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基于GPU的最大化1~n倍检测的测试向量选择方法
摘要
测试是在芯片制造成品或系统级部件中复杂和困难的过程。选择与当前目标相适配的测试向量来执行测试是测试的重要步骤。最大化1~n倍检测的测试向量选择方法是解决这个问题的一种有效方法，本文将介绍这种方法以及它的实现和优缺点。
引言
随着芯片制造的复杂性不断增加，测试的复杂性和细节也不断增加。在电路测试中，测试向量是一种用于检测特定电路的输入序列。相对于固定的输入序列，制造商产生一组可变的测试向量是十分必要的。一个好的测试向量应该覆盖电路中所有的故障，而准确的故障覆盖是困难且费时的。为了提高检测率和降低成本，测试向量必须尽可能地减少。不过，减少测试向量可能会导致一些故障未被覆盖。最大化1~n倍检测的测试向量选择方法可以提高检测率，本文将介绍这种方法。
方法
最大化1~n倍检测的测试向量选择方法是从初始测试集开始，以增量式的方式选择测试向量。在每次迭代中，从测试向量中选择一个产生最大覆盖率的直到所需的覆盖率达到所需值。这种方法可以避免一次性选择很多测试向量导致时间和内存开销的增加。它还支持以固定容量更新测试集，同时保证覆盖率不降低。
最大化1~n倍检测的测试向量选择方法的实现有两种方式：基于单CPU和基于GPU。基于单CPU的实现是通过计算故障中需要覆盖的比特位数，然后选择产生最大覆盖率的测试向量。基于GPU的实现是将测试向量分成小块，并进行并发处理。每个线程负责处理一个小块，并将最终结果合并。
优缺点
最大化1~n倍检测的测试向量选择方法具有以下优点：
1.选择最少的测试向量以达到所需的性能和检测率。
2.支持持续更新测试集，而不会牺牲当前的检测率。
3.基于GPU的实现能够在相对较短的时间内处理大量的测试向量。
但是，最大化1~n倍检测的测试向量选择方法也有缺点：
1.选择一组测试向量需要大量计算资源和内存空间。
2.选择测试向量的时间变化。
结论
本文介绍了最大化1~n倍检测的测试向量选择方法。这种方法可以为测试向量选择提供一种高效且有效的解决方案，同时能够保证故障覆盖。通过GPU的并行处理实现，可以进一步提高效率，支撑大规模的测试向量选择。