42、多核处理器自测试技术解析

多核处理器自测试技术全面解析

多核处理器自测试技术解析

1. SBST生成技术对比

SBST(基于软件的自测试)生成技术有多种,不同技术在代码行数、时钟周期和固定故障覆盖率等方面存在差异,具体如下表所示:
| 技术 | 代码行数 | 时钟周期 | 固定故障覆盖率(%) |
| — | — | — | — |
| 基于ATPG | 110/708 | 3,549 | 98.0 |
| 确定性 | 42/533 | 41,326 | 90.1 |
| 基于进化 | 164/188 | 1,651 | 91.9 |

从表中可以看出,基于ATPG的技术在固定故障覆盖率上表现较好,且时钟周期相对较少;而确定性技术虽然代码行数较少,但时钟周期较多。

2. 特定功能单元的在线测试
2.1 浮点单元(FPU)

现代安全关键应用通常使用FPU来更精确地进行算术运算,因此在制造过程和任务模式期间都需要对FPU进行测试。FPU从结构上看,包含多个整数功能单元,如加法器、乘法器、移位器等,还与执行归一化、舍入和截断操作的控制模块耦合。

浮点表示遵循IEEE 754 - 2008标准,一个浮点数由三个不同的字段组成:符号(S)、指数(E)和尾数(M)。尾数的前导1是隐含的,不存储在尾数域中。此外,该标准还定义了正无穷和负无穷、负零、处理无效结果(如除以零)的异常、表示这些异常的特殊值(非数字)、表示小于最小值的非规范化数字以及舍入方法。

2.2 FPU测试

近年来,研究界专注于使用SBST进行FPU测试。支持浮点处理器的微处理器的在线定期测试与不支持浮点的微处理器不同,因为浮

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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