Tutorial T10: Post - Silicon Validation, Debug and Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given, as follows. The complete presentation was not made available for publication as part of the conference proceedings. Drastic increase in design complexity along with the emergence of new failure mechanisms in the nanometer regime has led to significant increase in the complexity of verification, validation, and debug of integrated circuits. In spite of extensive efforts, it is not always possible to detect all the functional errors and electrical faults during pre-silicon validation. Post-silicon validation is used to detect design flaws including the escaped functional errors as well as electrical faults. In this tutorial, we will provide a comprehensive coverage of both fundamental concepts and recent advances in post-silicon validation, debug and diagnosis. The tutorial presenters (3 industry experts and 3 faculty members) will provide unique perspectives on both academic research and industrial practices. First, we will discuss various challenges associated with post-silicon validation and debug. Next, we will describe various techniques for automated generation of directed tests to activate both functional errors and electrical faults. We will cover recent advances in observability enhancement through signal selection and low-overhead trace hardware design. We will also describe various state-of-the-art post-silicon debug approaches for modern microprocessors and SoC designs. Next, we will present examples of real-life design failures, and successful debug scenarios in industrial settings. Finally, we will conclude the tutorial with discussion on emerging issues and future directions for successful postsilicon validation and debug.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,043 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».