Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepTPI: Test Point Insertion with Deep Reinforcement Learning

論文の概要: DeepTPI: Test Point Insertion with Deep Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06975v1
Date: Tue, 7 Jun 2022 14:13:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-20 00:15:08.494594
Title: DeepTPI: Test Point Insertion with Deep Reinforcement Learning
Title（参考訳）: DeepTPI: 深層強化学習によるテストポイント導入
Authors: Zhengyuan Shi, Min Li, Sadaf Khan, Liuzheng Wang, Naixing Wang, Yu Huang, Qiang Xu
Abstract要約: テストポイント挿入(TPI)は、テスト容易性向上のための広く使われている技術である。深部強化学習(DRL)に基づく新しいTPI手法であるDeepTPIを提案する。市販のDFTツールと比較して,DeepTPIはテストカバレッジを著しく改善することがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.357061090668433
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Test point insertion (TPI) is a widely used technique for testability enhancement, especially for logic built-in self-test (LBIST) due to its relatively low fault coverage. In this paper, we propose a novel TPI approach based on deep reinforcement learning (DRL), named DeepTPI. Unlike previous learning-based solutions that formulate the TPI task as a supervised-learning problem, we train a novel DRL agent, instantiated as the combination of a graph neural network (GNN) and a Deep Q-Learning network (DQN), to maximize the test coverage improvement. Specifically, we model circuits as directed graphs and design a graph-based value network to estimate the action values for inserting different test points. The policy of the DRL agent is defined as selecting the action with the maximum value. Moreover, we apply the general node embeddings from a pre-trained model to enhance node features, and propose a dedicated testability-aware attention mechanism for the value network. Experimental results on circuits with various scales show that DeepTPI significantly improves test coverage compared to the commercial DFT tool. The code of this work is available at https://github.com/cure-lab/DeepTPI.
Abstract（参考訳）: テストポイント挿入(TPI)は、テスト容易性向上のための広く使われている手法であり、特に比較的低いフォールトカバレッジのため、ロジック内蔵セルフテスト(LBIST)で使用される。本稿では,深部強化学習(DRL)に基づく新しいTPIアプローチであるDeepTPIを提案する。教師付き学習問題としてTPIタスクを定式化した従来の学習ベースソリューションとは違って,グラフニューラルネットワーク(GNN)とディープQラーニングネットワーク(DQN)を組み合わせた新しいDRLエージェントを訓練し,テストカバレッジの向上を最大化する。具体的には、回路を有向グラフとしてモデル化し、グラフベースの値ネットワークを設計し、異なるテストポイントを挿入するアクション値を推定する。 DRLエージェントのポリシーは、最大値のアクションを選択するものとして定義される。さらに,事前学習したモデルから一般的なノード埋め込みを適用し,ノードの特徴を高め,バリューネットワークのためのテスト容易性に着目した注意機構を提案する。様々なスケールの回路の実験結果から,DeepTPIは商用のDFTツールと比較してテストカバレッジを著しく改善することがわかった。この作業のコードはhttps://github.com/cure-lab/deeptpiで入手できる。

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