We present a novel approach to pre-silicon verification of processor designs. The purpose of pre-silicon verification is to find logic bugs in a design at an early stage and thus avoid time- and cost-intensive post-silicon debugging. Our approach relies on symbolic quick error detection (Symbolic QED, or SQED). SQED is targeted at finding logic bugs in a symbolic representation of a design by combining bounded model checking (BMC) with QED tests. QED tests are powerful in generating short sequences of instructions (traces) that trigger bugs. We extend an existing SQED approach with symbolic starting states. This way, we enable the BMC tool to select starting states arbitrarily when generating a trace. To avoid false positives, (e.g., traces starting in unreachable states that may not be-have in accordance with the processor instruction-set architecture), we define constraints to restrict the set of possible starting states. We demonstrate that these constraints, togeth-er with reasonable assumptions about the system behavior, allow us to avoid false positives. Using our approach, we discovered previously unknown bugs in open-source RISC-V processor cores that existing methods cannot detect. Moreover, our novel approach out-performs existing ones in the detection of bugs having long traces and in the detection of hardware Trojans, i.e., unauthorized modifications of a design.


翻译:我们提出了对处理器设计进行硅前核查的新办法。 硅前核查的目的是早期发现设计中的逻辑错误, 从而避免时间和成本密集的硅后调试。 我们的方法依赖于象征性的快速错误探测( Symplic QED 或 SQED ) 。 SQED 的目标是通过将受约束的模型检查( BMC) 与 QED 测试结合, 以象征性的方式在设计中找到逻辑错误。 QED 测试在生成触发错误的短指令序列( traces) 方面是强大的。 我们扩展了现有的SQED 方法, 从而避免了具有象征意义的启动状态的 SQED 方法。 这样, 我们让 BMC 工具在生成跟踪时可以任意选择起始国。 为了避免错误的正面效果, (例如, 开始在无法按照进程指令设置的结构进行接触的不可接触的国家中), 我们定义了限制可能的起始状态的调整的制约。 我们证明这些制约, 在系统行为上的合理假设中, 使得我们能够避免有错误的错误的检测, ; 使用我们现有的核心的RIS 方法 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】Linux核心编程|Linux Kernel Programming,741页pdf
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月26日
【干货书】Linux命令行与shell脚本编程大全,第3版818页pdf
专知会员服务
61+阅读 · 2020年12月30日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月20日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
5+阅读 · 2019年2月28日
VIP会员
相关VIP内容
【硬核书】Linux核心编程|Linux Kernel Programming,741页pdf
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月26日
【干货书】Linux命令行与shell脚本编程大全,第3版818页pdf
专知会员服务
61+阅读 · 2020年12月30日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员