本文關(guān)鍵詞：多核處理器功能驗(yàn)證的測(cè)試平臺(tái)優(yōu)化和激勵(lì)生成技術(shù)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的需求的推動(dòng)下,集成電路技術(shù)迅速發(fā)展。中央處理器作為超大規(guī)模集成電路的典型代表,為了追求更高的性能,在制造工藝的推動(dòng)下,規(guī)模和復(fù)雜性越來(lái)越高。進(jìn)入深亞微米工藝后,漏電功耗導(dǎo)致處理器的性能無(wú)法再依賴(lài)制造工藝進(jìn)一步提升。于是,多核處理器集成多個(gè)核心來(lái)提升計(jì)算性能,這使處理器的規(guī)模和復(fù)雜性進(jìn)一步升高。隨著處理器規(guī)模和復(fù)雜性不斷上升,同時(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期縮短,功能驗(yàn)證成了產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中的瓶頸。在驗(yàn)證環(huán)境中,測(cè)試平臺(tái)是驗(yàn)證的基礎(chǔ),決定了驗(yàn)證的質(zhì)量；激勵(lì)是仿真的驅(qū)動(dòng),決定了驗(yàn)證的效率。為了優(yōu)化驗(yàn)證環(huán)境,提高驗(yàn)證工作的質(zhì)量和效率,本文針對(duì)測(cè)試平臺(tái)優(yōu)化和激勵(lì)生成進(jìn)行了以下兩方面的研究：1)基于變異分析技術(shù)的測(cè)試平臺(tái)優(yōu)化技術(shù)。該技術(shù)通過(guò)在變異分析過(guò)程中分析覆蓋模型和檢查器之間行為的一致性,找出測(cè)試平臺(tái)中兩個(gè)主要部件(覆蓋模型和檢查器)中的缺陷,進(jìn)而系統(tǒng)性的改善整個(gè)測(cè)試平臺(tái)的質(zhì)量,最終提高驗(yàn)證工作的質(zhì)量。2)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的激勵(lì)生成技術(shù)。該技術(shù)通過(guò)對(duì)已有的大量測(cè)試用例和仿真結(jié)果進(jìn)行分析,應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提取出激勵(lì)中能有效提升覆蓋率結(jié)果的指令序列的共有性質(zhì),然后在生成新激勵(lì)的過(guò)程中重用提取出的性質(zhì),從而增強(qiáng)激勵(lì)驅(qū)動(dòng)覆蓋事件的能力,加速覆蓋率的增長(zhǎng),最終提高驗(yàn)證工作的效率。同時(shí)本文提出了兩項(xiàng)技術(shù)用于改善數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的效率和質(zhì)量：第一項(xiàng)是基于標(biāo)簽的定位技術(shù),用于快速而準(zhǔn)確地在測(cè)試用例中找到有用的指令序列；第二項(xiàng)是基于差異性的規(guī)則組合技術(shù),用于提高組合兩條規(guī)則時(shí)的效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明本文提出的方法和技術(shù)有效地提高了驗(yàn)證工作的質(zhì)量和效率。
【關(guān)鍵詞】：多核處理器 功能驗(yàn)證 測(cè)試平臺(tái) 激勵(lì)生成 變異分析 數(shù)據(jù)挖掘
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP332
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 1 緒論12-19
• 1.1 課題背景與意義12-13
• 1.2 驗(yàn)證方法簡(jiǎn)介13-15
• 1.2.1 模擬仿真簡(jiǎn)介13-14
• 1.2.2 形式驗(yàn)證簡(jiǎn)介14-15
• 1.3 主要內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)15-18
• 1.3.1 測(cè)試平臺(tái)優(yōu)化的挑戰(zhàn)16
• 1.3.2 激勵(lì)生成的挑戰(zhàn)16-17
• 1.3.3 本文的創(chuàng)新點(diǎn)17-18
• 1.4 章節(jié)安排18-19
• 2 研究現(xiàn)狀19-24
• 2.1 測(cè)試平臺(tái)優(yōu)化技術(shù)研究現(xiàn)狀19-20
• 2.2 定向激勵(lì)生成技術(shù)研究現(xiàn)狀20-21
• 2.3 隨機(jī)激勵(lì)生成技術(shù)研究現(xiàn)狀21-24
• 3 基于變異分析的測(cè)試平臺(tái)優(yōu)化技術(shù)24-38
• 3.1 變異分析簡(jiǎn)介24-25
• 3.2 測(cè)試平臺(tái)優(yōu)化技術(shù)25-34
• 3.2.1 基本方法25-28
• 3.2.2 優(yōu)化覆蓋模型28-29
• 3.2.3 優(yōu)化檢查器29-31
• 3.2.4 量化測(cè)試平臺(tái)質(zhì)量31-33
• 3.2.5 測(cè)試平臺(tái)優(yōu)化流程33-34
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析34-37
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境34
• 3.3.2 互聯(lián)模塊隨機(jī)激勵(lì)實(shí)驗(yàn)34-35
• 3.3.3 互聯(lián)模塊定向激勵(lì)實(shí)驗(yàn)35-36
• 3.3.4 處理器實(shí)驗(yàn)36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 4 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的激勵(lì)生成技術(shù)38-55
• 4.1 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介38-39
• 4.2 激勵(lì)生成方法39-42
• 4.2.1 第一步,建立片段數(shù)據(jù)庫(kù)40
• 4.2.2 第二步,建立特征向量數(shù)據(jù)庫(kù)40-41
• 4.2.3 第三步,建立規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)41-42
• 4.2.4 第四步,規(guī)則重用42
• 4.3 基于標(biāo)簽的定位技術(shù)42-44
• 4.4 基于差異性的規(guī)則組合技術(shù)44-47
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-53
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境47
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果47-50
• 4.5.3 對(duì)TBLT技術(shù)的分析50-51
• 4.5.4 對(duì)DBRCT技術(shù)的分析51-52
• 4.5.5 對(duì)IPE(Instruction number per Event)的分析52-53
• 4.6 本章小結(jié)53-55
• 5 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 工作總結(jié)55-56
• 5.2 工作展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-62
• 攻讀學(xué)位期間主要的研究成果62

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本文編號(hào)：261895