并行测试任务可并行性分析与应用

针对并行测试系统中不同UUT测试任务组的并行测试效率提高存在差异的现象,提出了测试任务的可并行性概念,以描述测试任务在并行测试过程中的固有属性;首先根据测试任务组的并行测试效率不同的现象,提出了测试任务可并行性的概念;然后给出了衡量可并行性的可并行度指标,用以定量地指导并行测试系统开发过程中仪器资源的配置;最后通过应用实例验证了可并行性概念的合理性、可并行度指标的实用性;建立的可并行性概念不仅丰富了测试领域的理论基础,对并行测试系统的仪器资源的配置也具有指导价值。     

一种基于非正规域的区域依赖关系分析法

在自动并行编译中，并行性的识别主要集中在循环及语句级，而许多程序实际上可通过挖掘子程序级这种“任务“并行性来提高性能。本文提出了基于非正规域的区域依赖分析方法，旨在发掘这类并行性，它能精确地刻划程序中的数据访问区域。克服了现有区域分析技术中趋于保守的弱点，从而提出了并行度，依赖关系的测试算法简单而有效。     

动态资源感知的并行化模糊测试框架

针对现有的并行模糊测试在测试效率、资源利用率以及异常处理上的局限性,本文围绕测试资源的生成、使用及容错三个方面提出了一种动态资源感知的系统化解决方案。针对测试环境在大规模和多场景两个维度快速搭建的需求,提出一种基于云平台的动态构建方法,加快测试环境部署,提高有效fuzz时间;针对并行模糊测试中资源利用率低的问题,提出一种多层次并行度动态调整的资源配置策略,优化整体测试资源配置并提高单机负载;针对大规模并行测试中节点易发生故障的问题,提出基于优先级调度的容错处理方法。最后,本文设计并实现了一个基于四级流水线并行处理结构的通用模糊测试框架。实验证明,该框架能够有效提高并行模糊测试的测试效率和资源利用率,实现系统的有效容错。     

软件过程活动中的并行性延拓

提高软件过程的并行度是提高软件生产率的重要手段,由于活动内部并行化后并行性较为局部,本文提出了一种将这种并行性向活动外全局方向延拓的技术,通过划分块之间的相关性判别,重构Petri网表示的软件过程模型,将活动内的并行性延拓到活动间,提高了软件过程的并行度。     

向量并行度指导的循环SIMD向量化方法

SIMD扩展部件是集成到通用处理器中的加速部件,旨在发掘多媒体和科学计算等领域程序的数据级并行.当前两种基本的向量发掘方法分别是发掘迭代间并行的Loop-based方法和发掘迭代内并行的SLP方法.Loop-aware方法是对SLP方法的改进,其思想是首先通过循环展开将迭代间并行转换为迭代内并行,使循环体内的同构语句条数足够多,再利用SLP方法进行向量发掘.但当循环展开不合法或者并行度低于向量化因子时,Loop-aware方法无法实现程序向量并行性的发掘.因此提出了向量并行度指导的循环向量化方法,依据迭代间并行度、迭代内并行度和向量化因子,构建循环向量化方法选择方案,同时提出不充分向量化方法发掘并行度低于向量化因子的循环向量并行性,最后依据向量并行度对生成的向量循环进行展开.经过标准测试集测试,向量并行度指导的循环SIMD向量化方法比Loop-aware方法识别率提升107.5%,性能提升12.1%.     

关于高并行度计算机功能结构的探讨

引言 近二十年来,随着并行处理技术的发展计算机的体系结构也发生了很大变化。并行处理系统在计算机体系结构发展史上也是一个重要的突破。它包括多机系统、多处理机系统、阵列(并行)处理机、流水线处理机等。这些系统多是以并行计算为基础,它们在不同程度上使用了时间重迭、资源重复和资源共享三个基本的并行性概念。并行性除了与计算问题的算法及其程序结构密切相关外,高并行度的机器结构也是实现多级并行性的重要手段。     

有效消减测试成本的并行技术分析

文章通过定量分析指出,并行测试不仅降低了ATE系统的设备投资,而且能够消减测试环节中各项成本因素,因而比之低成本ATE,是更为显著、有效的测试成本消减方法。文章还指出,并行测试最佳站点数相对独立于ATE设备成本、运行成本、产品的合格率以及其它多种限制因素,若设备中可用的独立资源有限,就会降低测试的并行度,从而导致部分测试顺序执行,并行测试的成本优势将迅速消失。     

程序潜在最大并行程度分析方法及其实现

现有的并行编译器不能充分地识别和开发程序潜在并行性。此文提出了一种新的程序最大并行度分析方法，这一方法可开发程序循环一级的并行性。     

基于图染色理论和遗传蜂群算法的并行测试任务调度

针对并行测试中任务优化调度这一关键性问题,提出了一种图染色理论和遗传蜂群算法相结合的任务调度优化算法.首先,建立了基于图染色理论的并行测试任务关系模型,用图来描述测试任务占用仪器资源的情况;然后, 在测试任务关系模型的基础上,将遗传算法特有的交叉、变异操作与人工蜂群(ABC)算法相结合搜索最优解,能够有效避免算法早熟并且加速算法收敛;最终得到并行度最大的任务分组方案.经仿真验证,所提方法能有效地实现并行测试,提高自动测试系统的测试效率.     

