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基于多种群改进量子进化算法的3DNoC测试功耗优化
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.72[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林541004, [2]西安电子科技大学机电工程学院,西安710071, [3]桂林航天工业学院,桂林541004, [4]广西自动检测技术与仪器重点实验室,桂林541004
  • 相关基金:国家自然科学基金(61561012); 广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ14110); 广西高校科学技术研究项目(KY2015YB110); 桂林电子科技大学高层次人才项目(UF15008Y); 广西自然科学基金(2013GXNSFAA019332,2014GXNSFAA118393)资助项目
中文摘要:

采用硬晶片的三维堆叠SoC测试规划是一个NP hard问题,针对该问题提出了一种采用GWO(grey wolf optimization)的三维堆叠SoC测试规划方法,使得在最大测试引脚数和最大可使用TSV(through silicon vias)数的约束条件下,从而达到三维堆叠SoC测试时间最小化目的。本算法基于群体智能,通过实施攻击等操作,更新Alpha、Beta和Delta进行寻优,从而实现三维堆叠SoC测试规划。本研究以ITC'02 Test benchmarks中的典型SoC为实验堆叠对象,实验结果表明本算法相比PSO(particle swarm optimization),能够获得更短的测试时间。

英文摘要:

Test scheduling of three-dimensional stacked SoC is a NP hard problem. This paper proposes a GWO ( grey wolf optimization) algorithm for the three-dimensional test scheduling, which can achieve the purpose of min- imization of test time of the three-dimensional integrated circuit under the condition of the maximum number of TSV available and the maximum number of test pins available. Through the implementation of attack operation, the algo- rithm based on swarm intelligence can achieve the test scheduling of three-dimensional stacked SoC. Typical SoC in ITC02 benchmark is adopted, and the experimental results show that the algorithm can obtain shorter test time com- pared with PSO (particle swarm optimization).

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909