42、多核处理器自测试技术解析

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

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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