基于改进CAF-WAS的绑定前硅通孔测试

硅通孔TSV发生开路故障和泄漏故障会降低三维集成电路的可靠性和良率,因此对绑定前的TSV测试尤为重要。现有CAF-WAS测试方法对泄漏故障的测试优于其他方法(环形振荡器等),缺点是该方法不能测试开路故障。伪泄漏路径思想的提出,解决了现有CAF-WAS方法不能对开路故障进行测试的问题。另外,重新设计了等待时间产生电路,降低了测试时间开销。HSPICE仿真结果显示,该方法能准确预测开路和泄漏故障的范围,测试时间开销仅为现有同类方法的25%。     

一种新型低功耗加固SRAM存储单元

提出了一种抗辐射加固12T SRAM存储单元.采用NMOS管组成的堆栈结构降低功耗,利用单粒子翻转特性来减少敏感节点,获得了良好的可靠性和低功耗.Hspice仿真结果表明,该加固SRAM存储单元能够完全容忍单点翻转,容忍双点翻转比例为33.33％.与其他10种存储单元相比,该存储单元的面积开销平均增加了 3.90％,功...     

对角线六边形的TSV冗余结构设计

硅通孔(TSV)在制造过程中容易产生各类故障缺陷,导致3D芯片合格率降低。为了解决这一问题,提出一种新的对角线六边形冗余结构,对均匀故障的修复率保持在99%以上,对聚簇故障的修复率与路由冗余结构相近,并高于环形冗余结构。实验结果表明,与环形和路由冗余结构相比,该结构的面积开销分别减小了1.64%和72.99%,修复路径长度分别降低了39.4%和30.81%;与路由结构相比,该结构的时间开销缩短了62.55%。     

一种基于环形振荡器的轻量级高效率的真随机数发生器

真随机数发生器(TRNG)作为芯片中重要的安全组件,在现代加密系统中扮演着越来越重要的角色.对于TRNG的设计,关键是需要熵提取器可以在恶劣的环境变化(如工艺波动、电压和温度(PVT))下稳定地生成熵值.基于Xilinx FPGA平台提出了一种基于环形振荡器的低成本,高效率真随机数发生器.TRNG一方面通过快速进位逻辑...     

基于边沿延时翻转的绑定前硅通孔测试方法

硅通孔（Through-Silicon Via,TSV）在制造过程中发生开路和短路等故障会严重影响3D芯片的可靠性和良率,因此对绑定前的TSV进行故障测试是十分必要的.现有的绑定前TSV测试方法仍存在故障覆盖不完全、面积开销大和测试时间大等问题.为解决这些问题,本文介绍一种基于边沿延时翻转的绑定前TSV测试技术.该方法主要测量物理缺陷导致硅通孔延时的变化量,并将上升沿和下降沿的延时分开测量以便消除二者的相互影响.首先,将上升沿延时变化量转化为对应宽度的脉冲信号;然后,通过脉宽缩减技术测量出该脉冲的宽度;最后,通过触发器的状态提取出测量结果并和无故障TSV参考值进行比较.实验结果表明,本文脉宽缩减测试方法在故障测量范围、面积开销等方面均有明显改善.     

单粒子四点翻转自恢复加固锁存器设计

为了容忍日益严重的单粒子多点翻转,提出了一种能够容忍单粒子四点翻转的加固锁存器——QNURL(quadruple node upset recovery latch).该锁存器包含40个同构的双输入反相器,形成5×8的阵列结构,构建了多级过滤的容错机制.通过有效地利用双输入反相器的单粒子过滤特性,当任意4个内部状态节点...     

基于忆阻器的图卷积神经网络加速器设计

图卷积神经网络(GCN)在社交网络、电子商务、分子结构推理等任务中的表现远超传统人工智能算法,在近年来获得广泛关注。与卷积神经网络(CNN)数据独立分布不同,图卷积神经网络更加关注数据之间特征关系的提取,通过邻接矩阵表示数据关系,因此其输入数据和操作数相比卷积神经网络而言都更加稀疏且存在大量数据传输,所以实现高效的GCN加速器是一个挑战。忆阻器(ReRAM)作为一种新兴的非易失性存储器,具有高密度、读取访问速度快、低功耗和存内计算等优点。利用忆阻器为CNN加速已经被广泛研究,但是图卷积神经网络极大的稀疏性会导致现有加速器效率低下,因此该文提出一种基于忆阻器交叉阵列的高效图卷积神经网络加速器,首先,该文分析GCN中不同操作数的计算和访存特征,提出权重和邻接矩阵到忆阻器阵列的映射方法,有效利用两种操作数的计算密集特征并避免访存密集的特征向量造成过高开销;进一步地,充分挖掘邻接矩阵的稀疏性,提出子矩阵划分算法及邻接矩阵的压缩映射方案,最大限度降低GCN的忆阻器资源需求;此外,加速器提供对稀疏计算支持,支持压缩格式为坐标表(COO)的特征向量输入,保证计算过程规则且高效地执行。实验结果显示,该文加速器相比CPU有483倍速度提升和1569倍能量节省;相比GPU也有28倍速度提升和168倍能耗节省。