EE学生一枚简单说两句。制定目标得结合项目风险和进度。功能覆盖率目标要具体，比如‘所有支持的卷积模式覆盖100%’、‘所有数据精度模式组合覆盖’。建议跟设计、算法同事开个会，一起定出关键功能清单，按优先级排。代码覆盖率目标，我们团队一般要求行覆盖>95%，条件覆盖>85%，翻转覆盖看情况。但AI加速器里控制逻辑少，数据通路多，条件覆盖率可能更难达到，不必死磕。配合使用上，功能覆盖率是‘我们要验什么’，代码覆盖率是‘我们验得够不够细’。每周对覆盖报告，重点看功能覆盖达标但代码未覆盖的模块，通常这里有隐藏bug。另外，注意覆盖点不要设得太细，否则仿真慢，维护成本高。
先别慌，这事儿得分步走。功能点太多，就从架构文档和指令集手册入手，把加速器的操作模式、数据格式、异常场景都列出来。我的经验是，按‘指令-数据流-控制状态’三个维度分解。指令覆盖率关注所有指令类型和组合；数据流覆盖率关注数据从输入到输出的路径（比如不同位宽、特殊值）；控制状态覆盖率关注内部状态机、流水线停顿等。功能覆盖率模型就用SystemVerilog covergroup来搭，针对每个维度定义bins。代码覆盖率的话，行覆盖率95%以上，条件覆盖率90%以上是行业常见安全线，但重点不是追求100%，而是分析未覆盖的代码是否对应未验证的功能。两者配合：先用功能覆盖率驱动测试，再看代码覆盖率查漏，如果代码覆盖率高但功能点没测全，那测试可能偏了；反过来，如果功能点都覆盖了但代码覆盖率低，可能有些冗余代码或隐藏路径。注意，别一开始就追求高指标，先定核心场景的覆盖，再逐步扩展。
哈，兄弟，同是验证人，这坑我踩过。领导要计划，你不能只给数字，得给思路。针对复杂AI加速器，我的经验是：抓两头。一头是“指令集”，这是灵魂。把指令手册当圣经，每条指令的操作数、寻址模式、资源冲突、异常情况都列出来，做成覆盖点。另一头是“数据流”，从DDR到计算单元再写回，把这条通路上的所有可能路径（比如旁路、广播、压缩）都建模覆盖。功能覆盖率模型别一开始就想搞太细，先建主干，比如“成功完成一次卷积计算”作为一个covergroup，里面再慢慢加约束。代码覆盖率目标，我们项目一般底线是：行覆盖>95%，条件覆盖>90%，翻转覆盖对数据总线、状态机信号要求100%。但记住，代码覆盖率高不代表验证完了，AI加速器最怕的是角落场景没触发，比如计算溢出时的饱和处理、多核同步时的竞争。所以一定要用功能覆盖率去驱动测试，然后看代码覆盖率的缺口，分析是不是测试没写到，还是设计代码多余。另外，建议用上断言（assertion），它能帮你监控接口协议和内部假设，也是覆盖的补充。最后，和设计工程师多吵吵架，他们对哪些地方容易出错最清楚，把这些点优先覆盖。
先别慌，这事儿得分步走。你感觉功能点多，是因为一开始就想一口吃成胖子。建议先从架构和规格文档入手，把AI加速器的功能分解成几个大层次：指令解码、数据搬运（DMA）、计算核心（比如矩阵乘、卷积、激活）、存储层次、控制状态机。针对每一层，再细化为具体的场景，比如“不同精度的矩阵乘法”、“跨bank的数据读写”、“异常指令处理”。功能覆盖率模型就围绕这些场景来建，用SystemVerilog的covergroup，重点覆盖操作码、数据格式、地址对齐、异常类型等关键交叉情况。代码覆盖率的话，行覆盖率（line）至少95%以上，条件覆盖率（branch）90%以上，翻转覆盖率（toggle）看情况，关键信号必须覆盖。两者配合上，功能覆盖率指导你“该验什么”，是目标；代码覆盖率告诉你“验没验到”，是结果。如果代码覆盖率很高但功能点没覆盖全，说明测试用例偏了；反之，如果功能点都覆盖了但代码覆盖率低，可能有冗余代码或遗漏场景。最后注意，别追求100%代码覆盖，有些代码比如复位逻辑或防御性代码，可能确实难触发，要结合设计意图判断。
我验证过类似模块，分享点实战经验。制定覆盖计划第一步是拉个表格，把规格书里的所有功能特性、配置参数、接口信号、性能场景都列出来，然后和设计、架构师一起评审，确定哪些是必须覆盖的（critical），哪些是最好有（nice to have）。功能覆盖率模型定义要具体可测，比如针对复杂指令集，可以按指令类别（加载/存储、计算、控制）建covergroup，每个group里覆盖操作码、源/目的寄存器地址、立即数范围等交叉覆盖。数据通路多样的话，重点覆盖数据从输入到输出的所有可能路径，包括正常流、旁路、停滞、清空等。代码覆盖率目标我们项目一般定在：行覆盖率>98%，条件覆盖率>90%，翻转覆盖率>80%。但这个不是硬性安全线，关键是要分析未覆盖的代码。每次回归后，把代码覆盖率报告和功能覆盖率报告对比看：如果功能覆盖率100%但代码覆盖率低，说明测试可能缺少对某些代码分支的激励；如果代码覆盖率高但功能覆盖率低，说明测试可能在做无用功，没打到关键功能点。另外，建议用脚本自动追踪覆盖率的增长趋势，设定阶段性目标，避免一次性压力太大。
先抓大放小，别被细节淹死。AI加速器再复杂，核心无非是计算、存储、控制、通信这几大块。建议你先从架构文档和指令集手册入手，把功能分解成几个层次：顶层是场景（比如完整的模型推理流程），中间层是子功能（比如卷积计算、矩阵乘、激活函数处理、数据搬运），底层是具体的操作和配置（比如不同数据位宽、不同内存模式、异常处理）。针对每一层，用SystemVerilog covergroup定义功能覆盖率模型，重点抓数据流和控制流的正确性。例如，covergroup可以覆盖到：所有支持的指令类型都被执行过；数据通路的各个路径（比如旁路、缓存命中/失效）都被遍历；各种典型和边界的数据模式（比如全0、全1、溢出值）都经过计算。代码覆盖率目标的话，行覆盖率通常要求95%以上，条件覆盖率85%以上，翻转覆盖率看情况。但记住，代码覆盖率高不代表功能覆盖全，它只能告诉你代码有没有被执行，不能保证功能对不对。两者要配合：先用功能覆盖率驱动测试，看主要功能点是否测到；再用代码覆盖率查漏，发现那些没执行到的代码，反过来分析是不是功能覆盖率模型有缺失，或者有些代码根本是冗余的。注意，别一开始就追求100%代码覆盖，有些防御性代码或异常处理逻辑在正常测试中很难触发，需要定向异常测试。
