
Pārbaudes veiktspējas sasniegums ar AI un datiem
Izmantojot analītisko, paredzamo un ģeneratīvo AI, un aprīkotas ar plašiem verifikācijas datiem, organizācijas var izmantot plašu viedo verifikācijas metožu spektru, kas izstrādātas, lai uzlabotu funkcionālās verifikācijas procesu efektivitāti un precizitāti, lai sasniegtu savus produktivitātes mērķus.

Izpētiet viedās verifikācijas zonas
Uzziniet, kā Questa One viedā verifikācija izmanto mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās spēku, lai nodrošinātu ātrākus dzinējus, ātrā kus inženierus un mazāk darba slodzes.
Questa One viedā izve
ide Viedā izveide automatizē tādu verifikācijas artefaktu ģenerēšanu kā reģistra pārsūtīšanas līmeņa (RTL) kods, testa stendi, testa plāni un apgalvojumi. Izmantojot uzlabotus lielo valodu modeļus, kas apmācīti par atvērtā koda un sintētiskiem datiem, viedā izveide rada artefaktus, pamatojoties uz jūsu iepriekš noteiktajiem noteikumiem un specifikācijām.
Uzlabotas zināšanas
Dodiet inženieriem iespēju automatizēt artefaktu ģenerēšanu un apgūt sarežģītas metodoloģijas, rīkus un standartus. Palieliniet viņu zināšanas un efektivitāti, koncentrējoties uz kritiskiem projektēšanas darbiem, kamēr triviāli rezultāti tiek ģenerēti automātiski.
Ātra ieviešana
Nepieredzējuši inženieri gūst labumu no paātrinātām metodoloģiju, rīku un standartu mācīšanās līknēm, ļaujot viņiem ātrāk efektīvi dot ieguldījumu un samazinot laiku, kas pavadīts manuāliem, kļūdām pakļautiem procesiem.
Precizitāte un konsekvence
Izbaudiet nepārspējamu konsekvenci ar AI vadītiem verifikācijas dzinējiem. Sasniedziet augstākas kvalitātes rezultātus un samaziniet cilvēku kļūdas, izmantojot standartizētu kodu ģenerēšanu visos verifikācijas procesos.
Questa One viedā analīze Vi
edā analīze sniedz praktisku ieskatu, kas uzlabo lēmumu pieņemšanu un efektivitāti. Panākt ātrāku pārklājuma slēgšanu, izmantojot nepārraudzītu ML, vienkāršotu datu interpretāciju un samazinātu manuālo piepūli, ļaujot inženieriem koncentrēties uz augstas vērtības uzdevumiem.
Paātrināta slēgšana
Izmantojiet viedajā analīzē iestrādāto nepārraudzītu ML, lai ātri identificētu un novērstu pārklājuma nepilnības, ievērojami samazinot laiku, kas nepieciešams, lai panāktu pārklājuma slēgšanu.
Uzlabota izpratne
Automatizējiet tādus uzdevumus kā modeļu analīze, šķērscaurumu analīze un žurnālu klasterizēšana. Viedā analīze vienkāršo lielu datu kopu interpretāciju, atvieglojot problēmu identificēšanu un atrisināšanu sarežģītos dizainos.
Uzlabota efektivitāte
Samaziniet manuālo piepūli, ļaujot inženieriem koncentrēties uz augstākas vērtības uzdevumiem un veikt koriģējošās darbības nelielā laika daļā.
Questa One viedā regresija
Viedā regresija izmanto AI, lai paātrinātu regresijas testēšanu, izmantojot inteliģentu testa izvēli un prioritāšu noteikšanu, pamatojoties uz mērķiem un vēsturiskiem datiem, automātiski attīstoties līdz ar dizainu.
Agrīna neveiksmes atklāšana
Identificējiet kļūmes pēc iespējas agrāk regresijas procesā, ļaujot atkļūdošanas centieniem sākt ātrāk un samazinot kopējo laiku, kas pavadīts problēmu risināšanai.
