[Cadence]Verisium platform tools 的关系

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请教一下各位，Verisium debug 套件，如果要使用中Verisium AutoTriage， Verisium WaveMiner等功能，是需要额外安装verisium_apps吗，单独一个verisium_debug是不够的？以及Verisiumn和JedAI和verisium_manager的关系是啥呀。


谢谢

LuckyCoCo

你好！很高兴为你介绍 Cadence 的 Verisium Platform。这是一个非常前沿的工具平台，代表着 Cadence 将人工智能（AI）和大数据应用于数字验证领域的战略方向。
Verisium Platform 不是一个单一的工具，而是一个集成了多个应用（Apps）的平台（Platform）。这些应用相互协作，共享数据，共同工作，以解决芯片验证中的核心痛点：调试（debug）和回归测试管理（regression management）。
其核心关系可以概括为：

Verisium Platform = JedAI Platform (数据基础) + 多个AI驱动的应用 (功能)

下面我将详细解释它们之间的关系。

---

JedAI Platform: 数据核心
JedAI (Joint Enterprise Data and AI) Platform 是整个 Verisium 平台的基石。可以把它想象成一个巨大的、集中的数据库。

• 数据收集：JedAI 的首要任务是收集所有验证过程中产生的数据。这些数据不仅包括波形文件（waveform）、覆盖率报告（coverage reports）、仿真日志（log files），还包括源代码（source code）和修订历史（revision control systems）等。
  
• 数据统一：它打破了传统工具之间的数据孤岛。无论是来自 Cadence Xcelium 仿真器、Palladium 仿真器还是 Protium 原型系统的文件，JedAI 都能将它们统一到一个可查询和分析的格式中。
  
• AI赋能：JedAI 平台提供了强大的数据分析和机器学习（ML）能力。正是有了这个统一的数据基础，Verisium 平台才能应用 AI 算法进行自动化分析和决策。
  
  

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Verisium Platform 的核心应用
Verisium Platform 是一套建立在 JedAI 平台之上的 AI 驱动的应用（Apps），它们负责执行具体的验证任务。

1. Verisium Manager

• 角色：总指挥和任务调度中心。
  
• 功能：Verisium Manager 是一个全面的**验证管理（verification management）**解决方案。它负责：
  
  
  • 回归测试管理：管理和调度大规模的回归测试任务。
    
  • 验证规划：跟踪验证计划的进度和覆盖率情况。
    
  • AI驱动的测试集优化：它能分析历史数据，识别出最有可能发现新 bug 的测试用例，从而优化计算资源的使用，避免运行冗余的测试。
    
    

2. Verisium Debug

• 角色：AI驱动的调试工作台。
  
• 功能：Verisium Debug 提供了新一代的调试界面，它原生集成了 AI 能力来加速根因分析。
  
  
  • 波形分析：它可以智能地比较通过测试（passing tests）和失败测试（failing tests）的波形，自动识别出最可疑的信号和时间点，从而大大缩小工程师的调试范围。
    
  • 跨引擎调试：它能够无缝地在 Xcelium 仿真、Palladium 仿真和 Protium 原型系统之间切换，提供统一的调试体验。
    
    

3. Verisium AutoTriage

• 角色：自动化的错误分类助手。
  
• 功能：它利用机器学习模型，自动分析失败的测试日志，将由同一个根本原因（root cause）导致的多个测试失败分组在一起。这解决了回归测试中常见的痛点：一个 bug 导致大量测试失败，但工程师只需修复一次。
  
  

4. Verisium PinDown

• 角色：智能的根因定位器。
  
• 功能：该工具通过分析 JedAI 平台中的源代码变更、测试报告和日志文件，来预测哪一次代码提交（check-in）最有可能引入了 bug。这可以帮助工程师快速找到问题代码的源头，而不是大海捞针般地检查所有改动。
  
  

5. Verisium WaveMiner

• 角色：波形数据挖掘和分析专家。
  
• 功能：它应用强大的 AI 引擎，从大量的波形数据中挖掘出有意义的信息，并自动识别出与测试失败最相关的信号和时序。
  
  

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关系总结
Verisium Platform 的工具链形成了一个完整的、以数据为中心的闭环：

• 数据收集（JedAI）：所有验证引擎（Xcelium, Palladium 等）产生的数据被统一汇集到 JedAI 平台。
  
• 管理与优化（Verisium Manager & Apps）：Verisium Manager 负责调度任务，而像 AutoTriage 和 PinDown 这样的应用利用 JedAI 中的数据，帮助工程师快速定位和分类失败。
  
• 智能调试（Verisium Debug & WaveMiner）：当需要深入分析时，Verisium Debug 提供了统一的界面，并通过 WaveMiner 等 AI 应用进行波形和根因分析。
  
