【摘 要】
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随着集成电路和制造工艺的迅速发展,可以将越来越复杂的功能模块IP(Intellectual Property)核集成到单块芯片上,但功能模块的高度集成和测试资源的稀缺性,使得SoC (system-on
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随着集成电路和制造工艺的迅速发展,可以将越来越复杂的功能模块IP(Intellectual Property)核集成到单块芯片上,但功能模块的高度集成和测试资源的稀缺性,使得SoC (system-on-chip)芯片的测试也变得更为复杂?由于每个IP核的规模大小与其数据端口的数目都不一样,而测试总线的数目却一定,为了缩短SoC的测试时间,需在同一时间内尽可能对多个IP核进行并行测试,因此如何将IP核合理分配到不同带宽的测试总线上尤为关键?本文以获得芯片最短的测试时间按为切入点,就SoC测试调度的优化问题展开研究,设计了一种基于云量子进化算法的SoC测试优化方案文章首先研究了SoC测试的相关理论,并着重分析了已有的基于量子进化算法的SoC测试调度数学模型,量子进化算法具有优异的鲁棒性和并行性,能提高算法的寻优能力和最优解的搜索速度,但同时由于量子进化算法采用单一方向量子门进行种群的更新,依旧会使算法易陷于局部最优解?为更好的解决算法早熟问题,通过对新兴起的云模型理论进行研究,根据云模型中云滴具有良好的随机性和稳定倾向性,用云理论来对量子进化算法进行改进,设计了云量子进化算法,并建立其相应的SoC测试数学模型?在考虑功耗约束的条件下,对传统的功耗测试模型进行优化研究,以便能更好的实现SoC测试时间和测试功耗的协同优化?最后,以ITC 02 Test Benchmarks电路为实验对象进行仿真?实验结果表明在解决功耗约束下的SoC测试调度优化问题上,云量子进化算法与已有算法相比,具有更好的寻优能力,缩短了SoC的测试时间.
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