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人工智能芯片驱动需要新的测试的实现方法

分层测试方法可以充分利用大量重复的核心在人工智能的设计。

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人工智能从来没有比今天更多的消息。从挑选股票市场投资自主驾驶,我们听说过人工智能能做什么当它的工作原理和出错的时候会发生什么。后果是巨大的,如果AI不会将大量的工作压力在硬件工程师,以确保他们的芯片可以广泛测试的正确和安全功能。

人工智能芯片的最大影响测试起源于显著增加设计大小影响EDA工具的能力,以平面设计的方式处理它们。这变得越来越困难,如果不是不可能解决问题。整合的趋势也从不同的设计团队和IPs从外部IP核心供应商整合到一个单独的芯片上导致了系统级芯片(SOC)架构和方法论有广泛的核心重用层次战略设计和测试是必要的,及时完成成功的实现。Synopsys对此TestMAX地址的挑战在支持DFT分层流的一部分。

层次方法需要划分为核心的设计。在人工智能等大型处理器GPU,这些核心是重复的实例。分层测试方法可以充分利用大量重复以来核心流只应用一次每独特的核心,然后,根据定义,它是在所有实例中重用。一个典型的分层流使用Synopsys对此TestMAX见下面的数据。它开始于分析每个核心使用TestMAX顾问,生成和插入DFT逻辑与TestMAX经理,孤立的核心和综合扫描链TestMAX DFT和生成模式TestMAX生成时间(图1)。


图1:核心流程

一旦核完成,它们集成到顶级,扫描链可能合成以及扫描压缩和任何其他DFT IP(图2)。


图2:SOC流

分区设计成多个内核允许并行DFT实现。分——而治之方法允许与其他核心核心并行处理。一旦核心完成所有实例也完成,节省大量的处理时间。作为流程的一部分,这些核心包与一个隔离环允许他们独立于其它coresaves大量的时间进行测试在测试生成模式代以来所处理的数据量大大减少而平坦,全芯片生成模式的一代。这种方法允许分布式团队之间的工作可能是在不同的位置,不再需要一个集中的团队,直到SOC的顶级流程开始。有独立测试的核心还提供更多的诊断分辨率,简化生态处理,允许工具操作大大减少内存的使用。

一旦核完成,它们集成到SOC。完整的设计的优点是不需要编译的SOC水平。由于核心隔离,只需要逻辑在SOC水平是核心的接口。在这个层次上,最小化的灰色盒子表示核心是用来测试SOC。核心是放在外部质量模式(ext)只有在验证这个接口被编译。

这种分层测试方案使低水平的测试模式核心使用上级没有再生的模式。模式只需要被移植到下一个水平,设置控件映射方法被称为模式移植。正常工作,必须使用一个测试接口。IEEE 1687年和1500年IEEE 1149.1协议的核心和SOC是常用的。

应用分层测试方法是最好的方法处理大型、复杂的soc,特别是那些有许多重复的核心。Synopsys对此TestMAX家庭测试产品的提供这种能力从RTL和DFT placement-aware扫描和测试点插入和地点和路线和GDSII,利用流动的各个方面之间传输的信息。

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