专利名称：一种大规模集成电路测试人力成本管理方法
一种大规模集成电路测试人力成本管理方法
背景技术：
本发明属于大规模集成电路(VLSI)设计验证的电子设计自动化(EDA)领域，特别涉及一种大规模集成电路测试的人力成本管理方法。
背景技术：
VLSI设计的验证工作对于保证芯片的功能正确性具有非常重要的意义，在VLSI的设计过程中，回归测试贯穿始终。VLSI设计一般以RTL代码描述，当RTL代码进行了少量改动时，要重复运行已有的全部测试以确保本次修改没有引入设计错误。对于复杂的、含多个RTL模块的VLSI设计，多个验证人员参与回归测试的编写，回归测试较多，为快速达到整体100%的功能覆盖率指标，要求测试人员对每个测试进行多次改进，当然每次测试的改进需要投入人力成本，而实际的人力成本是受限的，不可能无限制多。由此存在着下面的问 题在某个状态下，管理者如何确定优先改进哪个测试，改进到何种程度，才能使得在人力成本受限的情况下，测试的整体功能覆盖率指标改进的最高，也就是使得有限的人力资源达到最佳的利用，可见测试人力资源的全局规划显得十分重要。目前的状况是，缺乏全局的测试人力成本管理方法，无法合理分配可用的测试人力成本，无法高效地改进测试过程。要求每个测试人员尽全力改进，而缺少每个模块改进程度的量化指标，浪费了很多测试人力资源。
发明内容
本发明针对上述问题的缺点，提出了一种大规模集成电路测试的人力成本管理方法，此方法可以充分利用有限的人力资源，合理分配每项测试的改进程度，使人力资源达到最佳的利用，避免了人力资源分配不合理导致的浪费，进而加快测试快速达到整体100%的功能覆盖率指标。本发明的方法实现步骤如下I)运行各个回归测试，收集功能覆盖率，并将其建模为时间t的幂函数-Ji = Ci^(i = 1,2,…，N)，其中系数Ci，Xi分别是正实数与实数，自然数N代表回归测试的数目。2)同样运行各个回归测试，收集磁盘用量信息，并也将其建模为时间t的幂函数di = S1I^ (i = 1,2,…，N)，其中系数Si，71分别是正实数与实数，自然数N代表回归测试的数目。3)当对RTL代码进行少量改动时，由设计人员提供一组加权参数@ Ji = 1,2,,N)，一般取作OS PiS 1，表示某模块与本次RTL代码改动的相关程度。对于明显不相关的模块，可设置I为很小，相关程度越大取值越大。4)管理者给出可用的总计算时间上限T及总磁盘用量上限S。5)用凸优化软件包求解下述几何规划问题(求解算法具有多项式时间复杂性):7s. t. Citixi > /Vr Q = 1,2，…，N)
权利要求
1.一种大规模集成电路测试人力成本管理方法，此方法的实现步骤为 1)运行各个回归测试，收集功能覆盖率，将其建模为时间t的幂函数-Ji= Ci^ (i = 1，2，…，N)，其中系数Ci，Xi分别是正实数与实数，自然数N代表回归测试的数目； 2)运行各个回归测试，收集磁盘用量信息，将其建模为时间t的幂函数A= Si^ (i =1,2,…，N)，其中系数Si，yi分别是正实数与实数，自然数N代表回归测试的数目； 3)RTL代码进行少量改动时，由设计人员提供一组加权参数PiQ = 1,2,…，N)，取作O ^ ^ I，表示模块与本次RTL代码改动的相关程度； 4)管理者给出可用的总计算时间上限T及总磁盘用量上限S； 5)用凸优化软件包求解几何规划问题
全文摘要
本发明属于大规模集成电路设计验证的电子设计自动化领域，特别涉及一种大规模集成电路设计验证测试人力成本管理方法。本发明对测试过程中，人力成本受限和追求快速最大功能覆盖率指标之间的矛盾问题，解决管理者如何分配每项测试改进的量化指标，才能达到人力成本的最佳利用，使得测试的功能覆盖率快速达到最高。本发明将功能覆盖率和磁盘用量信息建模为时间的幂函数，基于几何规划方法得出最大功能覆盖率的最优解γ*和γ*关于约束βiγ*0≤βi≤1的灵敏度(i＝1，2，…，N)，N代表回归测试的数目，将每项测试人力成本建模为改进量化指标的幂函数，最终将最优人力资源管理问题转化为几何规划问题，由此求得每项测试需改进的最优量化指标及改进后的最大功能覆盖率最优值。
文档编号G06Q10/00GK102799516SQ20111013775
公开日2012年11月28日 申请日期2011年5月21日 优先权日2011年5月21日
发明者周丽明 申请人:江南大学