一种面向类脑处理器的软硬协同验证方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种面向类脑处理器的软硬协同验证方法及系统，本发明专利技术包括基于被验证类脑处理器的测试配置文件分别生成自动化编译文件、测试用例、测试顶层配置信息、类脑配置文件和分析配置文件；基于类脑配置文件为运行时验证框架中的类脑处理器待测设计生成映射配置文件；运行时验证框架基于自动化编译文件、测试用例以及测试顶层配置信息，通过类脑处理器待测设计实时运行硬件仿真，采集硬件仿真中的计算结果数据和核间通信数据；基于分析配置文件对采集的计算结果数据和核间通信数据分析生成测试报告。本发明专利技术能够支持类脑处理器的软硬协同验证，可用于类脑多核处理器的硬件验证，可大幅提高类脑硬件设计的功能调试、测试回归和版本迭代效率。回归和版本迭代效率。回归和版本迭代效率。

【技术实现步骤摘要】
一种面向类脑处理器的软硬协同验证方法及系统


[0001]本专利技术属于类脑处理器和集成电路验证
，具体涉及一种面向类脑处理器的软硬协同验证方法及系统。

技术介绍

[0002]类脑计算（Neuromorphic Computing），是指仿真、模拟和借鉴大脑神经网络结构和信息处理过程的装置、模型和方法，其目标是制造类脑计算机和从结构仿真层次实现类脑智能，使类脑计算机拥有类似大脑的信息处理功能和系统行为。
[0003]随着类脑计算理论的不断发展和成熟，以实现类脑计算为目的的类脑处理器
得到了快速发展。类脑芯片整合了人脑的多种高效的处理机制，包括存内计算、基于脉冲的信息处理、细粒度并行、误差容忍、增加随机性、适应性、片上学习、异步通信和模拟处理等，能以极低的功耗对信息进行异步、并行和分布式处理，并具备自主感知、识别和学习等多种能力。类脑处理器主要包含四个功能：神经元计算、突触连接、权重存储以及神经元通信。类脑处理器属于超大规模集成电路芯片，具有设计难度大、研发周期长、投片成本高昂等特点，为保证较高的投片成功率，需要在流片前对类脑处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向类脑处理器的软硬协同验证方法，其特征在于，包括：S101，基于被验证类脑处理器的测试配置文件分别生成自动化编译文件、测试用例、测试顶层配置信息、类脑配置文件和分析配置文件；S102，基于类脑配置文件为运行时验证框架中的类脑处理器待测设计生成映射配置文件；S103，通过运行时验证框架基于自动化编译文件、测试用例以及测试顶层配置信息，通过类脑处理器待测设计实时运行硬件仿真，采集硬件仿真中的计算结果数据和核间通信数据；S104，基于分析配置文件对采集的计算结果数据和核间通信数据进行分析生成测试报告，以供类脑处理器设计人员判断类脑处理器待测设计是否达到功能和性能指标要求。2.根据权利要求1所述的面向类脑处理器的软硬协同验证方法，其特征在于，步骤S101包括：S201，解析被验证类脑处理器的原始测试配置文件，分别提取目录信息、测试顶层配置信息、自动化编译配置信息、测试用例配置信息、映射配置信息以及分析配置信息；S202，基于目录信息生成验证工程目录，包括测试顶层目录、自动化编译目录和测试用例目录；测试顶层配置信息放入测试顶层目录中，根据自动化编译配置信息生成自动化编译文件并放入自动化编译目录中，根据测试用例配置信息生成测试用例并放入测试用例目录中。3.根据权利要求2所述的面向类脑处理器的软硬协同验证方法，其特征在于，步骤S201中还包括提取组件参数配置信息；步骤S202中基于目录信息生成验证工程目录时还包括生成组件目录，并将组件参数配置信息放入组件目录中。4.根据权利要求1所述的面向类脑处理器的软硬协同验证方法，其特征在于，步骤S102包括：S301，对类脑配置文件进行解析，得到用户所指定的映射算法、类脑处理器的拓扑信息、类脑处理器的地址划分信息、类脑处理器的地址划分层次信息、类脑模型的拓扑信息以及类脑模型的权重文件；S302，根据解析得到的类脑模型的拓扑信息和类脑处理器的拓扑信息输入至映射算法中获得神经元映射字典，所述神经元映射字典中包含了类脑模型中神经元和类脑处理器中硬件神经元核之间的映射关系；S303，解析类脑模型的权重文件，将神经元映射字典转化为包含类脑处理器中硬件神经元互连类型以及突触权重的待测设计拓扑连接表，所述互连类型包括核内互连与核间互连，核内互连是指互连的两个硬件神经元属于同一个类脑处理器核，核间互连是指互连的两个硬件神经元分属两个不同的类脑处理器核；S304，依据类脑处理器的地址划分信息、类脑处理器的地址划分层次信息，查询待测设计拓扑连接表中各互连权重对应的写入地址，得到类脑处理器突触配置字典；S305，检查类脑处理器突触配置字典中的地址是否溢出，若溢出则抛出异常，结束并退出；否则将类脑模型的权重数据的写入地址进行写合并得到类脑处理器突触配置；S306，检查类脑处理器突触配置中是否存在数据覆盖，若存在数据覆盖，则抛出异常，结束并退出；否则将类脑处理器突触配置作为最终得到的映射配置文件。
5.根据权利要求4所述的面向类脑处理器的软硬协同验证方法，其特征在于，步骤S303中待测设计拓扑连接表的数据格式为：Core_index_src_neuron_src
‑
Core_index_des_neuron_des: Synapse_weight_z其中，Core_index_src_neuron_src为源硬件神经元的编号，Core_index_des_neuron_des为目的硬件神经元的编号，Synapse_weight_z为突触权重。6.根据权利要求5所述的面向类脑处理器的软硬协同验证方法，其特征在于，步骤S304包括：S401，根据待测设计拓扑连接表中的源硬件神经元的编号，查询类脑处理器的地址划分层次信息中的类脑处理器核间地址划分信息，得到段信息地址内容Addr_base_0，所述类脑处理器核间地址划分信息中的每一个表项包括源硬件神经元所在核的编号Co...

【专利技术属性】
技术研发人员：王蕾，陈小帆，杨智杰，王耀，石伟，铁俊波，彭凌辉，王世英，周干，康子扬，李石明，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：