基于猴群算法的3D NoC IP核测试优化方法

• 作者: 许川佩 陈玄
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 三维片上网络 IP核测试优化 猴群算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 22-26,31
• 页数: 6页
• 分类号: TP306
• 语种: 中文

摘要

如何对三维片上网络(three Dimensional Network-on-Chip,3D NoC)资源内核的测试进行优化以缩短测试时间,提高资源利用率是当前3D NoC测试面临的主要问题之一.本文针对3D NoC IP核测试优化问题,开展TSV位置与IP核测试数据分配方案协同优化研究.在带宽、功耗和TSV数量约束下,将TSV位置方案和IP核测试数据分配方案作为寻优变量,采用猴群算法进行寻优.算法通过爬和望跳过程进行局部搜索并结合翻过程在不同领域进行搜索从而找到最优解,加入精英保留策略以确保算法收敛性,使算法搜索结果更为准确.以ITC'02电路为实验对象,实验结果表明,该算法能够有效地优化3D NoC资源分配,缩短测试时间,提高资源利用率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许川佩	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	124	676	13.0	19.0
5	陈玄	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	2	1.0	1.0