[发明专利]一种基于图强化学习的FPGA互联资源测试方法有效
| 申请号： | 202210021855.7 | 申请日： | 2022-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN114371970B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 阮爱武;杨胜江;范樱宝 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F11/22 | 分类号： | G06F11/22;G06N3/092 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于FPGA测试技术，具体涉及一种基于图强化学习的FPGA互联资源测试算法。本发明改进了现有基于强化学习和深度强化学习的FPGA互联资源测试方法的缺点，即神经网络不具迁移性的缺点。本发明借助图神经网络提取互联资源图的隐藏特征，再利用深度强化学习优化配置策略，在本发明中，将其称为图强化学习。本发明方法具备迁移性与通用性，已训练收敛的神经网络可以应用到任何FPGA芯片的互联资源测试配置向量的生成中，同时对于所有FPGA芯片都可采用该方法。本发明对FPGA互联资源的测试成本较低，不需要专家人工找寻测试配置，同时已收敛的神经网络可以快速应用到任何FPGA芯片的互联资源测试中，并且生成FPGA测试配置的过程完全是自动化的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 fpga 资源 测试 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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