在這個(gè)技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代,如果某一款產(chǎn)品想在市場(chǎng)上具有強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力,就必須在開(kāi)發(fā)過(guò)程中具有快速的高質(zhì)量的交付能力,因此,開(kāi)發(fā)過(guò)程中的自動(dòng)化測(cè)試就顯得舉足輕重了,如果在開(kāi)發(fā)過(guò)程中,采用大量的手動(dòng)測(cè)試,可能會(huì)導(dǎo)致測(cè)試任務(wù)不能及時(shí)完成,增加項(xiàng)目不能按時(shí)交付的風(fēng)險(xiǎn),所以要采用自動(dòng)測(cè)試框架技術(shù),它是手動(dòng)測(cè)試的延續(xù),可以減少手動(dòng)測(cè)試中的重復(fù)性工作,大大提高測(cè)試效率。本課題中的自動(dòng)測(cè)試框架一共分為兩部分,一個(gè)是面向Bangc的內(nèi)置函數(shù)的測(cè)試集的自動(dòng)測(cè)試框架,另一個(gè)是面向深度學(xué)習(xí)算子的自動(dòng)測(cè)試框架,是針對(duì)某公司平臺(tái)芯片MLU（Machine Learning Unit）編譯器設(shè)計(jì)的,MLU是面向深度學(xué)習(xí)的的AI芯片。論文主要工作包括:（1）手動(dòng)構(gòu)建面向BangC的內(nèi)置函數(shù)的測(cè)試集,確保內(nèi)置函數(shù)的實(shí)現(xiàn)的正確性,構(gòu)建測(cè)試集的描述文件,文件中的每一行包含內(nèi)置函數(shù)名稱以及內(nèi)置函數(shù)所需的參數(shù)和參數(shù)大小。之后使用python語(yǔ)言設(shè)計(jì)自動(dòng)化腳本實(shí)現(xiàn)測(cè)試集用例的函數(shù)調(diào)用形式,最后使用python語(yǔ)言和shell腳本語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)測(cè)試集的自動(dòng)測(cè)試框架,完成框架的測(cè)試與驗(yàn)證。（2）提取幾個(gè)常用的深度學(xué)習(xí)算子,完成MLU端算子的... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院大學(xué)人工智能學(xué)院)北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?ＭＬＵ硬件架構(gòu)圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２．１?ＭＬＵ?ｈａｒｄｗａｒｅ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｄｉａｇｒａｍ??

?｜?？??！?＿?｜?Ｉ?／；?ｉ｜；｜?ｓｓｉｓｓ?？??ｉ?Ｋ＇ｒａｅ?Ｋｌｒ．＾！?：：：Ｌ——ｉ?ｓ?：???二：二?＼［?ｊ?｜！?Ｃｏｒｅ－２?Ｃｏｒｅ－３?｜??＼?｜丨丨?Ｒｅｇｉｓｔｅｒｓ?Ｒｅｇｉｓｔｅｒｓ?ｉ??＼?｜｜｜?｜ＮＲＡＭｌ?ＩＷＫＡＭｌ?｜ＮＲＡＭ｜｜ｆｆＲＡＭ｜?｜??＼�。椋�?＾＝＝ｊ［ｉ＝ｙ?丨??１�。�?Ｌ＿—三―—１」?１１???＇！??ｌｌ?－１?二——一：＿＝一????丨」??圖２．１?ＭＬＵ硬件架構(gòu)圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２．１?ＭＬＵ?