本发明专利技术涉及数据处理技术领域，提供一种芯片模拟软件的数据处理方法及系统，方法包括：获取缓存数据，所述缓存数据包括输入数据及对应的输出数据、输出结果过程的系统日志；根据所述输入数据确定不同驾驶场景及根据所述输出数据确定不同行为决策后，对所述缓存数据进行标记得到缓存标记数据；基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的热点特征值、获取难度及获取成本；根据所述不同行为决策的热点特征值、不同行为决策的获取难度及不同行为决策的获取成本得到不同行为决策的优化优先级；根据所述不同行为决策的优化优先级进行数据优化。该方法能保证数据优化的准确性，释放缓存空间，提高系统运行效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种芯片模拟软件的数据处理方法及系统。
技术介绍
1、在当今的汽车市场中，新能源汽车已经逐渐占据了汽车行业的多数市场，其中汽车的智能化则是新能源汽车的最大亮点之一，因此为了提高汽车产品的智能化表现，各式各样的车载软件也逐渐在被开发。为了能够使产品匹配其需要的智能化效果，芯片的性能则显得至关重要，进而导致车载领域对芯片的需求量非常大。在对车载软件进行开发和验证的过程中，通常利用芯片模拟软件进行工作，从而降低研发成本并提高研发效率，为了能够更加真实、高效的模拟芯片的工作，因此就有了芯片模拟软件的设计。
2、现有芯片模拟软件的数据处理方法是针对逻辑单元模块，以输入数据为索引，检索一个存储有计算结果的缓存表，通过内部寄存器检索到输入输出缓存表口。若缓存表有对应所述输入数据的结果则直接提取表中的缓存结果作为模块的输出，并将结果更新到所述缓存表中，反之则在获取输出数据后将结果更新到所述缓存表中。
3、现有的数据处理方法通过以重用之前缓存的计算结果来提高模拟计算速度的方法以提高仿真计算速度，但是随着仿真的不断进行，缓存表中所包含的信息会逐渐膨胀，存在较多使用率较低的数据索引，造成缓存空间的拥挤同时导致运行内存空间减小，数据的处理效率降低。
技术实现思路
1、为了解决缓存空间拥挤的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种芯片模拟软件的数据处理方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、一种芯片模拟软件的数据处理方法，包括：
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p>3、获取缓存数据，所述缓存数据包括输入数据及对应的输出数据、输出结果过程的系统日志；4、根据所述输入数据确定不同驾驶场景及根据所述输出数据确定不同行为决策后，对所述缓存数据进行标记得到缓存标记数据；
5、基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的热点特征值；
6、基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的获取难度；
7、基于所述缓存标记数据得到不同行为决策的获取成本；
8、根据所述不同行为决策的热点特征值、不同行为决策的获取难度及不同行为决策的获取成本得到不同行为决策的优化优先级；
9、根据所述不同行为决策的优化优先级进行数据优化。
10、优选地，基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的热点特征值，包括：
11、根据缓存标记数据计算得到不同驾驶场景下不同行为决策的热点程度及不同驾驶场景的验证占比；
12、基于所述不同驾驶场景下不同行为决策的热点程度及不同驾驶场景的验证占比计算得到不同行为决策的加权热点程度；
13、将所述不同行为决策的加权热点程度作为所述不同行为决策的热点特征值。
14、优选地，所述根据缓存标记数据计算得到不同驾驶场景下不同行为决策的热点程度，包括：
15、根据缓存标记数据获取不同驾驶场景下不同行为决策的出现频率和时间戳信息；
16、基于所述不同驾驶场景下不同行为决策的时间戳信息计算不同驾驶场景下不同行为决策的时间戳密度和时间戳分布重心时刻；
17、基于所述不同驾驶场景下不同行为决策的出现频率、时间戳密度和时间戳分布重心时刻计算得到不同驾驶场景下不同行为决策的热点程度。
18、优选地，所述不同行为决策的加权热点程度的计算公式为：
19、；
20、其中，表示行为决策的加权热点程度，，表示驾驶场景的总数量，表示驾驶场景下行为决策的热点程度，表示驾驶场景的验证占比。
21、优选地，所述输入数据包括环境感知数据；
22、基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的获取难度，包括：通过分析不同行为决策所对应的所有驾驶场景的环境感知数据得到不同行为决策的获取难度。
