Unit level test has been widely recognized as an important approach to improve the software quality, as it can expose bugs earlier during the development phase. However, manual unit level test development is often tedious and insufficient. Also, it is hard for developers to precisely identify the most error prone code block deserving the best test coverage by themselves. In this paper, we present the automatic Unit level test framework we used for intel media driver development. It can help us identify the most critical code block, provide the test coverage recommendation, and automatically generate >80% ULT code (~400K Lines of test code) as well as ~35% test cases (~7K test cases) for intel media driver. It helps us to greatly shrink the average ULT development effort from ~24 Man hours to ~3 Man hours per 1000 Lines of driver source code.


翻译:单位级测试被公认为是提高软件质量的重要方法,因为它可以在开发阶段早期暴露错误。 但是, 人工单位级测试的开发往往乏味且不足。 此外, 开发者很难精确地识别最容易出错的代码块, 由他们自己来进行最佳测试。 在本文中, 我们展示了用于开发英特尔媒体驱动器的自动单位级测试框架。 它可以帮助我们识别最关键的代码块, 提供测试覆盖建议, 并自动生成超过80%的逻辑代码( ~ 400K 的测试线) 和 ~ 35%的测试案例( ~ 7K 测试案例), 用于英特尔媒体驱动器的测试案例。 它帮助我们大大缩短平均的科技开发努力, 从~ 24 man 小时到~ 3 man 小时 每 1000 的驱动器源码 。

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2021年7月14日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员