ｈａｒｄｗａｒｅ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｄｉａｇｒａｍ??其次，ＭＬＵ設(shè)計(jì)了非常有針對(duì)性的存儲(chǔ)架構(gòu)，由于計(jì)算機(jī)訪問(wèn)片外的存儲(chǔ)相??比于訪問(wèn)片內(nèi)存儲(chǔ)會(huì)慢好幾個(gè)數(shù)量級(jí)，所以盡量的降低計(jì)算機(jī)對(duì)于片外數(shù)據(jù)的存??儲(chǔ)就是一個(gè)優(yōu)化的重要方向。ＭＬＵ在內(nèi)存設(shè)計(jì)上就采取了非常有針對(duì)性的內(nèi)存方??案，針對(duì)祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的特點(diǎn)，避免了?ＣＰＵ和ＧＰＵ在計(jì)算時(shí)頻繁的讀寫內(nèi)存??帶來(lái)的訪存瓶頸問(wèn)題�？偠灾酒脚_(tái)芯片提供對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的針對(duì)性設(shè)??計(jì)和獨(dú)特的內(nèi)置函數(shù)集合系統(tǒng)，收獲了優(yōu)越的性能，獲得了比ＧＰＵ高數(shù)倍的性??能提升，如下圖２．２所示的ＭＬＵ與傳統(tǒng)設(shè)備的性能比較。??ＭＬＵ????ＧＰＵ????ＦＰＧＡ????ＣＰＵ?????？??１?１０?１００?１０００??效能比（對(duì)數(shù)坐標(biāo)）ＧＯＰＳ／Ｗ??圖２．２?ＭＬＵ相比于傳統(tǒng)計(jì)算設(shè)備的性能比較??Ｆｉｇｕｒｅ?２．１?Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?Ｏｆ?ＭＬＵ?Ｗｉｔｈ?Ｔｒａｄｉｔ

ｅｌ函數(shù)的函數(shù)名稱、任務(wù)大孝參數(shù)、任務(wù)類??型和隊(duì)列發(fā)給ｃｎｒｔ，通過(guò)ｃｎｒｔＩｎｖｏｋｅＫｅｍｅｌ〇函數(shù)調(diào)用ＭＬＵ的ｋｅｒｎｅｌ函數(shù)進(jìn)行計(jì)??算，調(diào)用的時(shí)候需要傳遞ｋｅｒｎｅｌ參數(shù)，我們需要將計(jì)算結(jié)果返回給ＣＰＵ，此時(shí)??ｋｅｒｎｅｌ函數(shù)調(diào)用己經(jīng)完成，需要對(duì)相關(guān)資源進(jìn)行釋放，主要就是ｓｔｒｅａｍ以及ＭＬＵ??上ＤＤＲ數(shù)據(jù)，調(diào)用ＣＮＲＴＤｅｓｔｒｏｙＧ函數(shù)對(duì)ＣＮＲＴ運(yùn)行的資源進(jìn)行釋放，ＣＰＵ端??將計(jì)算結(jié)果與正確結(jié)果進(jìn)行比較，如果一致該測(cè)試用例通過(guò)，否則測(cè)試用例失敗??［１３］，下圖２．３所示的Ｈｏｓｔ端調(diào)用ｋｅｒｎｅｌ程序的流程圖。??Ｃ開(kāi)始）??Ｈｏ?ｓｔ端啟動(dòng)設(shè)備??孑旨定ｋｅ?ｒｎｅ?１?今亍隊(duì)歹ｉｊ??指定ｋｅｒｎｅ?１Ｙ壬務(wù)規(guī)Ｉ模??丄??準(zhǔn)備ＭＬＵ端數(shù)據(jù)???Ｎ????向ＭＬＵ端傳遞數(shù)據(jù)???ＭＬＵ端計(jì)算完之后４每數(shù)據(jù)拷貝回??ＣＰＵ端??ｙ?????輸出ＦＡＩＬＥＤ，重新調(diào)??等？?＂?試程序??輸出ＰＡＳＳＥＤ??－１－?、＾??ｃ結(jié)束）??圖２．３?Ｈｏｓｔ端程序調(diào)用ｋｅｒｎｅ丨程序流程??Ｆｉｇｕｒｅ?２．３?Ｔｈｅ?Ｐｒｏｃｅｓｓ?Ｏｆ?Ｈｏｓｔ?Ｓｉｄｅ?Ｐｒｏｇｒａｍ?Ｃａｌｌｉｎｇ?Ｋｅｒｎｅｌ?Ｐｒｏｇｒａｍ??１０??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3579622