当前位置: 首页 > news >正文

DFT笔记8

2 DESIGN FOR TESTABILITY(DFT)

这一章讨论现代数字电路的可测性设计(DFT)。

可测性设计的两大用途:

  1. 提高数字电路质量,减少数字电路测试成本
  2. 简化电路测试、debug、诊断

本章目标:

  1. 读完能够判断一个电路的设计是不是测试友好
  2. 为了提高可测性,能提出设计上的修改建议

综合以上目标,这一章结束后,能够识别和修改scan design rule的偏差,能够掌握把一个design转换成一个scan design的基础知识。

内容顺序:

  1. DFT的基础概念和可测性分析的方法
  2. scan design(应用最广泛的DFT方法学)
    1. popular scan cell designs
    2. scan architectures
    3. scan design rules
    4. scan design flow
    5. special-purpose scan designs
  3. 先进的DFT技术:RTL级的DFT,可以减少DFT设计迭代和test development time。

2.1 Introduction

parts per million (PPM):测试技术的早期,设计和测试完全是分开的两部分,测试的质量按照客户返回的故障芯片的比例评估,也就是用这个数给测试打分。

fault simulationfault grading:1980s,测试中严重依赖故障仿真定量测量functional patterns的故障覆盖率。如果一组functional patterns不能满足故障覆盖率要求,就再增加functional patterns,但是这种方法的故障覆盖率始终超不过80%。

scan cells:对于存储单元storage elements,利用结构化的DFT方法用外部接口控制和监测时序电路内部的状态,这种利用外部接口重构的存储单元叫做scan cells。

Scan design:最常用的DFT方法。把选中的存储单元storage elements连接起来形成多个移位寄存器,叫做scan chains。这种设计方法把每一个选中的存储单元都用一个scan cell替代,每个单元都有一个额外的输入scan input (SI),还有一个额外的或者共享的输出scan output (SO),通过把SO连到下一个cell的SI,就能形成一个或多个scan chains

full-scan design:把所有的存储单元都进行scan插入。

almost full scan design(more than 98%):把几乎所有的存储单元都进行scan插入。

partial-scan design:把部分的存储单元都进行scan插入。按照选择方法又分成三小类:

  1. pipelined
  2. feed-forward
  3. balanced

随着硅降价和深硅技术发展,逐渐由partial-scan design向full-scan design发展。

scan design rules:为了达到想要的PPM目标,在设计中,影响故障覆盖率的特定电路结构和设计都得提前就要求并做到,这就需要提前规定scan design rules。所以DFT工程师的职责包括:

  1. 在设计中,识别和修订scan design rule偏差
  2. 把scan chains插入和综合入设计中
  3. 为scan design生成测试向量
  4. 将测试向量转化为ATE能用的格式
http://www.cnnetsun.cn/news/72628.html

相关文章:

  • python基于web的数学试题库组卷系统_k593i56u_pycharm Vue django flask项目源码
  • Tomcat11证书配置全指南
  • Notepad官网下载后如何编写Wan2.2-T2V-5B的自动化脚本?
  • macOS菜单栏智能管理解决方案:Ice工具深度解析
  • 2025年八大网盘直链下载完整指南:快速获取真实下载地址
  • 如何快速掌握Py-ART:气象雷达数据处理的完整实战指南
  • HuggingFace镜像网站推荐列表:国内高速下载Seed-Coder-8B-Base
  • 12、支持向量机与核分类算法详解
  • 快速掌握ZonyLrcToolsX:歌词下载的终极操作指南
  • VMware macOS虚拟机终极解锁指南:免费安装苹果系统的完整教程
  • 强力Cookie管理技巧:Get-cookies.txt-LOCALLY让数据安全触手可及
  • Live2D AI智能助手:重塑网页交互体验的革命性技术
  • Seed-Coder-8B-Base在Python项目中的函数生成能力实测
  • 《游戏活动效能升级与服务器压力精益管理的实战指南》
  • Maccy剪贴板管理器:macOS系统兼容性深度解析
  • 轮毂分类检测数据集介绍-855张 汽车制造质检 车辆维护和检测 智能交通系统 二手车评估 自动驾驶识别模块 工业机器人视觉系统
  • LangChain函数调用增强Qwen3-VL-30B的外部工具执行能力
  • 乳牛皮肤疾病检测数据集介绍-56张图片 智能养殖管理 农业疾病诊断辅助 畜牧业健康监控 图像分类模型训练与评测 教育与科研
  • 企业AI落地全攻略:从零代码到安全合规,开发者和管理者都该收藏的实战指南
  • 42、深入了解Xenomai实时系统:特性、架构与应用
  • 如何在浏览器中3分钟搞定串口调试?波特律动串口助手超详细使用指南
  • 5分钟搞定智慧树插件:让你的网课学习效率翻倍
  • 北大学者带你拖拽3D物体,像玩拼图一样让虚拟世界动起来
  • Vscode调试Python脚本运行ACE-Step:快速定位错误
  • PyTorch JIT编译提升Stable Diffusion 3.5 FP8运行效率可行性研究
  • QQ音乐数据获取Python工具完整使用指南
  • Visual Studio中的字典
  • ROG主板隐藏温度监控功能:快速激活T Sensor的实用指南
  • Vue大屏自适应终极解决方案:从适配难题到完美展示
  • 【建议收藏】小白进阶必备:RAG知识库构建实战指南与技巧