下圖是一個典型的EDA仿真驗證環境，其中主要的組件就是激勵生成、檢查和覆蓋率收集。

這三者缺一不可。

激勵生成是我們驗證環境的第一個關鍵組件，用于驅動DUT到一個預期的狀態。

在DUT正在處理激勵以及完成激勵處理之后我們需要實時的或者離線的checker機制來確保芯片按照預期行為工作。

覆蓋率是最終的量化機制、也可以理解為激勵的反饋機制。我們不斷地激勵著DUT，同時也在進行檢查，整個過程中通過覆蓋率的量化來反饋驗證工程師有沒有驗證完成？哪里還需要繼續驗證？

下圖是覆蓋率反饋到激勵，以及表明驗證是否完成的一個流程。在這個流程中，我們不斷地根據覆蓋率調整激勵發送的隨機機制，直到只剩幾個邊界場景很難覆蓋到，我們再構造定向用例。

這是一個比較高效的現代EDA仿真驗證流程，整個流程中激勵生成、檢查機制和覆蓋率量化都需要保證完備性。

完備的激勵+完備的檢查機制+完備的覆蓋率量化才能夠獲得有信心的驗證結果，缺一不可。另外，這三者中的任何一個做到絕對的完備就是非常難的。

如果覆蓋率完備了，也可以保證激勵的完備。如果發現用例構造過程非常困難，大概率是驗證環境架構的不合理。要么趨向于定向用例，你需要維護非常多的sequence，經常一個需求會讓你改動多個sequence；要么趨向完全隨機，可控性比較差。這兩個情況都降低驗證效率。

checker是必須要保證完備的，否則就算你激勵覆蓋到了某個場景，你也識別不出來問題。驗證的重點是發現所有的bug，然后才是盡可能地保證激勵完備性。如果非要分個優先級，個人覺得checker的完備要高于激勵的完備。因為如果你遺漏了某個bug，更上層的驗證環境也許可以通過集成你的checker來發現問題。

覆蓋率也非常重要。否則就是在黑暗中胡亂開槍射擊，你不知道去過哪里，也就不知道后面要往哪里去了。

保證激勵、檢查和覆蓋率的完備，全部都是難點。

審核編輯：劉清