2024年12月18日，由IEEE CS（计算机协会）TTTC（测试技术委员会）、IEEE CEDA（电子设计自动化委员会）、印度尼尔玛大学主办的第33届亚洲测试学术会议（Asian Test Symposium，ATS）在印度艾哈迈达巴德召开，大会主席Usha Mehta教授在大会开幕式上宣布了第32届ATS最佳论文奖评选结果：处理器芯片全国重点实验室的论文《Intelligent Automatic Test Pattern Generation for Digital Circuits Based on Reinforcement Learning》荣获第32届ATS唯一最佳论文奖。实验室博士生李文星为论文第一作者，指导老师为李华伟研究员。
自动测试向量生成（ATPG）是数字电路测试中的关键技术，通过搜索有效的测试向量来对电路中所有可能的故障进行尽可能完备的检测，以确保测试的高故障覆盖率，从而保证芯片产品的质量。在基于分支界限的测试向量搜索过程中，无效的回退路径选择在超大规模集成电路的测试生成中会造成大量的决策回溯，制约了ATPG的性能。为此，该文提出一种基于强化学习（RL）的ATPG方法，创新性将RL应用到测试生成，并在电路环境中定义与RL任务一致的状态空间、动作空间、状态转移和奖励函数，从而引导智能体快速学习到有效的回退路径。实验结果表明，相较于使用传统启发式策略的ATPG方法以及基于深度学习的ATPG方法，所提出的RL-ATPG能获得更好的性能表现。
IEEE亚洲测试学术会议自1992年创会，由IEEE CS TTTC和IEEE CEDA长期支持，是集成电路测试领域的旗舰国际会议，反映国际上集成电路测试技术在学术研究、EDA和测试工业应用的前沿成果，在测试领域具有深远的影响力。
处理器芯片全国重点实验室依托中国科学院计算技术研究所，是中国科学院批准正式启动建设的首批重点实验室之一，并被科技部遴选为首批 20个标杆全国重点实验室，2022年5月开始建设。实验室学术委员会主任为孙凝晖院士，实验室主任为陈云霁研究员。实验室近年来获得了处理器芯片领域首个国家自然科学奖等6项国家级科技奖励；在处理器芯片领域国际顶级会议发表论文的数量长期列居中国第一；在国际上成功开创了深度学习处理器等热门研究方向；直接或间接孵化了总市值数千亿元的国产处理器产业头部企业。
文章来源：处理器芯片全国重点实验室
