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SoC测试资源优化方法研究

作　者: 邵晶波
导　师: 马光胜
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: SoC测试压缩 SoC测试调度测试响应重用进程代数ACSR
分类号: TN47
类　型: 博士论文
年　份: 2008年
下　载: 170次
引　用: 4次
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内容摘要

深亚微米工艺下IC规模和复杂度的日益增加，向SoC测试提出了严峻的挑战。现有的外部测试设备ATE在存储容量、测试通道数等测试资源方面满足不了测试需求，因而有必要研究SoC测试资源优化方法。本文分别从节省测试通道、ATE存储空间、减少测试时间的角度研究了SoC测试数据压缩、SoC测试调度以及低功耗SoC测试。本文的主要贡献为：首先，提出了一种适用于SoC测试数据压缩的新方法。先将不同待测核对应测试集中的测试向量最大限度地重叠起来，形成一个重叠向量，然后对这个重叠向量进行变游程编码，进一步对测试向量进行压缩。由于测试应用时间与重叠向量的长度成正比，而重叠向量的长度要远小于原始测试向量长度的总和，从而减少了测试时间。实验结果显示，算法的最高测试压缩率为67．4％，最低值为39．5％，平均测试压缩率达到56％。最好情况下，测试数据被压缩了12．3倍。除了个别情况下算法的测试时间接近最优结果外，二级测试压缩方法的测试时间均少于已有算法。其次，提出了基于测试响应复用的SoC测试数据压缩方法STC-TR和测试调度方法STS-HC。先对各个测试集进行预处理，通过预处理，用前一个核的测试响应压缩本待测核的测试激励，然后从本待测核的测试集中删掉与它前面核的测试响应相容的测试向量。在实际测试时，对于待测核的测试序列，除了最后一个核外，直接将与后一个核的测试激励相容的本待测核的测试响应作为后一个核的测试输入，对其余的测试重复上述操作。若前一个待测核的测试响应与所要施加的测试向量都不相容，则直接从ATE中取测试数据。硬件实现上只需几个二选一的多路选择器MUX，即可控制测试数据取自何处。给出了调整待测核测试顺序及与各个待测核对应的测试向量施加顺序的启发式算法，使测试效果接近最优。提出的方法不需要解码器。考虑功耗的核测试流水降低了测试应用时间。已有SoC测试调度方法的硬件开销较大，与之相比较，采用层次聚类分析的方法STS-HC解决基于测试响应复用的SoC测试调度，算法实现起来比较简单。实验结果表明，与经典的算法比较，本文的算法STS-HC的测试应用时间最少；本算法的测试压缩率平均值高达50％左右，与以往的算法是可比较的。值得一提的是，本文的方法分别将SoC基准电路p93791和p34932的故障覆盖率提高了1．32％和5．08％。可见，算法STC-TR不但没有降低各测试集的故障覆盖率，反而提高了一些测试集的故障覆盖率。再次，提出了基于进程代数的SoC测试调度方法。为了降低测试应用时间，可采用测试流水，然而测试过程中产生的功耗可能会毁坏待测系统，鉴于这一点，流水测试时应将测试功耗控制在允许范围之内。进程代数是处理并发进程的有力工具，以进程代数为理论基础，给出了并行测试进程的时间标记变迁系统模型(TLTS)，并形成了将前者转化为进程代数ACSR(Algebraof Communicating Shared Resources)描述的几个定理，建立了SoC测试调度模型STS-ACSR。将核的并行测试映射为并发执行的进程，把测试资源建模为ACSR资源，优先级可以解决测试冲突，从而使得功耗约束下的测试获得最大并行性同时使测试应用时间最小。实验结果证明了进程代数在处理SoC测试调度问题方面优于经典的算法。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-13
第1章绪论  13-25
  1.1 课题背景及研究的意义  13-16
    1.1.1 芯片设计规模  13
    1.1.2 SoC测试复杂性  13-14
    1.1.3 SoC测试费用  14-15
    1.1.4 SoC测试面临的问题  15-16
    1.1.5 SoC测试资源优化的意义  16
  1.2 SoC测试  16-22
    1.2.1 基于核的SoC测试  16-18
    1.2.2 SoC测试遇到的问题  18-19
