[发明专利]三维片上网络中基于Petri网的测试规划方法

说明书

技术领域

本发明涉及三维片上网络(three Dimensional Network-on-Chip，3D NoC)技术领域，具体涉及一种三维片上网络中基于Petri网的测试规划方法。

背景技术

随着集成电路规模的大幅度扩展，传统的片上网络受到了平面结构布局条件的限制，互连线较长，导致数据传输的时延和功耗都会随之增加。3D IC技术的出现打破了平面结构的局限性，该技术通过硅通孔将二维NoC进行层间堆叠，增加了垂直方向的扩展。融合了3D IC和NoC技术的3D NoC吸引了研究人员的关注。3D NoC的优势主要表现在：1、垂直方向的互连线缩短了全局互联线的长度，具有更低的传输功耗和时延，进一步提升了系统性能。2、多层硅晶片在同一平面上堆叠，增加了芯片封装密度，有利于控制芯片面积。3、三维多层堆叠拓扑结构更易实现多种网络拓扑结构的混合。

测试规划问题的本质就是构建合理的测试模型，充分利用有限的测试资源，无冲突的调度IP核，最大限度的降低测试时间，然而同时需要考虑测试系统的软硬件约束条件如测试功耗和硬件开销等。因此，合理的构建测试模型以及选取适当的优化算法是测试规划的两个关键点。然而，随着3D NoC芯片中集成的资源内核数量的增多和逻辑结构复杂度的提高导致芯片的测试成本提高，花费的时间更长。因此，如何设计行之有效的测试规划策略，对3D NoC进行高效经济的测试是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有的测试规划模型的适用范围受到限制，测试规划算法优化效果不足的问题，提供一种三维片上网络中基于Petri网的测试规划方法。

为解决上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种三维片上网络中基于Petri网的测试规划方法，包括如下步骤：

步骤1、建立TTPN模型，并根据测试要求确定初始标识M₀、终止标识M_f和变迁时延集SI；

步骤2、初始化蝙蝠种群的最大发生频率f_max和最小发生频率f_min，响度以及脉冲发生率；初始化惯性权重关联至各变迁；

步骤3、随机生成当前代的测试路径分配种群和对应的测试顺序调度种群；其中测试路径分配种群表示IP核的测试数据包被分配到TAM的编号，测试顺序调度种群表示每条TAM上分配的IP核的测试顺序；

步骤4、将当前代的测试路径分配种群和对应的测试顺序调度种群转换成当前代的变迁激发序列；

步骤5、判断当前代的变迁激发序列是否可触发；若该变迁激发序列的所有变迁均可触发，则继续执行步骤6；若该变迁激发序列中的任意一个变迁不可触发，则返回步骤3；

步骤6、运行Petri网，根据当前的变迁激发序列实施变迁，并计算出系统当前标识M，当M＝M_f时，Petri网运行终止；

步骤7、以测试时间作为测试规划的目标函数，根据变迁激发序列与适应度值函数的映射关系，计算当前代的种群适应度值；

步骤8、利用改进的蝙蝠算法更新规则，分别对当前代的测试路径分配种群和对应的测试顺序调度种群进行两级递阶更新；

步骤8.1、由当前种群确定路径分配方案，基于该方案对下代种群迭代更新寻找最优测试顺序；在第k代，蝙蝠位置和频率按如下公式更新：

f_1k＝f_min+(f_max-f_min)exp(-|T_avg(k)-T_best(k)|)

f_2k＝1-f_1k

式中，k为当前代数，i为IP核标号，为第k代蝙蝠种群的位置，f_1k为念旧频率，f_2k为嫉妒频率，ω_k为第k代蝙蝠种群的惯性权重，p_gd为全局最优位置，p_id为个体经历的最优位置，f_min为蝙蝠最小发生频率，f_max为蝙蝠最大发生频率，T_avg(k)和T_best(k)分别为第k代蝙蝠种群的平均适应度值和最优适应度值；

步骤8.2、最优顺序种群确定后，相应的测试路径分配种群接收各顺序种群搜索到的最优解，并对蝙蝠位置进行下一代寻优；