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公开(公告)号:CN112732549A
公开(公告)日:2021-04-30
申请号:CN201910975074.X
申请日:2019-10-14
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分析的测试程序分类方法,包括以下步骤:在多个处理器上批量运行测试程序,在一次运行过程中获取所有维度的计数;根据性能计数信息,对高维度性能计数数据进行降维处理,将计数数据转换为机器学习算法能够处理的向量数据;将降维处理之后的有效性能计数数据作为课题特征的特征数据作为机器学习算法的输入,利用K_means算法对其进行计算并分类;将K_means算法得到的误差作为神经网络中的交叉熵的损失函数,通过卷积神经网络模型对整个分类结果评估优化,输出优化后的结果。本发明实现了对测试程序进行客观分类的目的,对测试向量的精简与测试覆盖的质量具有客观指导意义。且该方法不需要依赖特定的硬件,运行条件简单,实用性高。
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公开(公告)号:CN112445661A
公开(公告)日:2021-03-05
申请号:CN201910805747.7
申请日:2019-08-29
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F11/22
Abstract: 本发明公开一种并行访存汇编程序自动生成系统和存储一致性测试方法,包括以下步骤:S1、并行程序生成器读取控制核心和运算核心的汇编程序框架,并且根据核心的数目生成包含相应数目汇编函数的基础汇编程序;S2、并行访存指令序列生成器生成访存指令序列偏移链表,将访存偏移平均分给各个核心,并根据各个核心分到的访存偏移,生成访存指令段;S3、各个核心的访存指令序列分别嵌入各自的汇编函数中;S4、主函数通过读取数据集合来实现源空间的初始化;S5、访存结束,再次进行同步,然后比较目的空间的哈希值与源空间的哈希值是否相等。本发明可以自动生成并行访存的汇编程序,大大增加访存的密集度,减少运算的时间,提高测试效率。
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公开(公告)号:CN112433762A
公开(公告)日:2021-03-02
申请号:CN201910789113.7
申请日:2019-08-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F9/38
Abstract: 本发明公开一种基于数据相关性约束的随机指令序列生成方法,包括以下步骤:S1、对指令集合进行信息提取;S2、生成的指令数目达到要求则终止,否则继续随机选择一条指令;S3、如果该指令没有操作数,跳转至S2,否则继续;S4、计算指令上下文中与当前指令生成可能存在关系的最大指令数目;S5、解析当前指令;S6、构建上下文指令间的约束关系;S7、对形成的CNF范式进行合取,并利用求解器进行求解;S8、如果没有求解结果,则跳转至S2;S9、如果求解结果满足,则对求解结果进行解析;S10、将当前生成的指令保存在缓存队列中;S11、跳转至S2继续。本发明构建了满足约束条件的随机指令生成模型,自动生成随机指令序列,达到高功耗测试以及极限情况下指令执行部件正确性测试的目的。
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