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基于GPU的最大化1~n倍检测的测试向量选择方法

文献类型:期刊论文

作者许达文; 李华伟
刊名计算机辅助设计与图形学学报
出版日期2014
卷号26.0期号:1.0页码:154
关键词测试向量选择 n倍检测 GPU 并行编程
ISSN号1003-9775
英文摘要针对已有的测试向量选择方法采用串行程序实现,难以应对测试程序时间及测试数据量迅速增加的问题,提出一种基于GPU的测试向量选择方法,用于高效地从大测试向量集(n倍检测的测试向量集或随机的测试向量集)中选择出较高测试质量的测试向量.在考虑受限的测试时间/成本的条件下,采用GPU编程将测试向量选择过程并行化,以最大化1~n倍检测覆盖率为目的,将测试向量按照故障检测能力从大到小排序,从而在实际芯片测试时能够尽快淘汰故障芯片,减少测试时间.实验结果表明,与国际上考虑”倍检测的测试选择工作相比,该方法获得了21.9倍加速;与商业工具产生的同样大小的测试集相比,该方法得到的测试集具有更好的1~n倍检测覆盖率(平均提升3.2%~8.3%),同时也能获得更加陡峭的故障覆盖率曲线.
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/29198]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
许达文,李华伟. 基于GPU的最大化1~n倍检测的测试向量选择方法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报,2014,26.0(1.0):154.
APA 许达文,&李华伟.(2014).基于GPU的最大化1~n倍检测的测试向量选择方法.计算机辅助设计与图形学学报,26.0(1.0),154.
MLA 许达文,et al."基于GPU的最大化1~n倍检测的测试向量选择方法".计算机辅助设计与图形学学报 26.0.1.0(2014):154.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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