功能二：智能化系统级性能瓶颈分析

“除了功耗，性能瓶颈的快速定位也是软硬件协同的关键。”李志远切换到下一个功能演示。

“我们增强了‘盘古’平台的性能剖析（能力。现在，它可以自动分析来自硬件仿真器或FPGA原型的、包含软硬件事件（如函数调用、中断、缓存命中/缺失、总线事务等）的海量执行追踪数据。”

“更重要的是，”他强调，“我们初步引入了机器学习算法！平台可以根据历史数据和预设的性能模型，自动识别出潜在的系统性能瓶颈！比如，”屏幕上弹出一个分析报告，“‘系统检测到在运行图形渲染任务时，GPU纹理缓存的缺失率异常偏高，同时AXI总线出现高频率的读拥塞。建议：检查GPU驱动的纹理管理策略，或考虑在硬件层面增大纹理缓存容量/优化总线仲裁优先级。’”

“这种智能化的瓶颈分析和优化建议，可以极大地缩短OS和应用软件开发者的调试时间，并为硬件团队的下一代设计提供最直接、最有价值的输入！”

功能三：面向并发与安全的增强型形式化验证

“对于‘天枢’这样集成了多个高性能CPU核、GPU核、DSP核以及复杂DMA引擎的SoC，如何保证它们在高并发、高负载下交互的正确性，防止出现数据竞争、死锁等问题，是一个巨大的挑战。”

“传统的动态仿真很难覆盖所有可能的并发场景。为此，我们进一步增强了‘盘古’平台的形式化验证能力。”

“我们开发了专门针对多核缓存一致性协议、总线仲裁逻辑、以及关键硬件信号量等并发控制机制的形式化模型和验证属性库。利用这些工具，硬件设计团队可以在RTL代码冻结前，就从数学上严格证明这些关键并发逻辑的正确性，最大限度地消除那些最隐蔽、最致命的系统级Bug！”

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