[헬로티] 본고는 AD/ADAS 시대를 맞이해 이처럼 중요해진 V&V 문제에 대한 해결책을 살펴보고 설명하는 5부작 시리즈의 첫 번째 기사이다. 본 시리즈에서 살펴볼 솔루션은 확장 가능한 충실도를 갖는 가상 ECU, 제약조건 기반 설계(CBD) 방식의 생성적 MDD 워크플로우, 소프트웨어 아키텍처 표준, 테스트 프레임워크 표준, 모델링 및 툴 상호운용성 표준, 그리고 아키텍처 인식 검사이다. 본 시리즈에서 소개할 기사 내용에 대한 개요는 다음과 같다. 1. 동향, 해결과제, 영향 및 솔루션 2. XIL 테스트 벤치 내의 확장 가능한 충실도 — 다양하게 요구되는 수많은 V&V 수준을 저마다 최적으로 지원하는 다양한 테스트 벤치 플랫폼이 없이는 엄청난 규모의 문제들을 다룰 수 있도록 테스트 시간 및 범위를 확장할 수 없다. 3. 프로세스 전반에 걸친 테스트 재사용 — 테스트의 재사용 없이는 전기전자 시스템의 검사 및 검증에 드는 비용과 시간으로 인해 일하기가 힘들어지며, 커버리지가 미흡해져 엄격한 안전성 및 보안성 요건에 부응할 수 없다. 4. 생성적 모델 기반 개발(MDD) 워크플로우 — 자동화 툴은 엔지니어링 시간과 노력을 크게 절감해줄 뿐만
[첨단 헬로티] 칩스앤미디어, 멘토 Catapult High-Level Synthesis (HLS) Platform을 도입해 자사 최초의 컴퓨터 비전 IP 구현 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 분야의 선도업체인 한국 멘토, 지멘스 비즈니스는 칩스앤미디어가 멘토의 설계 검증 솔루션인 '캐타펄트 HLS(Catapult™ High-Level Synthesis Platform)'을 도입함으로써 심층 신경망(DNN) 알고리즘을 이용해 객체의 실시간 검출을 위한 자사의 c.WAVE100 컴퓨터 비전 IP를 설계 및 검증했다고 발표했다. 칩스앤미디어는 자동차, 감시 및 가전과 같은 시장에 널리 사용되는 SoC 디자인용의 고성능, 고품질 비디오 IP의 주요 공급사이다. 칩스앤미디어는 차별화된 머신러닝 IP를 고객에게 신속하게 제공하기 위해 기능 검증 시간, 타이밍 클로저, 설계 및 아키텍처 최적화를 앞당김으로써 생산성을 극적으로 높여야 했다. 이를 통해 머신러닝 알고리즘과 아키텍처의 연구개발에 더 많은 시간을 투자할 수 있기 때문이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 수작업으로 코딩하던 기존의 RTL(register transfer level) 플로우에서 벗어
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