cadence vmanager(一) MDV介绍

之前，无意之中，了解到这软件，开始学习，感受到这软件的强大，并且成功将该软件，用到了我们部门的flow中。因此，准备一系列的博文，来介绍下cadence的vmanager工具。强烈建议，做验证的团队，使用这个工具，并建立相应的flow。

在说，vmanager工具之前，首先要先介绍一下功能验证方法学。

做IC验证，我们都是基于功能进行验证。针对功能验证，历经了三个方法学。如下图所示：

◾directed-test Drive：直接给dut施加激励，然后判断DUT输出是否正确，来验证DUT的各个功能，但是带来的问题，验证不能完备，会遗漏很多隐藏的bug。

◾coverage drive：基于coverage，施加激励，然后最后收集coverage，来判断功能验证是否完备，但是带来的问题是，编写coverage可能会遗漏，造成验证不能完备，并且很难去预估验证是否完成。

◾metric drive：是目前新提出的功能验证方法学。基于验证计划的各个feature，施加激励，最后收集各个feature的metric，反标到验证计划中，得到可视化结果，从而确定验证是否完备。

下面，就要重点介绍这第三种验证方法学，metric drive verification，简称MDV。

MDV，是一种新的功能验证方法学。核心，还是基于coverage，但是将coverage好久和验证计划进行了结合。

将验证得到的metric，反标到验证计划，得到可视化结果，从这可视化结果，从而确定验证到达了哪一个阶段，下一步的验证方向应该是什么，以及最终判断验证是否完备。保证了验证的快速收敛。

metric，其实就是覆盖率，在cadence工具中，是这样称呼的。

cadence，为了实现MDV，提供了vmanager和vplan工具，并制定了一套MDV流程。

cadence将MDV流程，分成了4部分，如下图所示：

◾plan：制定验证计划，根据验证的testpoint（测试点），利用vplan工具，转化为vplan工程，供后续metric反标使用。

◾construct：根据验证计划，编写coverage和checker。来保证，各个testpoint是否有验证到。

◾execute：利用各个工具，如irun，PXP，formal等工具，对验证环境进行仿真。

◾measure/analyze： coverage收集和分析，反标到vplan，确定验证是否signoff。

其中，最核心的部分，就是中间的部分，负责验证管理和数据管理。这部分，就是由cadence的vmanager工具来负责的。

总之，coverage是MDV的关键，验证中，时时刻刻以coverage为中心，将coverage反标到vplan中，判断vplan中的各个测试点，是否有达到，从而指导下一步的验证方向。

MDV，可以让你知道，下一步你应该怎么做，并且怎么快速的实现他（Know where you are going and get there faster）。

后面，我会逐一的介绍，vmanager工具和vplan工具，以及怎么利用这2个工具，来实现MDV。