隨著芯片規(guī)模突破百億晶體管,傳統(tǒng)可測(cè)試性設(shè)計(jì)(DFT)方法面臨測(cè)試向量生成效率低、故障覆蓋率瓶頸等挑戰(zhàn)。本文提出一種基于大語(yǔ)言模型(LLM)的DFT自動(dòng)化框架,通過自然語(yǔ)言指令驅(qū)動(dòng)測(cè)試向量生成,并結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化故障覆蓋...
關(guān)鍵字: 大模型 DFT自動(dòng)化隨著人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,將大型語(yǔ)言模型(LLM)部署到嵌入式端側(cè)設(shè)備成為重要趨勢(shì)。Llama 2 - 7B作為一款性能優(yōu)異的大語(yǔ)言模型,具有廣泛的應(yīng)用前景。然而,其龐大的參數(shù)量對(duì)嵌入式設(shè)備的計(jì)算資源和存儲(chǔ)能力...
關(guān)鍵字: 嵌入式端側(cè) 大模型 Llama 2 - 7B 瑞薩RZ/V2L