采用硬晶片的三维堆叠soc测试规划是一个NP hard问题,针对该问题提出了一种采用GWO(grey wolf optimization)的三维堆叠soc测试规划方法,使得在最大测试引脚数和最大可使用TSV(through silicon vias)数的约束条件下,从而达到三维堆叠So...
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采用硬晶片的三维堆叠soc测试规划是一个NP hard问题,针对该问题提出了一种采用GWO(grey wolf optimization)的三维堆叠soc测试规划方法,使得在最大测试引脚数和最大可使用TSV(through silicon vias)数的约束条件下,从而达到三维堆叠soc测试时间最小化目的。本算法基于群体智能,通过实施攻击等操作,更新Alpha、Beta和Delta进行寻优,从而实现三维堆叠soc测试规划。本研究以ITC'02 Test benchmarks中的典型soc为实验堆叠对象,实验结果表明本算法相比PSO(particle swarm optimization),能够获得更短的测试时间。
基于IP(intellectual property)核的系统级芯片的测试已成为soc(system on chip)发展中的瓶颈,提出了一种采用BBO(biogeography based optimization)算法的Wrapper扫描链设计方法,使得Wrapper扫描链均衡化,从而达到IP核测试时间最小化...
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基于IP(intellectual property)核的系统级芯片的测试已成为soc(system on chip)发展中的瓶颈,提出了一种采用BBO(biogeography based optimization)算法的Wrapper扫描链设计方法,使得Wrapper扫描链均衡化,从而达到IP核测试时间最小化的目的。本算法基于群体智能,通过实施迁徙操作和变异操作,实现Wrapper扫描链均衡化设计。本文以ITC'02 Test bench-marks中的典型IP核为实验对象,实验结果表明本算法相比BFD(best fit decrease)等算法,能够进一步缩短Wrapper扫描链,从而缩短IP核测试时间。
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