基于GPU的最大化1～n倍检测的测试向量选择方法

	基于GPU的最大化1～n倍检测的测试向量选择方法
	许达文; 李华伟
	2014
发表期刊	计算机辅助设计与图形学学报
ISSN	1003-9775
卷号	26.0 期号:1.0 页码:154
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．
关键词	测试向量选择 n倍检测 GPU 并行编程
语种	英语
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/29199
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
第一作者单位	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.