發(fā)布時(shí)間：2020-05-28 15:04

【摘要】：片上網(wǎng)絡(luò)(Network-on-Chip,NoC)是在片上系統(tǒng)(System-on-Chip,SoC)上借鑒計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),采用分布式資源節(jié)點(diǎn)模式,并使用分組交換和路由進(jìn)行通信,提供了良好的并行通信和處理能力。NoC從體系結(jié)構(gòu)上很好地解決了SoC總線架構(gòu)帶來(lái)的許多問(wèn)題,是下一代大規(guī)模集成電路發(fā)展的趨勢(shì)。但隨著集成在NoC上的IP(Intellectual Property)核數(shù)量的劇增,相應(yīng)功能也就變得復(fù)雜多樣,使得對(duì)NoC的測(cè)試遭遇前所未有的挑戰(zhàn),研究有效的測(cè)試技術(shù)和優(yōu)化方法就迫在眉睫。本文針對(duì)NoC測(cè)試問(wèn)題的相關(guān)技術(shù)和方法開(kāi)展研究,主要從測(cè)試規(guī)劃和封裝掃描鏈設(shè)計(jì)兩方面進(jìn)行研究,其內(nèi)容和成果如下:首先,如何實(shí)現(xiàn)多約束條件下測(cè)試時(shí)間優(yōu)化是目前片上網(wǎng)絡(luò)測(cè)試中亟待解決的問(wèn)題。文章提出一種基于正弦余弦算法(Sine-cosine algorithm,SCA)的NoC測(cè)試規(guī)劃優(yōu)化方法。采用專用測(cè)試訪問(wèn)機(jī)制(Test access mechanism,TAM)的并行測(cè)試方法,在滿足功耗、引腳約束的條件下,建立測(cè)試規(guī)劃模型,對(duì)NoC進(jìn)行測(cè)試。通過(guò)群體圍繞最優(yōu)解進(jìn)行正弦、余弦的波動(dòng),以及多個(gè)隨機(jī)算子和自適應(yīng)變量進(jìn)行尋優(yōu),達(dá)到最小化測(cè)試時(shí)間的目的。在ITC’02測(cè)試基準(zhǔn)電路上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明相比粒子群算法(PSO)、多宇宙算法(MVO)能夠獲得更短的測(cè)試時(shí)間。其次,針對(duì)IP核的測(cè)試時(shí)間與測(cè)試封裝掃描鏈存在直接關(guān)系,為了最小化測(cè)試時(shí)間,文章提出一種基于混沌蜻蜓算法(CDA)的嵌入式核測(cè)試封裝掃描鏈設(shè)計(jì)方法。由于封裝掃描鏈設(shè)計(jì)(WSCD)問(wèn)題是非連續(xù)的,利用整數(shù)編碼改善了蜻蜓算法(DA),使其適合于WSCD問(wèn)題。為了增加種群多樣性,防止陷入局部最優(yōu),將混沌策略引入DA。此外,將涉及特定知識(shí)的修復(fù)操作符添加到DA中。由于它是一種群體智能的方法,改進(jìn)的DA有望有效地解決NP難問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與ITC’02測(cè)試基準(zhǔn)電路相比,顯示了CDA與其他算法相比的優(yōu)越性。
【圖文】：

圖2-12 q12710的信息圖ITC’02 測(cè)試基準(zhǔn)電路包含幾個(gè)重要信息：芯片名稱（SoC Name）、芯片包含的模塊數(shù)量（TotalModules）、每個(gè)模塊數(shù)據(jù)選項(xiàng)（Options）。每個(gè)模塊數(shù)據(jù)選項(xiàng)包含：位列的層數(shù)、輸入端口數(shù)、輸出端口數(shù)、雙向端口數(shù)、掃描鏈的數(shù)量：每條掃描鏈的長(zhǎng)度。該芯片名稱是 SoC Name：q12710，包含的模塊數(shù)量是：TotalModules：5，模塊數(shù)據(jù)選項(xiàng) Options Power 0 XY 0。由圖 2-12 可以了解到：q12710 芯片共包括 Module 0-Module 4 共 5 個(gè)模塊，其中 Module 2 中有 3784 個(gè)輸入端口，3379 個(gè)輸出端口，0 個(gè)雙向端口，共 4 條掃描鏈[36]。從上面的分析可以看出，雖然 ITC’02 基準(zhǔn)電路不給內(nèi)部電路實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)，但它所給出的信息可以解決所研究的 SoC 和 NoC 測(cè)試中相關(guān)問(wèn)題，如測(cè)試封裝掃描鏈設(shè)計(jì)和測(cè)試規(guī)劃等，因此可以應(yīng)用在本文的測(cè)試中。

2 ]定義的隨機(jī)數(shù)獲得。圖3-1 在[-2,2]允許一個(gè)解圍繞或遠(yuǎn)離目標(biāo)值為了平衡算法開(kāi)發(fā)和探索能力，式(3-12)中正弦和余弦的范圍按照式(3-13)自適應(yīng)的改變。1ar a tG （3-13）式中，t 是當(dāng)前迭代次數(shù)，G 是最大迭代次數(shù)，，a 是一個(gè)常數(shù)。SCA 算法開(kāi)始優(yōu)化過(guò)程也是從隨機(jī)解集開(kāi)始。然后，算法保存迄今最優(yōu)解，并把它賦值給目標(biāo)點(diǎn)，接著更新跟它相關(guān)的其它解。同時(shí)，為了強(qiáng)調(diào)開(kāi)發(fā)能力隨著迭代次數(shù)的增加，更新正弦和余弦函數(shù)的范圍。當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，SCA 算法終止。當(dāng)然也可以設(shè)定其它終止條件
【學(xué)位授予單位】：桂林電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN47

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2685416