1. 处理FPV中复杂度问题的两个简单办法
作为FPV验证计划的一部分，我们应该尽考虑采取措施来减少FPV执行的DUT规模的
复杂度，当然如果设计的复杂度不高，也不是必须要降低复杂度的。
所以，对于FPV，最重要的就是在早期评估复杂度问题！以及工具无法run完时的应对策略。
我们在这里讨论在FPV验证规划阶段可以考虑的一些基本的降低复杂度技术。
黑盒
选择黑盒时，我们需要仔细考虑数据流，分析我们想要黑盒的子模块对于整个DUT的验证会产生什么影响。
需要记住的是当我们将某个模块黑盒后，该模块的输出变成了完全随机的变量，因此在黑盒化之后可能还需要新增新的约束。
抽象
另一种有用的降低FPV复杂度的技术是减少逻辑的大小进行抽象，例如，通过减少buffer的深度或者数据宽度等等（数据抽象）。减少时序电路状态空间的结构抽象，因为FPV工具必须搜索完DUT微架构的全部状态空间。
其实结构抽象和数据抽象不是独立的，例如，当减少buffer的深度时，其buffer满的状态也更容易覆盖到。
这些数据/结构抽象通常非常简单，因为大多数模块的关键buffer深度和位宽都是参数化的，FPV工具可以通过各种方式修改这个parameter来进行数据/结构的抽象。
2. 什么时候才能说我们完成了FPV验证
其实FPV也类似于EDA simulation，首先根据规格指定FPV的验证计划，定义测试点或者属性（property），采取某些技术手段降低FPV复杂度。
那么在质量活动进行到什么样的程度才能说明我们已经完成了FPV呢？
• 时间限制：通常使用FPV进行bug hunting时，FPV仅作为EDA simulation的补充，我们建议根据设计的复杂性设定一个明确的时间（大概两到三周）。当你在bug hunting模式发现了FPV应用在该模块的更多价值时（发现了更多的问题），就应该考虑对该模块进行FPV full prove的可能性，如果决定进行FPV full prove，时间设定就可以再加上一个月。
虽然FPV full prove可能花费大量的时间，但是如果真的能够对某些模块进行full prove,这个成本的收益完全是可以收回来的，甚至完全替换掉EDA simulation，去掉需要花费在该模块EDA simulation的人力时间成本。
• 质量：我们还需要根据质量活动的进展来决定是否已经完成了FPV，不管是bug hunting还是full prove。前文已经提到过这些质量活动，一般包括：检视验证计划，assertion，cover、assume、FPV验证环境中的特殊技术手段、FPV执行结果等等。
1、属性（property）集的质量检视：确保验证计划经过完全的检视，所有的属性断言都PASS了。
2、约束的质量检视：确保我们所有的cover都覆盖到了并且这些assume在集成到EDA simulation验证环境中没有fail。
3、验证结果质量：如果某个断言无法full prove，需要确保所有有界证明都是可接受的（可以参考覆盖率是否全部达到）。
4、验证收敛：和EDA simulation一样，在验证的后期所有的断言和checker逐渐老化，我们需要不断地调整约束或者新增断言，当持续比较长时间（例如一个月）没有发现新的问题时就可以人为验证完成。
END
作者：验证哥布林
原文链接：
处理FPV中复杂度问题的两个简单办法
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