随着芯片设计的复杂性不断增加，SoC设计的验证工作变得越来越困难。其中，重置域跨越（RDC）验证是一个关键挑战。本文将探讨如何利用高级数据分析技术自动化RDC验证，以提高效率和设计质量。 首先，我们了解到SoC设计的复杂性正在迅速增加，这给设计工程师带来了巨大的挑战。特别是RDC验证，它确保了异步重置域之间数据传输的稳定性。然而，传统的RDC验证方法通常需要大量的手动分析，这不仅耗时而且容易出错。 接着，我们介绍了如何利用高级数据分析技术来自动化RDC验证。这些技术可以快速分析由RDC工具生成的海量数据，识别模式，并建议最优的设置约束。通过识别违规的常见根本原因，如错误的重置域分组或重置顺序问题，数据分析技术提供了可以一次性解决多个RDC路径的建议。 然后，我们通过一个案例研究展示了数据分析在RDC验证中的实际应用。该研究涉及一个包含263,657个寄存器位、多个时钟域和九个重置域的设计。通过应用高级数据分析技术，RDC违规的数量从8000个减少到2732个，降幅超过60%。 最后，我们总结了使用高级数据分析技术自动化RDC验证的好处。这些技术不仅加速了根本原因的识别，而且还通过针对常见设计问题的约束建议提供了可操作的见解。这种方法确保了早期解决真实的设计错误，降低了亚稳态风险，并加强了最终的SoC设计。将这些方法集成到现有的验证流程中，可以节省时间和精力，同时提供更高质量、无错误的芯片设计。