行脚本，对得到的结果进行比对，以确定最优结果。
[0041]具体实施时，所述优化算法蚁群算法的输入包括：分组数目GroupNum，蚂蚁数量AntNum，迭代次数ItNum，随机因子等参数。
[0042]需要说明的是，尽管在上述实施例及附图中以特定顺序描述了本专利技术方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
[0043]为了对上述一种用例回归分组优化方法进行更为清楚的解释，下面结合一个具体的实施例来进行说明，然而值得注意的是该实施例仅是为了更好地说明本专利技术，并不构成对本专利技术不当的限定。
[0044]实施例一：
[0045]一种用例回归分组优化方法，具体实施步骤如下：
[0046]第一步，使用最近一次的用例日志文件，提取并计算N个用例对应的仿真时间；以“用例名”为键，“用例时间数据”为值建立哈希表。
[0047]所述用例日志文件为主流EDA(电子设计自动化)工具的编译及仿真日志文本文件，其中包含了用例编译时间和仿真时间，用例时间数据取编译和仿真时间之和；以“用例名”为键，“用例时间数据”为值建立哈希表；该哈希表作为第二步优化算法的输入。
[0048]本实施例中，有15个仿真用例case1
‑
case15，按照字母序其仿真用时分别为case1
‑
case5均1h，case6
‑
case10均2h，case11
‑
case15均3h。得到如下哈希表：
[0049]％CaseTime＝
[0050]('case1'＝>1,'case2'＝>1,.....'case14'＝>3,'case15'＝>3)；
[0051]第二步，给定最大分组数M，使用优化算法持续搜索当前分组数M约束下，各种分组方案对应的并行总仿真用时，并给出最优分组方案，报告预计并行总仿真用时；
[0052]本实施例中以蚁群算法为例，具体处理逻辑步骤如图2所示。
[0053]首先给定蚁群算法的输入，分组数目GroupNum，蚂蚁数量AntNum，迭代次数ItNum，随机因子等参数；执行优化算法，得到最优的任务分配矩阵。如蚁群算法存在有限迭代次数内算法不收敛、算法收敛但得到的最优解是局部最优解(非全局最优解)。实际使用时可以折中考虑，适当增大迭代次数，同时提高蚁群的随机性，在有限的迭代次数内持续搜寻最短时间的任务分配方案。将搜索过程中最优的方案纪录，最终的任务分配矩阵，从最优解中得到。通过任务分配矩阵可以知道每个分组分配了哪些用例；将分配信息打印输出，同时写入配置文件。
[0054]给定最大分组数为5，蚂蚁数量设为20，迭代次数50，随机因子0.5。按照设定的迭代次数执行分组计算，能得到如下分组方案：
[0055]分组1包含case1；case6，case11，用时6h；
[0056]分组2包含case2；case7，case12，用时6h；
[0057]分组3包含case3；case8，case13，用时6h；
[0058]分组4包含case4；case9，case14，用时6h；
[0059]分组5包含case5；case10，case15，用时6h；
[0060]第三步，将分组文件以特定格式写入配置文件，回归脚本载入配置文本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用例回归分组优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1提取历史用例时间信息，建立哈希表；S2输入初始参数，执行优化算法，并输出最优分组方案；S3执行所选择的分组方案，自动进行用例回归。2.根据权利要求1所述的一种用例回归分组优化方法，其特征在于：所述优化算法不限于粒子群、遗传及蚁群算法；执行过程中，应避免优化算法本身的缺点。3.根据权利要求1所述的一种用例回归分组优化方法，其特征在于：所述哈希...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈辉，
申请(专利权)人：芯河半导体科技无锡有限公司，
类型：发明
国别省市：