用于处理器测试过程的监督方法

    公开(公告)号:CN112559299A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN201910919650.9

    申请日:2019-09-26

    Abstract: 本发明公开了一种用于处理器测试过程的监督方法,基于多视图显示基础库,所述多视图显示基础库的编码方式为组件式编码,进一步包括内视图组件和大视图组件;所述内视图组件用于预处理shell终端颜色符、非Unicode中文、换行符等文本信息,根据当前终端可以显示的文本行数和列数,配置文本在窗口中显示的位置,配置文本在窗口中显示的位置,所述大视图组件用于进一步处理和刷新文本信息,将文本以多视图的方式输出在屏幕上,根据设定的刷新时间,刷新显示的文本信息。本发明能及时发现并应对测试过程中可能出现的多种情况,需要对资源和课题运行结果进行实时监控。

    缓存一致性测试方法
    2.
    发明授权

    公开(公告)号:CN105446841B

    公开(公告)日:2019-02-12

    申请号:CN201510830049.4

    申请日:2015-11-24

    Abstract: 本发明提供了一种缓存一致性测试方法,包括:主进程申请一个共享空间;由主进程创建出多个子进程;在该共享空间中划分出四个共享空间部分;由主进程对读操作和写操作访问的内存块号进行排列,使读操作和写操作访问的内存地址不重叠,而且使所述多个子进程进入同步接口;在所述多个子进程同步成功后,读取所述排列好的序列,让所述主进程和所述多个子进程同时进行读写操作;在所述主进程和所述多个子进程的读写操作都完成后,每个进程对自己访问的读空间和写空间分别用异或操作来计算权值,并且比较读操作和写操作访问的内存的权值。

    用于处理器测试过程的监督方法

    公开(公告)号:CN112559299B

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN201910919650.9

    申请日:2019-09-26

    Abstract: 本发明公开了一种用于处理器测试过程的监督方法,基于多视图显示基础库,所述多视图显示基础库的编码方式为组件式编码,进一步包括内视图组件和大视图组件;所述内视图组件用于预处理shell终端颜色符、非Unicode中文、换行符等文本信息,根据当前终端可以显示的文本行数和列数,配置文本在窗口中显示的位置,配置文本在窗口中显示的位置,所述大视图组件用于进一步处理和刷新文本信息,将文本以多视图的方式输出在屏幕上,根据设定的刷新时间,刷新显示的文本信息。本发明能及时发现并应对测试过程中可能出现的多种情况,需要对资源和课题运行结果进行实时监控。

    并行访存汇编程序自动生成系统和存储一致性测试方法

    公开(公告)号:CN112445661B

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN201910805747.7

    申请日:2019-08-29

    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。

    基于中间结果约束的浮点验证数据生成方法

    公开(公告)号:CN112433904A

    公开(公告)日:2021-03-02

    申请号:CN201910788898.6

    申请日:2019-08-26

    Abstract: 本发明公开一种基于中间结果约束的浮点验证数据生成方法,包括以下步骤:S1、根据浮点操作中间结果的约束条件,构建更高精度的浮点数据;S2、获得高精度的浮点运算结果;S3、建立高低精度浮点结果的约束关系;S4、根据用户设定的浮点中间结果约束,对高精度浮点结果施加约束,获得约束集合子句;S5、根据S4中获得的约束集合子句构建合成CNF范式;S6、将S5中得到的CNF范式作为输入,采用第三方求解器进行求解,约束满足则输出求解结果,否则输出不满足;S7、根据S6中的求解结果进行解析,形成一组浮点验证元组数据。本发明解决了中间结果约束建模复杂性并由此可能带来的测试覆盖不全的问题,提高了浮点测试的效率和覆盖率。

    连续捕获程序异常的处理器异常测试方法

    公开(公告)号:CN105487973B

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201510830343.5

    申请日:2015-11-24

    Abstract: 一种连续捕获程序异常的处理器异常测试方法,包括:确定并初始化需要进行校验的异常类型以及捕获到的结果异常类型;设定用户层需要获取的异常类型;根据设定的异常类型的处置方式,设置异常发生时结果校验变量的异常类型值;按照遍历所有指令分类以及每类指令所包含的异常类型值的方式,编写涵盖所有指令类型的异常测试用例的集合;将所述集合中的异常测试用例以函数的形式进行组织,以形成异常函数列表;针对异常函数列表中的每个函数,对函数进行调用并进行异常的捕获及处理以获取异常类型结果值;根据异常函数列表对应的异常类型校验值、以及异常运行过程中获取的异常类型结果值,将两者进行比较以检验处理器异常处理结果。

    缓存一致性测试方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105446841A

    公开(公告)日:2016-03-30

    申请号:CN201510830049.4

    申请日:2015-11-24

    CPC classification number: G06F11/2205 G06F11/2247 G06F11/2294 G06F11/263

    Abstract: 本发明提供了一种缓存一致性测试方法,包括:主进程申请一个共享空间;由主进程创建出多个子进程;在该共享空间中划分出四个共享空间部分;由主进程对读操作和写操作访问的内存块号进行排列,使读操作和写操作访问的内存地址不重叠,而且使所述多个子进程进入同步接口;在所述多个子进程同步成功后,读取所述排列好的序列,让所述主进程和所述多个子进程同时进行读写操作;在所述主进程和所述多个子进程的读写操作都完成后,每个进程对自己访问的读空间和写空间分别用异或操作来计算权值,并且比较读操作和写操作访问的内存的权值。

    基于聚类分析的测试程序分类方法

    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

    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。

    并行访存汇编程序自动生成系统和存储一致性测试方法

    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

    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。

    基于数据相关性约束的随机指令序列生成方法

    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

    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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