一种面向AI浮点融合运算单元的验证激励产生方法技术

本发明专利技术公开了一种面向AI浮点融合运算单元的验证激励产生方法，该方法包括：针对新型AI浮点融合运算单元进行分析，获取输入操作数数量、输入操作数数据格式、输入操作数数据类型并构建相应参数模型；结合参数模型构造输入操作数之间的约束表达式、输入操作数和中间结果的约束表达式、输入操作数和输出结果的约束表达式；分别对三种约束表达式进行求解生成一定数量的验证激励；将验证激励分别送入参考模型和待验证新型AI浮点融合运算单元中比较计算结果和记录覆盖率。通过该方法可以提高验证人员对新型AI浮点融合运算单元的验证效率和验证覆盖率。验证覆盖率。验证覆盖率。

【技术实现步骤摘要】
一种面向AI浮点融合运算单元的验证激励产生方法


[0001]本专利技术涉及处理器设计和验证
，尤其涉及一种面向AI浮点融合运算单元的验证激励产生方法。

技术介绍

[0002]随着新兴应用对处理器的性能需求促使处理器中的运算单元的设计不断发展，以融合运算为设计的思想应运而生。融合运算单元是通过把多种运算融合成一个基本运算单元来满足不断提升的性能需求。此外，在处理器设计中，由于浮点数以其自身能对数据进行精确以及大范围表示的特点，浮点运算也一直作为处理器设计的基本需求。随着融合运算和浮点数应用的进一步发展，浮点融合运算设计应用于科学计算领域到深度学习领域。浮点融合运算单元成为新型处理器的重要基础单元。因此，对于新型处理器中的浮点融合运算单元的验证成为新型处理器验证过程中的关键点。
[0003]对于传统的浮点运算单元的验证，例如浮点乘法单元、浮点加法单元等，验证激励的产生主要从输入操作数的角度，在浮点边界数据、浮点特殊数据，以及各种浮点数据类型之间随机化产生。由于传统的浮点运算单元输入操作数少、功能单一，通过上述方式产生激励进行验证能获得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向AI浮点融合运算单元的验证激励产生方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）对需要验证的新型AI浮点融合运算单元构建参数模型并进行分析；所述构建参数模型包括构建输入操作数参数模型、分析并构造运算单元的计算表达式模型和构建功能点模型；（2）根据步骤（1）得到的参数模型，构造输入操作数之间的约束表达式，再对该约束表达式进行求解生成验证激励，所述约束表达式内容包括输入操作数需要被检测到的数据类型和运算关系；（3）再根据步骤（1）得到的参数模型，构造输入操作数和中间结果的约束表达式，该约束表达式内容包括中间结果需要被检测到的数据类型和中间结果需要被检测到的运算关系；再对约束表达式进行反向求解生成验证激励；（4）最后根据步骤（1）的参数模型构造输入操作数和输出结果的约束表达式，该约束表达式内容包括输出结果需要被检测到的数据类型和异常标志需要被检测到的情况，再对约束表达式进行反向求解生成验证激励；（5）依次完成步骤（2）至步骤（4）后得到所有用于验证的验证激励，将其分别送入参考模型和待验证新型AI浮点融合运算单元中比较计算结果和记录覆盖率。2.根据权利要求1所述的一种面向AI浮点融合运算单元的验证激励产生方法，其特征在于，所述步骤（1）中对需要验证的新型AI浮点融合运算单元构建参数模型并进行分析，具体为：（1.1）分析新型AI融合浮点运算单元的输入操作数，构建输入操作数参数模型；所述构建参数模型是针对输入操作数提取需要抽象成参数的内容，所述内容包括输入操作数数量、输入操作数数据格式和输入操作数数据类型；再针对每一项的参数的内容分别用参数进行定义和描述；（1.2）分析运算单元的计算表达式，将运算单元的计算功能抽象成为计算表达式模型；（1.3）最后分析运算单元需要检测的功能点，构建功能点模型。3.根据权利要求2所述的一种面向AI浮点融合运算单元的验证激励产生方法，其特征在于，所述步骤（1.1）中构建输入操作数参数模型方法，具体如下：输入操作数数量用参数N表示；针对新型AI浮点融合运算单元所支持的输入操作数据格式根据国际浮点数据规范IEEE
‑
754标准分为单精度浮点数和双精度浮点数，用参数Float和Double分别表示单精度数据格式和双精度数据格式；针对新型AI浮点融合运算单元所支持的数据类型共十种，分别为八种特殊浮点数和两种正常浮点数，对每一种数据类型都分别用一个相应参数进行表示。4.根据权利要求3所述的一种面向AI浮点融合运算单元的验证激励产生方法，其特征在于，所述步骤（1.1）中单精度浮点数共32位，其中1位符号位，8位指数位，23位尾数位；所述双精度浮点数共64位，1位符号位，11位指数位，52位尾数位。5.根据权利要求3所述的一种面向AI浮点融合运算单元的验证激励产生方法，其特征在于，所述步骤（1.1）中8种特殊浮点数为：正0和负0、正非规格化数和负非规格化数、正无穷大和负无穷大、静止的非数QNAN和通知的非数SNAN；所述2种正常浮点数为：正规格化浮点数和负规格化浮点数。
6.根据权利要求2所述的一种面向AI浮点融合运算单元的验证激励产生方法，其特征在于，所述步骤（1.2）中计算表达式模型，其计算表达式包括：输出结果表达式和中间结果表达式，其浮点融合乘加单元输出结果表达式和中间结果表达式如下所示:；；其中，Ain、Bin、Cin表示输入操作数，Dout表示输出结果，Mid表示中间结果。7.根据权利要求2所述的一种面向AI浮点融合运算单元的验...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，胡文超，郝子宇，韩晓霞，夏冰洁，王文，李宏亮，王芬，
申请(专利权)人：浙江大学无锡江南计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：