摘要：随着硬件设计规模和复杂程度的不断增加,验证收敛的挑战难度不断增大,单纯依靠增加CPU核数量并行测试的方法治标不治本。如何在投片前做到验证关键指标收敛,是验证工程师面对的难题。为解决这一难题,提出了采用人工智能驱动的验证EDA工具和生成式大模型两种提效方案,其中EDA工具有Cadence利用人工智能驱动的Verisium apps和采用机器学习技术Xcelium ML,前者用来提升验证故障定位效率,包括Verisium AutoTriage、Verisium SemanticDiff、Verisium WaveMiner等,后者可用来提升验证覆盖率收敛效率。生成式大模型可辅助智能debug和自动生成验证用例,主要介绍各实现方案,并给出了项目实验提升结果。

摘要：建筑物是世界上最大的能源消耗者之一,探究如何实现绿色建筑是可持续发展战略的有效途径之一。随着绿色建筑的发展,建筑的日照节能变得十分重要,而BIM在节能日照方面的运用比较方便直观,也能从三维视图中了解建筑物的日照因素的变化,能便捷地分析其日照情况。本研究对东南大学九龙湖校区的土木楼进行日照节能分析,得出其日照情况符合要求,提出的节能方案比较合理,有一定的社会效益和经济效益。