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近年来,卷积神经网络(CNN)在图像处理和计算机视觉领域取得了巨大成功,如人脸识别、姿态估计等。然而,基于CNN的图像处理单元设计复杂,验证工作面临巨大挑战。传统的仿真验证方法难以覆盖其庞大的配置空间,且耗时费力。本文将介绍一种创新的形式化验证(Formal Verification, FV)方法,用于高效验证CNN图像处理单元。
验证挑战
CNN图像处理单元的配置空间极为庞大(约2Nx1000,N>0),数据处理算法复杂。传统的仿真验证方法,无论是定向测试还是约束随机测试,都难以有效覆盖如此庞大的配置空间。此外,市场对产品上市时间的要求限制了验证时间,使得通过仿真验证完全覆盖所有配置变得不切实际。
形式化验证方法
开发帧断言IP(Frame Assertion IP, AIP)
图像处理过程中,图像被分割成多个帧,每个帧又分为多个像素。帧具有以下属性:
•  SOF(Start of Frame):帧起始
•  EOF(End of Frame):帧结束
•  SOL(Start of Line):行起始
•  EOL(End of Line):行结束
帧AIP通过断言确保每个像素的属性正确,包括:
1.  像素位置与属性匹配的断言(如行首像素应有SOL属性)
2.  帧完整性断言(如帧起始后必须有帧结束)
3.  帧存在性断言(如无帧时最终会出现帧)
加速FV测试平

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