伴随着物联网技术的急速发展,如何对其产生的“海量”大数据进行高效迅捷的信息处理成为物联网技术发展应用的重要课题之一。随着人工智能技术的快速发展成熟,其与物联网技术的有机结合越来越受科研人员的关注。在人工智能技术的应用中,机器学习技术无论是在数据学习处理还是挖掘等方面均具有强大的技术优势,该技术未来将在物联网领域得到广泛的应用也逐步成为了人们的共识。本文基于课题组研发的ANN(Artificial Neural Network,人工神经网络)节点芯片,完成可复用ANN节点IP(Intellectual Property,知识产权)核的功能验证,组建由搭载了本IP核的物联网智能终端群构成的ANN网络集群并实现了应用。运用UVM(Universal Verification Methodology,通用验证方法学)验证方法学对可复用ANN节点IP核进行完备的功能验证,在此基础上,针对智能物联网终端ANN集群的应用场景,提出了搭载ANN节点IP核组成的物联网智能ANN集群的具体实现方案,并对相应的方案进行了仿真验证。首先,本文对课题涉及的重要理论工具——UVM验证方法学进行了解析,阐述并分析了其对应验证平台的各部件组成,并对其派生机制的特点和其平台管理机制的调度特性进行了介绍。其次,在对可复用ANN节点IP核的进行了全面分析之后,对其功能点进行了提取并制定了针对其功能的验证计划,并在此基础上完成了可复用ANN节点IP核对应UVM验证平台的设计实现。再次,基于可复用ANN节点IP核,本文首先提出了由智能物联网终端组成的ANN节点网络中不同节点间的组网机制和组网方案,接着通过通信管理单元IP的具体设计,阐述了使智能物联网终端ANN集群运行的具体实现过程。最后,本文应用搭建的验证平台完成了对可复用ANN节点IP核的仿真验证以及针对通信管理单元IP的不同节点间组网效果仿真。其中本文搭建的UVM验证平台的仿真报告表明其实现了对可复用ANN节点IP核98%以上的代码覆盖率以及100%的功能覆盖率分析,课题设计的记分板对应对比结果也完全通过;此外本文设计的ANN节点网络集群的组网效果和通信效果满足设计要求,本文设计的方案对解决将物联网终端组成ANN集群使所有终端作为人工神经元参与ANN计算的实际应用问题具有一定的应用价值。本文所设计的基于UVM验证方法学搭建而成的验证平台能够实现对可复用ANN节点IP核的全面高效功能验证,同时本文提出的ANN节点网络中不同节点间的数据交互机制对推动人工智能在物联网中的应用也具有一定的工程实用价值。