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RVS — 嵌入式App分析套件

        随着芯片产业日新月异,汽车行业也不断更新迭代整车电子电气系统 的各项技术。在过去 的四十年中,整车上 的控制器数量快速增长,却仍不能满足愈发多样、复杂 的功能设计对硬件 的需求。控制器架构精简、集成逐渐成为了未来 的发展方向,域控制器等概念逐步走进了业界,ISO-26262等标准也应运而生,为控制器系统 的研发方法及规范提出一系列要求。这些潮流在一方面降低了控制器及线束等原料成本,规范了开发方法,提高了开发质量;但另一方面,越来越高 的功能集成度、越来越复杂 的嵌入式芯片以及高标准 的开发要求也给开发工作带来了诸多挑战,例如:

1.如何评估代码对硬件资源 的使用情况?
2.如何评估控制器在复杂工况下 的运行情况?
3.如何高效管理代码测试用例和测试过程?
4.如何评估代码覆盖度?
5.如何定位、解决代码中非功能性 的问题?
6.如何让嵌入式App研发流程符合高ASIL标准 的要求?
7.......
 
        Rapita企业推出 的Rapita Verification Suite(以下简称为RVS)是一款包含多种嵌入式App分析工具 的套件,能够提供嵌入式代码测试过程管理、代码覆盖度分析、时间性能分析、任务调度分析等功能,并且拥有配套 的数据记录仪RTBx。RVS能够提供一套易于部署、易于使用且行之有效 的嵌入式App分析解决方案。同时,大家也提供目标集成、ISO-26262认证、使用培训和日常技术支撑等服务,为RVS工具套件 的使用及嵌入式App研发项目 的推进提供有力支撑。

 

 
产品先容

•  RapiTime

   ♦  计算最差情况实行时间(WCET)和实行时间高水位值

   ♦  快速识别待优化 的代码

   ♦  可支撑单核、多核目标芯片 的分析

 

        RapiTime可计算目标嵌入式App 的最差情况实行时间和高水位时间等时序指标,由此帮助开发人员定位待优化代码,以及生成功能安全认证流程所需 的证据。借助先进、高效 的可配置式目标代码插桩技术,RapiTime可以广泛应用于各种复杂 的目标硬件系统,例如多核心嵌入式系统等。
 

 

 

•  RapiTask

   ♦  可图像化展示系统调度情况
   ♦  高亮展示少见 的时序事件,例如竞争条件
   ♦  识别CPU负载问题 
 

        RapiTask可将嵌入式操作系统 的调度情况进行还原,通过生成甘特图及各类统计图表,辅助开发人员理解多核心和多线程嵌入式系统 的调度行为,识别时序相关问题,根据CPU负载情况评估系统可拓展性。对于传统测试过程中出现 的功能异常、控制器非预期复位等问题,借助RapiTask也可以快速还原异常工况,定位问题根源。

 

 

•  RapiCover:

   ♦  代码覆盖率测试可支撑至MC/DC测试标准
   ♦  极低 的目标硬件额外开销
   ♦  可合并复数个测试 的覆盖率结果
 

       RapiCover是一款目标硬件额外开销极低 的结构化代码覆盖度分析工具。通过高效、可配置 的目标代码插桩工序,RapiCover可支撑包括MC/DC覆盖度测试在内 的多种覆盖度测试标准,帮助开发人员全方位评估代码覆盖度情况,并能将结果导出到报告中以供认证流程 的使用。

 

 
 

•  RapiTest:

   ♦  支撑单元、集成与系统测试 的管理
   ♦  可在目标硬件或上位机上应用实行测试用例
   ♦  维护测试用例和测试需求之间 的可追溯性
 
        RapiTest提供各种强大 的测试编写格式,帮助开发人员管理测试用例及测试需求,并可以实现测试用例 的自动注入和运行,提高测试开发和实行过程 的效率。
 

 

•  RTBx:

   ♦  可持续多天保持每秒跟踪100多万条事件记录
   ♦  极低 的代码插桩开销
 
        RTBx可以以极高 的速率从目标嵌入式硬件中采集跟踪数据。且具有可自定义,低开销 的插桩代码库和易于使用 的网络界面。
 
 
多核系统解决方案
        相较于传统 的单核嵌入式系统,多核系统 的难点在于如何评估核心间代码 的相互影响。运算任务 的分配、核心间 的通信模式与同步模式、公共资源 的分配等细节都会影响整个多核系统 的性能,不恰当 的App实现方法不仅不能有效利用多核心带来 的算力提升,甚至可能对功能实现造成负面影响。
 
        结合RVS工具 的先进性与工程师 的专业常识,大家提供多核系统解决方案:对目标多核系统和目标代码进行细致分析,得出各核心代码之间存在 的各种干扰渠道。在RapiTest中有针对性地编写测试用例,并借助RapiDaemons对这些干扰行为进行量化,通过RapiTask和RapiTime生成测试结果,最终对测试结果进行分析,得到代码 的实际性能数据与各类干扰行为 的具体影响,从而评估代码实现 的效果,并为后续改进优化提供参考。
 
 
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