基于云模型进化算法的硅通孔数量受约束的3D NoC测试规划研究
针对硅通孔(TSV)价格昂贵、占用芯片面积大等问题,该文采用基于云模型的进化算法对 TSV 数量受约束的3维片上网络(3D NoC)进行测试规划研究,以优化测试时间,并探讨TSV的分配对3D NoC测试的影响,进一步优化3D NoC在测试模式下的TSV数量。该方法将基于云模型的进化算法、小生境技术以及遗传算法的杂交技术结合起来,有效运用遗传、优胜劣汰以及保持群落的多样性等理念,以提高算法的寻优速度和寻优精度。研究结果表明,该算法既能有效避免陷入局部最优解,又能提高全局寻优能力和收敛速度,缩短了测试时间,并且优化了3D NoC的测试TSV数量,提高了TSV的利用率。
3维片上网络、硅通孔、云模型、进化算法
TN407(微电子学、集成电路(IC))
2015-03-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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