論文の概要: HybMT: Hybrid Meta-Predictor based ML Algorithm for Fast Test Vector Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11312v3
• Date: Mon, 7 Aug 2023 07:20:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 00:57:38.322797
• Title: HybMT: Hybrid Meta-Predictor based ML Algorithm for Fast Test Vector Generation
• Title（参考訳）: hybmt:高速テストベクトル生成のためのハイブリッドメタ予測型mlアルゴリズム
• Authors: Shruti Pandey, Jayadeva, Smruti R. Sarangi
• Abstract要約: HybMT は EPFL ベンチマーク回路の故障カバレッジを損なうことなく、CPU 時間で 56.6% の低下を示した。 HybMTはまた、最高のMLベースのアルゴリズムよりも126.4%高速化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1028463367241033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ML models are increasingly being used to increase the test coverage and decrease the overall testing time. This field is still in its nascent stage and up till now there were no algorithms that could match or outperform commercial tools in terms of speed and accuracy for large circuits. We propose an ATPG algorithm HybMT in this paper that finally breaks this barrier. Like sister methods, we augment the classical PODEM algorithm that uses recursive backtracking. We design a custom 2-level predictor that predicts the input net of a logic gate whose value needs to be set to ensure that the output is a given value (0 or 1). Our predictor chooses the output from among two first-level predictors, where the most effective one is a bespoke neural network and the other is an SVM regressor. As compared to a popular, state-of-the-art commercial ATPG tool, HybMT shows an overall reduction of 56.6% in the CPU time without compromising on the fault coverage for the EPFL benchmark circuits. HybMT also shows a speedup of 126.4% over the best ML-based algorithm while obtaining an equal or better fault coverage for the EPFL benchmark circuits.
• Abstract（参考訳）: MLモデルは、テストカバレッジを増やし、全体のテスト時間を短縮するために、ますます使われています。 この分野はまだ初期段階であり、これまでは大型回路の速度と精度で商用ツールに匹敵するアルゴリズムは存在しなかった。 本稿では、この障壁を突破するATPGアルゴリズムHybMTを提案する。 シスターメソッドと同様に、再帰的バックトラッキングを使用する古典的な podem アルゴリズムを補強する。 出力が与えられた値(0または1)であることを保証するために、値を設定する必要がある論理ゲートの入力ネットを予測するカスタム2レベル予測器を設計する。 我々の予測器は、2つの第1レベルの予測器の中から出力を選択し、最も有効なものはベスポークニューラルネットワークであり、もう1つはSVM回帰器である。 一般的な最先端の商用ATPGツールと比較すると、HybMTはEPFLベンチマーク回路の故障カバレッジを損なうことなく、CPU時間全体の56.6%の低下を示した。 HybMTは、最高のMLベースのアルゴリズムよりも126.4%のスピードアップを示し、EPFLベンチマーク回路のフォールトカバレッジは等しく良い。

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