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公开(公告)号：CN102929778A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210424868.5
申请日：2012-10-30
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明实施例公开了一种众核阵列上并行测试的控制方法及硅后验证系统。本发明实施例方法包括：众核处理器上的硅后验证系统获取多个并行测试程序对应的逻辑线程组的映射参数；根据映射参数判断逻辑线程组之间是否具有相关性；若逻辑线程组之间不具有相关性，则按照映射参数建立逻辑线程组与众核阵列中的子阵列之间的映射关系；将映射关系发送给操作系统，使得操作系统所管理的众核阵列按照映射关系运行并行测试程序，能够有效的实现多个并行测试程序的同时运行。
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公开(公告)号：CN102567169A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201010612480.9
申请日：2010-12-29
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F11/267
Abstract: 一种微处理器的测试方法，包括：执行初始化操作，建立分支状态登记表，所述分支状态登记表包括分支索引号和分支当前状态；扫描出测试程序的所有条件跳转分支，对所述分支状态登记表赋值；依据选定的遍历策略动态修改所述分支状态登记表中的所述分支当前状态，根据所述分支当前状态对所有条件跳转分支进行遍历；若未完成对所有条件跳转分支的遍历，则返回所述测试程序入口，继续依据所述遍历策略动态修改所述分支状态登记表中的分支当前状态，根据所述分支当前状态对所有条件跳转分支进行遍历；若完成对所有条件跳转分支的遍历，则退出所述测试程序。基于上述方法，还提供一种微处理器的测试装置。本发明能够加强测试程序对微处理器的测试力度。
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公开(公告)号：CN114218065A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110453215.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种指令流一致性测试方法，S1、初始化各项参数；S2、读入命令行参数；S3、设置共享空间的大小，申请共享的可执行空间；S4、Fork进程，并将进程绑定在不同核心上；S5、进入指令Cache测试入口模块，初始化由随机数组成的数组，并添加前缀指令；S6、进入自动测试模块；S7、进入执行指令模块；S8、执行指令模块运行结束，并进入结束测试模块；S9、在结束测试模块中，判断是否超过设定的执行遍数，如果超过，则进行结果校验，如果没超过，则再次进入自动测试模块；S10、结束测试后，汇报测试结果并回收进程，然后退出并结束。本发明解决了指令Cache一致性验证困难的问题。
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公开(公告)号：CN114218064A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110426746.9
申请日：2021-04-20
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于遗传算法的极端测试用例生成方法，包括以下步骤：S1、种群生成器生成初始种群；S2、适应值计算器对S1中获得的初始种群中每个个体进行适应值计算；S3、适应值收集模块收集所有个体的适应值，并反馈给遗传算法核心；S4、遗传算法核心判断是否获得近优解，得到近优解并跳转到S5，若还未获得近优解，遗传算法核心根据上一代的适应值结果，交叉和变异产生多组指令序列，并由种群生成器嵌入汇编代码，生成下一代种群，跳转到S2；S5、得到近优解汇编代码。本发明不需要人工排指令来编写极端测试用例，可以自动生成特定的极端测试用例。
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公开(公告)号：CN114218062A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110425772.X
申请日：2021-04-20
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种测试程序批量变种方法，包括以下步骤：S1、对测试程序源码进行分析，确定核心代码段区间；S2、得到核心段代码调用的函数代码；S3、对于改变程序执行路径的测试程序，将其核心代码段进行复制并使用if/else结构对两段相同的核心代码段进行区分，将S2得到的核心段代码调用的函数代码复制，将其中一份函数代码的函数名加上后缀，同时将if/else结构中if条件内的代码段调用的函数加上后缀；S4、得到变种程序源码；S5、将变种程序源码编译成汇编代码；S6、得到变种汇编代码；S7、将变种汇编代码编译成可执行文件。本发明解决了高速缓存一致性测试程序集合中的程序不够丰富，覆盖面不够全面的问题。
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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
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。
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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
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F11/22
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。
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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
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F9/38
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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公开(公告)号：CN114218065B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202110453215.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F11/3604
Abstract: 本发明公开一种指令流一致性测试方法，S1、初始化各项参数；S2、读入命令行参数；S3、设置共享空间的大小，申请共享的可执行空间；S4、Fork进程，并将进程绑定在不同核心上；S5、进入指令Cache测试入口模块，初始化由随机数组成的数组，并添加前缀指令；S6、进入自动测试模块；S7、进入执行指令模块；S8、执行指令模块运行结束，并进入结束测试模块；S9、在结束测试模块中，判断是否超过设定的执行遍数，如果超过，则进行结果校验，如果没超过，则再次进入自动测试模块；S10、结束测试后，汇报测试结果并回收进程，然后退出并结束。本发明解决了指令Cache一致性验证困难的问题。
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公开(公告)号：CN115687154A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211487167.6
申请日：2022-11-25
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种基于Csmith随机生成器生成C程序测试用例的方法及装置，属于C程序测试技术领域。该方法包括如下步骤：S1：获取预设概率信息表，通过预设概率信息表获取预设参数；S2：生成器根据预设参数进行初始化；S3：生成器基于初始化信息生成包括main函数、变量类型、其他函数的测试用例程序，在生成main函数时输出测试用例程序的辅助信息；S4：过滤器对生成的程序片段进行安全检查；S5：生成器在过滤器对所有程序片段检查完毕后整理并输出生成的测试用例程序，并根据生成的测试用例程序计算非指针全局变量的校验和，并打印校验和。本发明自动生成大量测试用例，可以高效地暴露更多的问题，并且可根据输入进行定制化操作，节省人力成本。
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