一种面向CUDA编译器的测试失败用例去重方法

本发明提出一种面向CUDA编译器的测试失败用例去重方法，属于CUDA编译器测试技术领域。针对CUDA编译器模糊测试带来的大量冗余测试失败用例的问题，本发明利用深度学习模型提取测试失败用例的代码特征并生成特征向量，基于CUDA编译器可执行文件收集测试失败用例的运行时信息生成测试失败用例的运行时特征向量，计算所有测试失败用例代码维度的距离矩阵和运行时维度的距离矩阵，将两矩阵归一化并生成多维度融合的综合距离矩阵，最后通过最远点优先算法得到测试失败的优先序列，实现测试失败用例的去重。本发明能精准识别触发相同CUDA编译器缺陷的测试失败用例，有效减少开发团队的重复工作，提高测试失败用例的调试效率。