  

总而言之，Verisium Platform 的核心价值在于，它将传统的单次运行、单引擎的验证流程，升级为大数据和 AI 驱动的跨引擎、多任务的验证流程。这使得验证团队能够更快地找到 bug，提高回归测试的效率，并最终加速芯片的上市时间。

LuckyCoCo

你好！很高兴为你介绍 Cadence 的 Verisium Platform。这是一个非常前沿的工具平台，代表着 Cadence 将人工智能（AI）和大数据应用于数字验证领域的战略方向。

Verisium Platform 不是一个单一的工具，而是一个集成了多个应用（Apps）的平台（Platform）。这些应用相互协作，共享数据，共同工作，以解决芯片验证中的核心痛点：调试（debug）和回归测试管理（regression management）。

其核心关系可以概括为：

Verisium Platform = JedAI Platform (数据基础) + 多个AI驱动的应用 (功能)

下面我将详细解释它们之间的关系。

JedAI Platform: 数据核心
JedAI (Joint Enterprise Data and AI) Platform 是整个 Verisium 平台的基石。可以把它想象成一个巨大的、集中的数据库。

数据收集：JedAI 的首要任务是收集所有验证过程中产生的数据。这些数据不仅包括波形文件（waveform）、覆盖率报告（coverage reports）、仿真日志（log files），还包括源代码（source code）和修订历史（revision control systems）等。

数据统一：它打破了传统工具之间的数据孤岛。无论是来自 Cadence Xcelium 仿真器、Palladium 仿真器还是 Protium 原型系统的文件，JedAI 都能将它们统一到一个可查询和分析的格式中。

AI赋能：JedAI 平台提供了强大的数据分析和机器学习（ML）能力。正是有了这个统一的数据基础，Verisium 平台才能应用 AI 算法进行自动化分析和决策。

Verisium Platform 的核心应用
Verisium Platform 是一套建立在 JedAI 平台之上的 AI 驱动的应用（Apps），它们负责执行具体的验证任务。

1. Verisium Manager
角色：总指挥和任务调度中心。

功能：Verisium Manager 是一个全面的**验证管理（verification management）**解决方案。它负责：

回归测试管理：管理和调度大规模的回归测试任务。

验证规划：跟踪验证计划的进度和覆盖率情况。

AI驱动的测试集优化：它能分析历史数据，识别出最有可能发现新 bug 的测试用例，从而优化计算资源的使用，避免运行冗余的测试。

2. Verisium Debug
角色：AI驱动的调试工作台。

功能：Verisium Debug 提供了新一代的调试界面，它原生集成了 AI 能力来加速根因分析。

波形分析：它可以智能地比较通过测试（passing tests）和失败测试（failing tests）的波形，自动识别出最可疑的信号和时间点，从而大大缩小工程师的调试范围。

跨引擎调试：它能够无缝地在 Xcelium 仿真、Palladium 仿真和 Protium 原型系统之间切换，提供统一的调试体验。

3. Verisium AutoTriage
角色：自动化的错误分类助手。

功能：它利用机器学习模型，自动分析失败的测试日志，将由同一个根本原因（root cause）导致的多个测试失败分组在一起。这解决了回归测试中常见的痛点：一个 bug 导致大量测试失败，但工程师只需修复一次。

4. Verisium PinDown
角色：智能的根因定位器。

功能：该工具通过分析 JedAI 平台中的源代码变更、测试报告和日志文件，来预测哪一次代码提交（check-in）最有可能引入了 bug。这可以帮助工程师快速找到问题代码的源头，而不是大海捞针般地检查所有改动。

5. Verisium WaveMiner
角色：波形数据挖掘和分析专家。

功能：它应用强大的 AI 引擎，从大量的波形数据中挖掘出有意义的信息，并自动识别出与测试失败最相关的信号和时序。

关系总结
Verisium Platform 的工具链形成了一个完整的、以数据为中心的闭环：

数据收集（JedAI）：所有验证引擎（Xcelium, Palladium 等）产生的数据被统一汇集到 JedAI 平台。

管理与优化（Verisium Manager & Apps）：Verisium Manager 负责调度任务，而像 AutoTriage 和 PinDown 这样的应用利用 JedAI 中的数据，帮助工程师快速定位和分类失败。

智能调试（Verisium Debug & WaveMiner）：当需要深入分析时，Verisium Debug 提供了统一的界面，并通过 WaveMiner 等 AI 应用进行波形和根因分析。

总而言之，Verisium Platform 的核心价值在于，它将传统的单次运行、单引擎的验证流程，升级为大数据和 AI 驱动的跨引擎、多任务的验证流程。这使得验证团队能够更快地找到 bug，提高回归测试的效率，并最终加速芯片的上市时间。