【技术实现步骤摘要】
本申请涉及芯片测试，尤其涉及一种存算一体化芯片的测试方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，由于存算一体化芯片集成了存储功能与神经网络模型的计算功能，因此存算一体化芯片的应用越来越广泛。一般存算一体化芯片包括忆阻器阵列，其通过忆阻器陈列集成神经网络模型的模拟计算，能够极大地提升神经网络推理的计算能效。其中，一般通过将训练好的神经网络模型迁移到存算一体化芯片的忆阻器阵列，从而实现模拟计算。
2、然而，在将训练好的神经网络模型迁移到存算一体化芯片上的忆阻器阵列时，可能会由于相关程序或者量化方法的不准确，使得存算一体化芯片输出的结果和神经网络模型输出的结果之间相关性差距较大，也即存算一体化芯片运行效果差，准确率低。
3、对此，现有技术中在对存算一体化芯片进行测试时，往往都是在存算一体化芯片输出的结果与真实结果存在较大偏差时，通过人工检查烧写程序代码、芯片问题等等方式进行校验测试的。这样的校验测试方式没有针对性，其无疑是大海捞针，代码的篇幅很大，芯片的问题难以发现，校验测试的效率很低。
技术实现思路
1、本申请提供了一种存算一体化芯片的测试方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中通过人工检查烧写程序代码、芯片问题等等方式对存算一体化芯片进行校验测试的方法没有针对性，且代码的篇幅很大，芯片的问题难以发现，校验测试的效率较低的技术问题。
2、第一方面，本申请提供了一种存算一体化芯片的测试方法，其特征在于，所述方法包括：
3、
4、将所述测试用例输入待测试的存算一体化芯片，得到所述存算一体化芯片输出的预测识别标签；
5、根据所述目标识别标签和所述预测识别标签，确定所述存算一体化芯片是否存在异常；
6、在确定所述存算一体化芯片存在异常时，获取目标测试方法；一个所述目标测试方法对应一个预设异常问题；
7、按照所述目标测试方法对所述存算一体化芯片进行测试，并将表征测试异常的测试结果对应的预设异常问题，确定为所述存算一体化芯片的目标异常问题。
8、第二方面，本申请实施例提供一种存算一体化芯片的测试装置，所述装置包括：
9、构建模块，用于构建测试用例，并确定所述测试用例的目标识别标签；
10、输入模块，用于将所述测试用例输入待测试的存算一体化芯片，得到所述存算一体化芯片输出的预测识别标签；
11、第一确定模块，用于根据所述目标识别标签和所述预测识别标签，确定所述存算一体化芯片是否存在异常；
12、第二确定模块，用于在确定所述存算一体化芯片存在异常时，获取目标测试方法；一个所述目标测试方法对应一个预设异常问题；
13、测试模块，用于按照所述目标测试方法对所述存算一体化芯片进行测试，并将表征测试异常的测试结果对应的预设异常问题，确定为所述存算一体化芯片的目标异常问题。
14、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的存算一体化芯片的测试程序，以实现第一方面中任一项所述的存算一体化芯片的测试方法。
15、第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现第一方面中任一项所述的存算一体化芯片的测试方法。
16、本申请实施例提供的技术方案，通过构建测试用例，并确定测试用例的目标识别标签，将测试用例输入待测试的存算一体化芯片，得到存算一体化芯片输出的预测识别标签，根据目标识别标签和预测识别标签，确定存算一体化芯片是否存在异常，在确定存算一体化芯片存在异常时，获取目标测试方法，一个目标测试方法对应一个预设异常问题，按照目标测试方法对存算一体化芯片进行测试，并将表征测试异常的测试结果对应的预设异常问题，确定为存算一体化芯片的目标异常问题。这一技术方案，通过构建测试用例，对存算一体化芯片进行测试，并在确定存算一体化芯片存在问题时，针对存算一体化芯片的预设异常问题，按照对应的目标测试方法进行测试，从而确定存算一体化芯片存在异常的具体异常问题方向，实现了准确地确定存算一体化芯片输出预测结果和真实结果存在较大差距的具体原因方向，使得后续能够针对性的对这些方向的问题进行调整与检测，从而实现了提高存算一体化芯片的测试效率和准确率。
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1.一种存算一体化芯片的测试方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述存算一体化芯片包括忆阻器阵列，所述将所述测试用例输入待测试的存算一体化芯片，得到所述存算一体化芯片输出的预测识别标签，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述模型权重值包括所述目标神经网络模型中不同卷积层对应的权重值；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设异常问题包括第一类异常问题，所述第一类异常问题用于表征所述目标神经网络模型的所述模型权重值存在异常；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述离散阻值和所述目标神经网络模型对所述忆阻器阵列中每一所述忆阻器的目标阻值进行调节，包括：
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设异常问题包括第二类异常问题，所述第二类异常问题用于表征所述预设权重拆分模型或者所述目标神经网络模型的所述模型权重值存在异常；
8.一种存算一体化芯片的测试装置，其
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的存算一体化芯片的测试程序，以实现权利要求1～7中任一项所述的存算一体化芯片的测试方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1～7中任一项所述的存算一体化芯片的测试方法。
...【技术特征摘要】
1.一种存算一体化芯片的测试方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述存算一体化芯片包括忆阻器阵列，所述将所述测试用例输入待测试的存算一体化芯片，得到所述存算一体化芯片输出的预测识别标签，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述模型权重值包括所述目标神经网络模型中不同卷积层对应的权重值；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设异常问题包括第一类异常问题，所述第一类异常问题用于表征所述目标神经网络模型的所述模型权重值存在异常；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述离散阻值和所述目标神经网络模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：许超，王兆国，丁庆，聂吉昌，邓洋，
申请(专利权)人：深圳芯瑞华声科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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