摘要
本发明公开了一种基于AI技术的存储器测试方法、设备与介质,包括以下步骤:1)获取待测试存储器的结构解析数据和存储器类型描述信息,生成用于表达测试目标的测试意图向量;2)以所述测试意图向量为输入,生成测试激励序列;3)执行所述测试激励序列,对存储阵列进行多周期测试,形成多模态响应特征集;4)将所述多模态响应特征集输入图神经网络中,进行故障类型识别与因果路径推理,生成故障标签序列与推理路径图;5)基于推理路径图与测试激励序列的特征差异,进行深度生成模型的权重参数更新;6)基于更新后的深度生成模型生成测试激励序列进行存储器测试。本发明可有效提升存储器测试的智能化水平及测试覆盖率。
技术关键词
存储器测试方法
深度生成模型
测试意图
多模态响应
测试存储器
序列
节点
故障特征
语义
字线结构
周期
存储阵列
地址映射
存储单元
测试平台
深度优先遍历
位线
有向图结构
系统为您推荐了相关专利信息
语义
多级缓存机制
模型部署方法
拓扑网络
多模态响应
存储器阵列
修复系统
控制器
控制单元
测试向量生成器
序列
层次聚类系统
全局比对算法
数据整合系统
深度生成模型