人工免疫网络记忆分类并行算法研究

人类免疫系统是极为复杂的、固有并行性、分布式系统。人工免疫系统领域已经开发了许多免疫系统启发的算法,但没有几个显示并行性。论文提出并行人工免疫网络记忆分类系统,给出简单的并行人工免疫网络记忆分类算法。初始结果显示,通过简单的并行化方法,与并行人工免疫识别系统AIRS的比较研究表明,并行人工免疫网络记忆分类系统在并行效率等方面的性能优于后者。     

一种基于FPGA的SOM神经网络算法的并行实现

分析了SOM神经网络算法在FPGA实现过程中要考虑的2个主要问题：并行性和有限字长效应。通过分析，提出了一种实现该算法的高并行体系结构并给出了该体系结构中关键模块的具体实现电路。根据计算机仿真以及在FPGA上的实现所得到的结果表明，该体系结构在保证神经网络性能的同时，可以使电路具有较高的处理速度。     

基于GSPN和人工免疫算法的并行测试任务调度研究

针对ATS中并行测试任务调度复杂、难以优化的问题,提出了一种广义随机Petri网和人工免疫算法相结合的任务调度优化算法.首先对并行测试系统建立广义随机Petri网(GSPN)模型,然后将激发的变迁序列集作为并行测试任务调度路径;将免疫克隆选择算法(ICSA)应用到并行测试系统任务调度问题中,并提出一种自适应克隆选择算子,搜索最优任务调度路径,得到以测试时间最短为目标的最优任务调度方案.用某型雷达接收机并行测试系统对该算法进行仿真验证,结果表明,与改进的混合遗传算法(IHGA)相比,该算法能够便捷地得到任务调度最优序列,且测试效率更高.     

基于广义随机Petri网的并行自动测试系统性能分析研究

为了提高并行自动测试系统的测试效率,改善系统总体性能,运用基于广义随机Petri网的系统性能分析方法,对并行测试任务过程建立广义随机Petri网模型,将并行测试过程同构于马尔科夫过程,并对该过程进行性能分析,进而得到并行测试系统中各种测试资源的利用率以及任务过程的平均延时数据;根据模型计算所得到的测试资源利用率,确定影响并行测试系统性能的瓶颈所在;通过分析并行测试系统中测试资源调用的分布情况,调整测试资源同测试任务的匹配关系,以达到进一步提高测试系统测试效率的目的。     

基于时延Petri网和人工蜂群算法的航电系统并行测试研究

航电系统的复杂程度日益提高,传统的人工检测维护手段已经无法满足现代化装备的支持保障要求,自动测试系统(ATS)正逐步成为复杂系统与设备可靠运行的必要保证,而并行测试是下一代自动测试系统(ATS,automatic test system)的关键技术之一。以并行测试技术为基础,在时延Petri网的基础上,对航电系统测试任务进行建模,并采用人工蜂群算法对Petri网的变迁序列寻求最优解,找到测试时间最短的变迁序列。仿真结果表明,该算法能够快速准确地得到最优的测试方案。     

边界扫描测试优化算法

分析全0(1)+01(10)并行序列算法、极大权值极小相异性算法、自适应完备诊断算法和遗传算法4种边界扫描测试生成算法,对比其各自的优缺点。通过DEMO板互连测试,对比测试时间和紧凑性指标,结果表明遗传算法是相对最优的算法,能生成具有抗征兆误判能力且紧凑性较好的测试矢量。     

A two-level parallelization method for distributed hydrological models

This paper proposes a scalable two-level parallelization method for distributed hydrological models that can use parallelizability at both the sub-basin level and the basic simulation-unit level (e.g., grid cell) simultaneously. This approach first uses the message-passing programming model to dispatch parallel tasks at the sub-basin level to different nodes with multi-core CPUs in the cluster. Each node is responsible for some of the sub-basins. Parallel tasks for each sub-basin at the basic simulation-unit level are then dispatched to multiple cores within each node using the shared-memory programming model. A grid-based distributed hydrological model was parallelized to demonstrate the performance of the proposed method, which was tested in different scenarios (e.g., different data volume, different numbers of sub-basins). Results show that the proposed two-level parallelization method had better scalability than the parallel computation at sub-basin level alone, and the parallel performance increased with data volume and the number of sub-basins.     

基于LabVIEW和TestStand的并行测试系统设计

为了满足对汽车电子稳定控制系统(ESC)电子控制单元多个产品同步执行测试的需要,对并行测试技术进行了研究;设计开发了基于LabVIEW和TestStand的汽车ESC产品并行测试系统;通过配置NI SWITCH矩阵开关模块和测量仪器单元构建硬件平台,调用LabVIEW编写的测试测量功能子程序,并编制TestStand并行测试序列,采用TestStand内置的多线程并行测试管理技术,解决了多线程软件编程中遇到的竞争、资源冲突、死锁问题,实现了对四个被测单元同时执行测试的并行测试系统。     

基于组合禁忌搜索的并行测试任务调度研究

任务调度是研究并行测试技术的核心问题。建立了该问题的数学模型,提出了一种基于组合禁忌搜索的并行测试任务调度方法,通过任务分组的规则构造较好的初始调度序列,利用禁忌搜索迭代寻找最好的调度序列,快速完成基于测试时间最短的任务调度规划。对实例进行了仿真实验,与基本禁忌搜索算法进行比较,仿真结果验证了该组合禁忌搜索算法的高效性和有效性。     

时间Petri网与GA-PSO算法相结合的并行测试

摘 要：并行测试任务调度方案在自动测试系统中一直是尚未解决的难题。本文基于Petri网理论的基础,建立了并行测试的时间Petri网模型,并且首次将GA-PSO算法引入到时间Petri网的变迁序列的寻找过程中,快速地求得了最优调度方案。仿真结果表明,本算法能够以较大的收敛概率快速地收敛,最终得到最优变迁序列。