23、优选地，基于所述缓存标记数据得到不同行为决策的获取成本，包括：
24、根据所述输出结果过程的系统日志获得不同行为决策的成本参数，所述成本参数包括响应时间、带宽消耗、计算资源；
25、对所述成本参数进行去单位化并取和值得到所述不同行为决策的获取成本。
26、优选地，所述不同行为决策的优化优先级的计算公式为：
27、；
28、其中，表示行为决策的优化优先级，表示归一化函数，表示行为决策的热点程度，表示行为决策的获取成本，表示行为决策的获取难度，表示行为决策的时效性。
29、优选地，根据所述不同行为决策的优化优先级进行数据优化为，若某个行为决策的优化优先级大于预设的阈值，则删除该数据。
30、一种芯片模拟软件的数据处理系统，包括：
31、数据获取模块，用于获取缓存数据，所述缓存数据包括输入数据及对应的输出数据、输出结果过程的系统日志；
32、数据标记模块，用于根据所述输入数据确定不同驾驶场景及根据所述输出数据确定不同行为决策后，对所述缓存数据进行标记得到缓存标记数据；
33、数据分析模块，用于基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的热点特征值、获取难度及基于所述缓存标记数据得到不同行为决策的获取成本，以及根据所述不同行为决策的热点特征值、不同行为决策的获取难度及不同行为决策的获取成本得到不同行为决策的优化优先级；
34、数据优化模块，用于根据所述不同行为决策的优化优先级进行数据优化。
35、优选地，所述数据处理系统还包括：触发模块，用于根据预设的触发条件判断是否启动数据优化程序。
36、本专利技术具有如下有益效果：本专利技术提出的芯片模拟软件的数据处理方法及系统，通过结合不同行为决策的热点程度、获取难度及获取成本，深入分析每个数据在车载软件运行过程中的价值，从而得到优化优先级，根据该优化优先级来进行数据优化，从而保证数据优化的准确性，释放缓存空间，提高系统运行效率。
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【技术保护点】
1.一种芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的热点特征值，包括：
3.如权利要求2所述的芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，所述根据缓存标记数据计算得到不同驾驶场景下不同行为决策的热点程度，包括：
4.如权利要求2所述的芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，所述不同行为决策的加权热点程度的计算公式为：
5.如权利要求1所述的芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，所述输入数据包括环境感知数据；
6.如权利要求1所述的芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，基于所述缓存标记数据得到不同行为决策的获取成本，包括：
7.如权利要求1-6任一项所述的芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，所述不同行为决策的优化优先级的计算公式为：
8.如权利要求7所述的芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，根据所述不同行为决策的优化优先级进行数据优化，包括：若某个行为决策的优化优先级大于预设的阈值，则删除该数据。
9.一种芯片模拟软件的数据处理系统，其特征在于，包括：
10.如权利要求9所述的芯片模拟软件的数据处理系统，其特征在于，还包括：
...
【技术特征摘要】
1.一种芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，基于所述缓存标记数据分析得到不同行为决策的热点特征值，包括：
3.如权利要求2所述的芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，所述根据缓存标记数据计算得到不同驾驶场景下不同行为决策的热点程度，包括：
4.如权利要求2所述的芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，所述不同行为决策的加权热点程度的计算公式为：
5.如权利要求1所述的芯片模拟软件的数据处理方法，其特征在于，所述输入数据包括环境感知数据；
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：亢维洲，
申请(专利权)人：元拓科技大连有限公司，
类型：发明
国别省市：
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