Automatización de la generación de tests en C para verificación exhaustiva de SoC embebidos

Los diseños de SoC son cada vez más complejos, yet many system‑level verification test suites still consist of thousands of hand‑written lines of C code—an antiquated approach that contradicts the principle of automation. In particular, C tests executed on embedded processors to validate the entire device before fabrication remain largely manual.

Automating test creation boosts productivity across SoC development stages. Constrained‑random methods in a UVM testbench generate scenario‑specific random vectors, improving coverage at the block level. However, the design remains a black box, with stimulus, checks, and coverage code written separately—a cumbersome and error‑prone process for large blocks.

Extending these methods to the system level is challenging because they must integrate processor test code with I/O transactions, typically executed on emulators or prototypes. Full SoC verification requires exercising the processors themselves, but UVM and other constrained‑random techniques generally omit processor code. In practice, UVM is applied to the SoC by replacing processors with virtual I/O, leaving the subsystem minus the processor under test.

Acknowledging the shortcomings of constrained‑random testbenches, engineers resort to hand‑writing C tests that run on processors in both simulation and hardware emulation. However, these platforms cannot support a full OS; tests run in bare‑metal mode, increasing composition effort. Coordinated multi‑core, multi‑thread execution is rare, so critical behaviors—concurrency and coherency—receive limited verification.

Generación automática de tests en C

La generación automatizada de tests en C libera tiempo de ingeniería y amplía la cobertura. Los casos de prueba generados cubren más funcionalidad del SoC que los escritos a mano, descubriendo casos esquina difíciles. Tests multi‑hilos y multi‑procesador ejercen todas las rutas paralelas, validan concurrencia, estresan coherencia de memoria y sincronizan con transacciones I/O. Como resultado, la cobertura funcional a nivel de sistema supera rutinariamente el 90%, superando ampliamente los enfoques tradicionales.

La herramienta de generación de tests —Test Suite Synthesis— aprovecha un modelo de escenario basado en grafos claro que encapsula el comportamiento de diseño previsto. Los ingenieros pueden crear estos modelos en C++ nativo usando el estándar Accellera Portable Stimulus o visualmente, reflejando los diagramas de flujo de datos de chip convencionales que se esbozan típicamente en pizarras durante discusiones de diseño.

Cada modelo encapsula estímulos, comprobaciones, métricas de cobertura y datos de depuración, dando al generador toda la información necesaria para producir tests en C de alta calidad, auto‑verificables, que ejercen cada aspecto del diseño. Los modelos jerárquicos y modulares permiten que tests a nivel de bloque se reutilicen íntegramente en modelos de SoC completo y se compartan entre equipos y proyectos. La herramienta de síntesis descompone un único modelo de intención en tests concurrentes que abarcan hilos y puertos I/O, asegurando sincronización estrecha.

Ventajas de la síntesis de suites de test

Un beneficio clave de la síntesis de suites de test es la capacidad de establecer objetivos de cobertura a nivel de modelo de intención. Tras especificar la intención, la herramienta la analiza para estimar el número de casos de prueba requeridos y la cobertura funcional esperada.

En un SoC típico, pueden generarse miles de tests. Al restringir la intención, los ingenieros pueden apuntar a objetivos de cobertura específicos y concentrar la herramienta en áreas críticas. Esto elimina el tedioso ciclo iterativo de configurar tests, ejecutar verificación, evaluar cobertura y reconfigurar.

Un caso de estudio en un gran SoC de una firma líder de semiconductores demostró una reducción del 80% en el tiempo de composición de tests comparado con tests escritos a mano. La automatización generó casos más rigurosos, elevando la cobertura del 84% al 97%. Los modelos resultaron portables entre entornos.

Un único modelo de intención puede producir casos de prueba para plataformas virtuales, simulación RTL, emulación, prototipos FPGA, o incluso el chip manufacturado durante validación post‑silicio.

La depuración sigue siendo un gran sumidero de tiempo a nivel de SoC. Cuando un test descubre un defecto, los ingenieros necesitan rastrear el fallo hasta el test originario y el modelo de escenario subyacente. Al correlacionar cada caso de prueba con su representación gráfica, tests modulares y auto‑contenidos permiten aislamiento y análisis rápido de bugs.

Escenarios de aplicación

Los casos de prueba sintetizados pueden impulsar escenarios de caso de uso realistas. Por ejemplo, considere el SoC de cámara digital ilustrado en la Figura 1.

Los componentes a nivel de bloque del SoC comprenden dos procesadores, dispositivos periféricos y memoria. Un grafo simplificado debajo del diagrama de bloques ilustra las rutas de alto nivel para verificación. Un escenario —representado en la ruta superior— lee un JPEG de una tarjeta SD, lo enruta al procesador de foto vía una región de memoria, transforma la imagen para visualización, la carga en un segundo bloque de memoria y finalmente la envía al controlador de visualización. Cada bloque de alto nivel es jerárquico, conteniendo numerosas acciones y decisiones.

La herramienta de síntesis programa tests aleatorizados en consecuencia. En su forma más simple, los tests se ejecutan secuencialmente en un solo hilo, como se ilustra. El verdadero poder emerge cuando la herramienta entrelaza aplicaciones a través de múltiples hilos y procesadores, ejecutando tantas instancias concurrentes como el diseño permite y asignando memoria en patrones complejos. Una vista alternativa en la figura muestra tests distribuidos en tres hilos, aprovechando diversas regiones de memoria.

Aunque la ilustración es de alto nivel, la herramienta de síntesis aplanará el grafo jerárquico en miles de acciones y conexiones, incorporando decisiones aleatorizadas que pasan por un algoritmo solver. A medida que el grafo se recorre, algoritmos de planificación IA analizan salidas deseadas y refinan tests de entrada para alineación óptima. La herramienta también provee servicios tipo SO —asignación de memoria, acceso a mapa de direcciones, manejo de interrupciones— para soportar estructuras de test completas, luego programa tests aleatoriamente mientras asigna almacenamiento y recursos en consecuencia.

Conclusión

Así como los testbenches constrained‑random eliminaron el esfuerzo manual de la verificación a nivel de bloque, el contenido de test sintetizado para SoCs con procesadores embebidos ha demostrado reducir el esfuerzo de verificación a nivel de sistema. El enfoque ahora se extiende a verificación a nivel de bloque y validación post‑silicio. Los tests en C automatizados encarnan el principio de "automatizar siempre que sea posible", entregando ganancias dramáticas de cobertura y cronogramas de verificación comprimidos.