Optimizēta resursu izmantošana
Izmantojiet paredzamo testu plānošanu un izplatīšanu, lai optimizētu aprēķina resursus, samazinot aparatūras un programmatūras izmantošanu, vienlaikus nodrošinot testu efektīvu pabeigšanu.
Ievērojams laika ietaupījums
Veiciniet ātru atkārtojumu un pilnveidošanu, izmantojot viedās regresijas automatizētu un prioritāro testu plānošanu, ļaujot ātrāk atgriezeniski izstrādes un verifikācijas komandām.
Questa One viedā atkļūdošana Vi
edā atkļūdošana izmanto AI, lai automatizētu kļūmju noteikšanu un galveno cēloņu analīzi. Analizējot vēsturiskos žurnālus un testu rezultātus, šie viedie rīki ātri precīzi nosaka problēmas jūsu koda un dizaina signālos, paātrinot verifikāciju un uzlabojot efektivitāti.
Ātra pamatcēloņu identificēšana
Izvietojiet uzraudzītu un daļēji uzraudzītu ML, lai ātri atrastu saistības vai dizaina izmaiņas, kas radīja kļūmes, samazinot atkļūdošanas laiku.
Paātrināta kļūmju grupēšana
Viedā atkļūdošana automatizē kļūmju parakstu izveidi, grupējot līdzīgas un atkārtotas problēmas kopā un novēršot liekus atkļūdošanas pasākumus.
Ātrāka atkļūdošana
Automatizējot atkļūdošanas procesa galvenos aspektus, viedie atkļūdošanas rīki ievērojami samazina laiku, ko inženieri pavada problēmu identificēšanai un risināšanai, palielinot vispārējo produktivitāti un efektivitāti.
Questa One viedie dzinēji
Questa One Ar AI darbināmi dzinēji uzlabo verifikācijas veiktspēju, automatizējot stimulu ģenerēšanu, optimizējot pārklājumu un dinamiski pielāgojot simulācijas iestatījumus. Tie vadās pēc datiem balstītiem lēmumiem un papildina heiristiku.
Slēgšanas paātrinājums
Automatizējiet mērķtiecīgu stimulu izveidi, koncentrējoties uz neietekmētām pārklājuma tvertnēm un samazinot nepieciešamību pēc ilgstošas manuālas ekspertu analīzes.
Samazinātas izmaksas
Samaziniet simulācijas izmaksas, automātiski identificējot un izvietojot rīku optimizāciju, nodrošinot ātrāku regresijas laiku, vienlaikus saglabājot precīzus rezultātus
Dinamiskā veiktspēja
Paredzamais AI izmanto iepriekšējos simulācijas datus un dizaina struktūras, lai prognozētu un dinamiski pielāgotu optimizācijas iestatījumus, nodrošinot maksimālu simulācijas veiktspēju un efektivitāti visā simulācijas laikā.
Atklājiet viedās verifikācijas produktus
Darbojas ar analītisko, paredzamo un ģeneratīvo AI, Questa One viedā verifikācija nodrošina plašu viedo verifikācijas tehnoloģiju spektru, kas izstrādātas, lai uzlabotu funkcionālo verifikācijas procesu efektivitāti un precizitāti.
Padziļiniet savas zināšanas par Questa One AI un ML risinājumi
Atbalsta centrs
Siemens EDA piedāvā visaptverošu klientu atbalstu Questa One AIML risinājumi un produkti.
Verifikācijas akadēmija
Verifikācijas akadēmija nodrošina prasmes, kas nepieciešamas, lai izmantotu Questa One AIML iespējas, nodrošinot metodisku tiltu starp augsta līmeņa vērtību piedāvājumiem un zema līmeņa detaļām.
Verification Horizons emuārs
ējiet mūsu emuāru, lai iegūtu ieskatu un atjauninājumus par jēdzieniem, vērtībām, standartiem, metodoloģijām un piemēriem, lai palīdzētu izprast uzlabotas verifikācijas darbplūsmas, izmantojot AIML, un to, kā tās visefektīvāk piemērot.