    1.2.3 SoC测试结构设计  19-20
    1.2.4 SoC测试标准  20-22
  1.3 论文的主要工作和内容安排  22-25
    1.3.1 论文的主要工作  22-23
    1.3.2 论文结构  23-25
第2章 SoC测试资源优化综述  25-41
  2.1 SoC测试压缩  25-35
    2.1.1 测试激励压缩方法  26-33
    2.1.2 测试响应压缩方法  33-34
    2.1.3 SoC测试压缩研究评述  34-35
  2.2 SoC测试调度  35-38
    2.2.1 SoC测试调度的目标  35-36
    2.2.2 SoC测试调度研究现状  36-37
    2.2.3 SoC测试调度研究评述  37-38
  2.3 低功耗SoC测试  38-40
    2.3.1 测试功耗增加的原因  38
    2.3.2 低功耗设计方法  38-39
    2.3.3 低功耗设计评述  39-40
  2.4 本章小结  40-41
第3章 SoC测试压缩方法  41-63
  3.1 SoC测试压缩  41-42
    3.1.1 SoC测试压缩原理  41
    3.1.2 SoC测试压缩的算法要求  41-42
  3.2 基于重叠向量变游程编码的二级SoC测试压缩  42-50
    3.2.1 重叠向量生成算法  43-45
    3.2.2 解压结构设计  45-47
    3.2.3 硬件开销分析  47-48
    3.2.4 实验数据分析  48-50
  3.3 基于测试响应复用的SoC测试压缩STC-TR  50-61
    3.3.1 算法STC-TR描述  51-53
    3.3.2 SoC核间并行测试算法  53-57
    3.3.3 测试集优化算法  57-60
    3.3.4 实验数据分析  60-61
  3.4 本章小结  61-63
第4章 SoC测试调度方法  63-89
  4.1 基于测试响应复用的SoC测试调度  63-67
    4.1.1 考虑功耗的基于测试响应复用的SoC测试调度  63-64
    4.1.2 基于层次聚类的测试调度算法STS-HC  64-66
    4.1.3 实验数据分析  66-67
  4.2 基于进程代数的SoC测试调度STS-ACSR  67-78
    4.2.1 进程代数基本理论  67-69
    4.2.2 时间标记变迁系统模型TLTS  69-71
    4.2.3 SoC测试调度的进程代数模型STS-ACSR  71-73
    4.2.4 SoC测试调度的ACSR模型及算法  73-76
    4.2.5 实验数据分析  76-78
  4.3 基于蚁群优化的多时钟域SoC测试调度MDS-ACO  78-88
    4.3.1 蚁群优化(ACO)原理  80-83
    4.3.2 MDS资源约束图的构建  83-84
    4.3.3 MDS-ACO算法实现  84-86
    4.3.4 实验数据分析  86-88
  4.4 本章小结  88-89
第5章低功耗SoC测试方法  89-103
  5.1 SoC的测试功耗  89-91
    5.1.1 SoC的能量和功耗模型  89-90
    5.1.2 过量测试功耗引发的问题  90
    5.1.3 测试功耗最小化的意义  90-91
  5.2 低功耗外部测试技术  91-93
  5.3 低功耗BIST技术  93-96
  5.4 基于蚁群算法的向量排序技术TVO-ACO  96-100
    5.4.1 蚁群算法ACO原理  96
    5.4.2 基于蚁群算法的向量排序TVO-ACO  96-97
    5.4.3 算法TVO-ACO的实现  97-98
    5.4.4 实验数据分析  98-100
  5.5 SoC测试资源优化实例研究  100-102
    5.5.1 实验数据分析  100-102
  5.6 本章小结  102-103
结论  103-106
参考文献  106-119
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果  119-120
致谢  120

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