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在情境中进行测试

为什么简单的通过/失败测试不再有效。

受欢迎程度

随着芯片复杂性的增加,以及集成电路部署在更加安全关键和任务关键的应用程序中,环境测试开始获得更广泛的吸引力。

而在环境中设计已经成为标准soc一段时间以来,类似的测试方法进展缓慢。Cell-aware测试技术在十年前首次被描述,从那以后,它的应用一直很温和。但随着异构性的上升,各种操作模式,在最先进的节点上产量的担忧,更不用说增加了先进的包装在美国,这种测试方法越来越受欢迎,并开始蔓延到其他测试领域。

最近在华盛顿特区举行的国际测试会议上,新的论文和演讲集中在设备感知测试和变化感知测试上。甚至还有一个教程节能测试物联网设备。

来自埃因霍温理工大学的研究生Zhan Gao在ITC上发表了一篇题为“细胞感知测试在先进3nm技术库中的应用”的论文。根据摘要,细胞感知测试(CAT)针对真实的细胞内部制造缺陷。使用来自Cadence的CAT流,它关注缺陷位置识别和描述,以及细胞感知生成时间[自动测试模式生成],研究人员报告了imec 3nm CMOS节点实验标准单元库的缺陷减少了73.5%。

其他论文也报道了情境感知测试的成功实现。代尔夫特理工大学的研究生Moritz Fieback发表了一篇题为“设备感知测试:DPPB的新测试方法”(十亿分缺陷)的论文。代尔夫特大学的研究人员在电路和故障模拟之前,检查了物理缺陷对设备电参数的影响。

九州理工大学的助理教授Stefan Holst发表了一篇题为“基于压缩故障数据的变化感知小延迟故障诊断”的论文。研究人员针对高级节点芯片中的小延迟故障,由于可用故障数据有限和未知的延迟变化,这些故障很难被检测到。他们的工作利用了一种新的算法来诊断时序问题。

会议上还提交了一篇关于生成基于时间松弛的细胞感知测试的论文。

从这个角度来看,研究人员正在回归上下文感知测试,将其作为一种为复杂设计的测试过程添加粒度的方法。

Tessent Design-for-Test的产品营销总监Geir Eide表示:“当你处理测试和自动化测试时,在故障模型的方便性之间总是会存在不平衡Mentor是西门子旗下的企业.“这有点过于简化了实际缺陷的问题,以及这些缺陷对现实的反应有多准确。30年来,人们一直在做决定时使用“stick -at”。每当出现一个新的流程,或者仅仅是为了它是新的,总是对您的错误模型有很多兴趣。每当有根本性的转变,比如finFETs,通常对采用故障模型很感兴趣。此外,当转向对质量有不同要求的新市场时,就像现在的汽车市场一样,有许多公司突然开始寻找提高质量的方法。”

其中一个新的变化是在不同的流程步骤中收集更多的数据,这对测试有很大的影响。挑战在于,并不是所有的数据都是相关的,也不是所有的数据都是干净的。

at的营销副总裁David Park表示:“在特定环境中进行测试非常重要PDF的解决方案.“问题是,在某些情况下,数据太少,而在另一些情况下,数据太多。今天产生的数据量的增长速度比摩尔定律可以处理,你在这里真正看到的是一个单一设备的可追溯性问题。你想知道哪一块硅有问题,要做到这一点,你需要知道确切的数量和生产日期。从那以后,你就想回去看看这些东西是从哪里来的。”

为了有效地发挥作用,需要对领域专业知识进行分层,并结合对数据的实时和近实时分析。但这反过来又产生了其他问题。

“关键是允许测试工程师在他们的测试设备上有一个应用程序,可以通过互联网升级,并显示在测试设备上生成的标准测试数据格式的内容,”John O 'Donnell说yieldHUB.“你还需要对它们进行分析并绘制图表,所以你想要使用云来非常快速地吸收边缘的输出,并允许体积分析,以及在测试器上访问体积分析,以便与当前的lot进行比较。评论可以通过边缘添加,从而在云中建立知识库。因此,边缘和云必须在所有操作系统上协同工作。”

提高意识
至少部分挑战是,一个应用程序的测试内容可能与另一个应用程序有很大不同。这在5克在太空中,没有大规模测试毫米波天线阵列的先例。与其他感知类型测试一样,大部分测试基于统计数据和数据分布。

