빠르고 강력하게 검증 생산성 높이기 - 퀘스타 인팩트를 활용한 커버리지 클로져 달성

Mentor, a Siemens Business / 박성진 대리

웨비나정보 웨비나Q&A

김*숙2020-04-23 오전 11:05:52
더 다양한 유즈케이스에 대한 웨비나 도 기대할께요. 감사합니다.
Mentor12020.04.23
네 참여해 주셔서 감사합니다
신*영2020-04-23 오전 11:05:45
감사합니다.
e4ds2020.04.23
감사합니다^^
이*훈2020-04-23 오전 11:05:45
수고 많으셨습니다, 감사합니다!
e4ds2020.04.23
감사합니다~~
임*식2020-04-23 오전 11:05:25
중요 내용들만을 엄서하여 웨비나해주셔서 감사합니다.
Mentor12020.04.23
네 참석해 주셔서 감사합니다
이*현2020-04-23 오전 11:04:04
수고하셨습니다.~
e4ds2020.04.23
감사합니다~~
이*진2020-04-23 오전 11:03:07
수고하셨습니다. 향후에 멘토툴을 활용한 si/pi 관련 세미나도 부탁드립니다.
e4ds2020.04.23
안녕하세요 설문을 통해 해당 의견 남겨주시길 꼭 꼭 부탁드립니다!
이*진2020-04-23 오전 11:02:28
조금 생소한 분야라 많은 부분은 캐치하지는 못했네요.
e4ds2020.04.23
화면 우측에 있는 발표 자료와 관련 백서 등 추가 자료도 참고 부탁드리겠습니다!
김*열2020-04-23 오전 11:01:42
좋은 내용 잘 들었습니다. 수고하셨습니다.
e4ds2020.04.23
감사합니다^^
정*균2020-04-23 오전 11:01:23
머신러닝과 딥러닝 둘다 적용된건가요?
mentor22020.04.23
Questa inFact 는 AI나 machine learning의 개념과는 조금 다릅니다. inFact의 경우 미리 기술된 커버리지 타겟을 분석하여 나올수 있는 케이스에 대해 분석하여 랜덤값을 생성해 주는 형식입니다.
신*욱2020-04-23 오전 11:01:05
추가로 Xilinx/Intel에서 제공하는 IP들에 대한 Coverage도 100% Check가 가능한가요?
Mentor12020.04.23
inFact가 covergroup 및 stimulus를 볼 수 있고 import가 가능하다면 사용하여 효율적으로 테스트할 수 있습니다. 하지만, 그것이 불가능 하다면 TB import가 불가능하기때문에 사용하기 힘듭니다.