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Enregistrement W2001795517 · doi:10.1109/vts.2013.6548945

Special session 12B: Panel post-silicon validation & test in huge variance era

2013· article· en· W2001795517 sur OpenAlexaff
Takahiro Yamaguchi, Jacob A. Abraham, Gordon W. Roberts, Suriyaprakash Natarajan, Dennis Ciplickas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Circuits and Semiconductor Failure Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Computer scienceTransistorDie (integrated circuit)ElectronicsVariance (accounting)Resolution (logic)VoltageTest (biology)Reliability engineeringEmbedded systemElectronic engineeringElectrical engineeringEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the 1999 ITC, Pat Gelsinger from Intel delivered an important keynote address where he outlined the need for a low-pin count tester with lower performance pin electronics to meet the stringent test cost requirements of a billion transistor machine. At the 2009 ITC, engineers from AMD came forward with an I/O test solution that is believed to meet the Intel challenge using a cash-resident self-testing strategy combined with an external low-pin count tester. How can we drive major challenges to post-silicon validation and in huge variance era? Technology scaling enables us to trade off amplitude resolution for time resolution. Accordingly, both internal and external tests, some of which use low-pin count testers, are also shifting from voltage centric tests to timing centric tests. How can time resolution be used to push the timing centric tests beyond current limitations? How can spatial resolution be realized to enhance yields in terms of both die-to-die variations and within-die variations? What is necessary to provide robust on-chip solutions subject to huge variations, which may be combined with an external low-pin count tester?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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