基于云量子進化算法的SoC測試規(guī)劃研究.pdf

1、隨著集成電路和制造工藝的迅速發(fā)展,可以將越來越復(fù)雜的功能模塊IP(Intellectual Property)核集成到單塊芯片上,但功能模塊的高度集成和測試資源的稀缺性,使得SoC(system-on-chip)芯片的測試也變得更為復(fù)雜。由于每個IP核的規(guī)模大小與其數(shù)據(jù)端口的數(shù)目都不一樣,而測試總線的數(shù)目卻一定,為了縮短SoC的測試時間,需在同一時間內(nèi)盡可能對多個IP核進行并行測試,因此如何將IP核合理分配到不同帶寬的測試總線上尤為關(guān)鍵

2、。本文以獲得芯片最短的測試時間按為切入點,就SoC測試調(diào)度的優(yōu)化問題展開研究,設(shè)計了一種基于云量子進化算法的SoC測試優(yōu)化方案。
　　文章首先研究了SoC測試的相關(guān)理論,并著重分析了已有的基于量子進化算法的SoC測試調(diào)度數(shù)學(xué)模型,量子進化算法具有優(yōu)異的魯棒性和并行性,能提高算法的尋優(yōu)能力和最優(yōu)解的搜索速度,但同時由于量子進化算法采用單一方向量子門進行種群的更新,依舊會使算法易陷于局部最優(yōu)解。為更好的解決算法“早熟”問題,通過對新興

3、起的云模型理論進行研究,根據(jù)云模型中云滴具有良好的隨機性和穩(wěn)定傾向性,用云理論來對量子進化算法進行改進,設(shè)計了云量子進化算法,并建立其相應(yīng)的SoC測試數(shù)學(xué)模型。在考慮功耗約束的條件下,對傳統(tǒng)的功耗測試模型進行優(yōu)化研究,以便能更好的實現(xiàn)SoC測試時間和測試功耗的協(xié)同優(yōu)化。最后,以ITC’02 Test Benchmarks電路為實驗對象進行仿真。實驗結(jié)果表明在解決功耗約束下的SoC測試調(diào)度優(yōu)化問題上,云量子進化算法與已有算法相比,具有更好