Diapositive 1

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Algorithme de test de mémoires pour
Neighborhood Pattern sensitive Faults
Test de systèmes Électroniques ELE6306
Andrey Gonzalez Negin Sahraii
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Introduction

• NPSF important pour tester DRAMs.
• NPSF exige un temps de test long (plus de 100N
  opérations de lecture/écriture) où N est la
  taille de ladresse.
• Il y a différentes sortes de test pour NPSF mais
  avec un bas taux de couverture.
• La méthode MARCH traditionnel a un bon taux de
  couverture mais il ne détecte pas tous les NPFS.
• La méthode MARCH en utilisant Backgrounds
  multiples est proposée 1.Cette méthode détecte
  statique NPSF, passive NPFS et active NPFS
• Avantages Temps de test plus court, taux de
  couverture complet pour NPSF, facile
  implémentation BIST
• 1 K.Cheng, M. Tsai et C. Wu. Université
  National Tsing Hu

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Model de fautes NPFS

• Un Neighborhood pattern sensitive fault arrive
  lorsque le contenu dune cellule de la mémoire ou
  la capacité de changement de la cellule est
  influencé par certain pattern dautres cellules
  voisines dans la mémoire.
• NPFS Statique (SNPSF) Il arrive si la cellule de
  base est forcé à certain état en raison de
  lapparition de certain pattern dans les cellules
  voisines.
• NPFS Passif (PNPSF) Il arrive si la cellule de
  base ne peut pas changer de létat 0 à 1 ou 1 à 0
  en raison de lapparition de certain pattern dans
  les cellules voisines.
• NPFS Actif (ANPSF) Il arrive si la cellule de
  base est forcé à certain état lorsque un
  transition arrive dans un seule cellule voisine
  tandis les autres cellules voisines prendre un
  certain pattern .

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Model de fautes NPFS
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Algorithme March

• Les algorithmes MARCH Traditionnelles couvrent un
  petit pourcentage des NPSFs.
• Lorsque on lit ou écrit la cellule base (B),
  toutes le cellules avec adresse plus haute que B
  ont le même état. La même chose arrive avec les
  cellules avec adresse plus basse que B. Exemple
• La majeure partie des NPSFs ne peut pas être
  activé par le test MARCH.
• Le TC est plus petit que 30 si lalgorithme
  MARCH utilise seulement backgrounds de données
  solides.

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Algorithme March

• Si on utilise backgrounds de données multiples,
  tous les patterns peuvent être générés. Exemple
• Dans la figure, a est le contenu de la cellule et
  b est le complément de cet valeur.

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Algorithme March avec 8 Backgrounds

• On a besoin dun générateur de background pour
  remplir la mémoire avec les bits correspondant.
  Le bit a est généré par ladresse de lignes et de
  colonne de la mémoire.
• Algorithme MARCH-12N
• (wa) (ra,wb,wa) (ra,wb) (rb,wa,wb)
  (rb,wa) (ra).
• Cet algorithme est complet. Il détecte tous les
  NPSFs avec un temps de test de 96N (12x8N).

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Algorithme March avec 8 Backgrounds

• La figure suivant montre les ANPSFs qui sont
  détectés avec lalgorithme MARCH-12N avec les 8
  backgrounds

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Algorithme March avec 8 Backgrounds

• Si on veut couvrir les fautes AF et CFst, on
  ajoute 4N opérations à MARCH-12 seulement pour
  le background 1
• Background 1 prolongé à 16N operations
• (wa) (ra,wb,wa) (ra,wb) (rb,wa,wb)
  (rb,wa) (ra,wb) (rb,wa) (ra).
• Toutes les fautes sont couvertes avec cet
  extended 12N MARCH. Lalgorithm resultant 100N
  (16 12x7).

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Conception BIST
2 M.Bushnell, V.Agrawal. Essentials of
Electronics Testing
11
Conception BIST
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Conception BIST
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• Machine à état du contrôleur BIST

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Modèle de Faute NPSF 

• Ram (32K x 1bit) contient 64 columns et
  512rows.
• Adresse de cellule défectueuse est addbase .
• Cellules voisinesadresse (N)  addbase-64,
  adresse (W)  addbase-1, adresse ( E )
  addbase1, adresse ( S) addbase64.

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Modèle de Faute NPSF Statique 

• -- Modèle de faute NPSF Statique
  (NEWSlt1001) gt (Blt0)
• If(WEevent AND WE1) then
• Memory(conv_integer(Address) ) Data
• End if
• If(Address addbase and
• Memory(conv_integer(addbase-64))1 and
• Memory(conv_integer(addbase-1))0 and
• Memory(conv_integer(addbase1))0 and
• Memory(conv_integer(addbase64))1 ) then
• Memory(conv_integer(addbase))0
• End if

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Modèle de Faute NPSF Passif

• --Modèle de faute NPSF passif (NEWSlt1010)
  gt (Base ne peux pas changer)
• If(WEevent AND WE1) then
• If (change 0 )then
• Memory(conv_integer(Address) ) Data
• End if
• End if
• If(Address addbase and
• Memory(conv_integer(addbase-64))1 and
• Memory(conv_integer(addbase-1))0 and
• Memory(conv_integer(addbase64))1 and
• Memory(conv_integer(addbase1))0 )
  then
• Change lt1
• else
• Change lt0
• End if

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Modèle de Faute NPSF Actif

• --Modèle de faute NPSF Actif (NEWSlt01?1) gt
  (Blt 0)
• If(WEevent AND WE1) then
• If(Address addbase1) then
• If (Memory(conv_integer(addbase-64))1
  and
• Memory(conv_integer(addbase-1))1 and
• Memory(conv_integer(addbase64))1
  and
• Data 1 and
• Memory(conv_integer(addbase1))0
  ) then
• Memory(conv_integer(addbase)) 0
  
• End if
• End if
• Memory(conv_integer(Address) ) Data
• End if

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Résultat de la simulation sans fautes
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Résultat de la simulation avec NPSF  Statique
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Résultat de la simulation avec NPSF  Passif
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Résultat de la simulation avec NPSF  Actif
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Conclusions

• La méthode MARCH traditionnel a été améliorée en
  utilisant des Backgrounds multiples.
• Lalgorithme MARCH-12 N prolongé peut détecter
  tous les NPSFs, CF et AF.
• Temps de test 100N bas en relation au nombre de
  fautes détectés
• Un Algorithme de diagnostic peut être implémenté
  pour détecter le type et lendroit de la faute
  détecté en utilisant signatures MARCH.