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作为终极的系统体系,自动驾驶汽车提出了一项极其繁重的验证任务,需要验证复杂的感知、计算和执行功能。只有通过对整个系统(环境和车辆)进行虚拟化以及进行现实场景建模、硬件加速仿真和机电验证,才能完成这项任务。本文将描述 PreScan、Veloce 和 AMEsim 工具流程如何提供完备的验证,使新车能够快速、高效和安全地上路。

在为下一工艺节点做准备时,晶圆代工厂、EDA 行业和设计公司必须不断做足准备,才能应对相关挑战。了解 Mentor 如何为每个"下一节点"准备 Calibre® nmPlatform,确保客户拥有获得成功所需的工具和性能。

AI 芯片的上市时间目标十分紧张。采用本文所述的技术,设计人员可以大幅缩短 DFT 和芯片调通的时间。领先的 AI 半导体公司已经利用 Tessent DFT 工具取得成功。

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采用分步方法来验证嵌入式处理器与设计其他部分之间的交互,可在验证流程中及早发现错误,以便最轻松地进行调试和纠正,从而节省时间。使用可移植性激励,可从描述的测试意图着手,生成高质量的测试激励,并将目标重定向到多个环境。本文展示了如何针对 SoC 集成测试所包含的 SoC 寄存器访问测试,将单一测试意图描述轻松地定向到 UVM 和嵌入式软件环境。我们还展示了如何使用 Mentor 的 Questa inFact 可移植性激励工具,对此测试意图进行描述,并将目标定向到特定环境。

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