“大部分是测量参数类型的测试,”David Hall说国家仪器.“在射频前端模块或波束形成器等设备的规格文档中,该设备将围绕某些性能特征具有有保证的规格。它将具有输出功率和调制质量,并且它将具有特定于标准体类型定义的指标和性能规范。因此,例如,3GPP(第三代合作伙伴项目)将为5G设备指定调制质量必须优于X %,或者向相邻信道的发射必须优于X dB。如果你正在建造一个像功率放大器这样的设备,你可能会指定谐波通道中的发射只能是X分贝。你可以在DC周围加上一些测量值,比如电流消耗和效率。所有这些类型的度量级测量都是我们将其归类为参数测量,或用于验证设备的参数测试。”

需要注意的是,基于数据的测试还需要了解基于其他数据的其他测试。因此,即使测试显示特定设备在可接受的范围内运行,一个封装中的多个芯片或多个设备一起工作也会相互影响。在某些情况下,变量可以是加性的或乘性的。

“有很多人在谈论制造业中的自适应测试,”特朗普的企业技术研究员迈克尔•舒登弗雷(Michael Schuldenfrei)表示OptimalPlus.“如果你的一个关键输入发生了变化,这一点就很重要。因此,你不只是从正在测试和制造的设备内部获取信息,而是从整体上查看所有数据。但这也需要实时访问以前测试和当前测试的数据。然后,您就可以弄清楚如何改进验证过程的性能。因此,如果你确切地了解制造流程中发生了什么,你可能不需要测试每一个设备。”

测试中的进化
所有这些变化都表明,测试需要跟上半导体行业正在发生的所有其他变化。

Mentor公司的Eide说:“无论是细胞感知,还是(在ITC)引入的设备感知概念,都要观察细胞的实际模型,并观察它们的行为。”“Cell-aware是唯一一个真正达到成熟水平的技术,它在商业工具中可用,也被行业采用。它是大约10年前引进的。它的采用率很高。话虽如此,像cell-aware这样的概念并不是定义很好的术语。多年来,我们在工具环境中使用cell-aware的方式确实在不断发展,所以cell-aware今天的含义与10年前略有不同。其基本思想是,您必须做一些事情来确保标准单元内的所有缺陷都被检测到。这就是所有细胞感知的东西的共同之处。它在汽车和finfet类型工艺等细分市场得到了相当大的采用。”

他指出,设备感知和变化感知测试都被定位为新概念,由研究机构赞助,但到目前为止,它们还没有被广泛采用。

“这些新型的非易失性记忆,比如RRAM而且MRAM,被设想为下一个替代品闪存他说。“这种特殊的测试方法并不局限于测试这些记忆,但它是在这些更高级的记忆类型的背景下呈现的。这些内存类型和这种特殊的方法都没有被业界采用,因为这是一种新的方法。这种方法背后的基本思想与细胞感知非常相似,因为你会更多地考虑细胞的物理行为。”

Eide指出,在ITC会议上提出的变异感知测试更侧重于诊断,而不是测试。“导致芯片上信号微小延迟的缺陷被证明在finFET过程中比平面过程中发生得更多,因为如果一个鳍片断裂,就会发生这种类型的缺陷。它不会导致晶体管不再工作。只会让它稍微慢一点。这种变异概念是一种更好地诊断这种缺陷的方法。一种测试是筛选你能发布什么,不能发布什么。提高过程改进的产量也很重要,就像理解为什么设备会故障一样。我们看到了更多这种小延迟类型的缺陷。拥有更好的诊断方法将非常重要。”

结论
随着设计复杂性的增加,以及设备在任务关键型和安全关键型应用程序中使用的时间越来越长,在单元、设备、各种类型的变化环境中进行测试,甚至在系统和系统的系统环境中进行测试,正受到越来越多的关注。

Eide说:“我们正在考虑布局,我们在每次增量改进时都考虑到功率。”所有这些东西的共同之处在于,我们基本上是在说,我们过去做的这些简化,它们不再适用了。我们在努力接近现实。与此相关的成本使其更加复杂,计算量更大。”

-Ed Sperling和Susan Rambo对本文也有贡献。



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