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Enregistrement W2132665983 · doi:10.1109/iccd.2006.4380823

RTL Scan Design for Skewed-Load At-Speed Test under Power Constraints

2006· article· en· W2132665983 sur OpenAlexaff
Ho Fai Ko, Nicola Nicolici

Notice bibliographique

RevueProceedings, IEEE International Conference on Computer Design/Proceedings - IEEE International Conference on Computer Design · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVLSI and Analog Circuit Testing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNetlistAutomatic test pattern generationRegister-transfer levelComputer sciencePartition (number theory)Scan chainFault coverageCircuit extractionTest compressionPower (physics)Test vectorDesign for testingLogic gateLogic synthesisEmbedded systemReliability engineeringAlgorithmIntegrated circuitElectronic circuitEngineeringEquivalent circuitMathematicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses an automated method to build scan chains at the register-transfer level (RTL) for power-constrained at-speed testing. By analyzing a circuit at the RTL, where design complexity is lower than at the gate netlist level, one can divide a circuit into multiple partitions, which can be tested independently in order to reduce test power. Despite activating one partition at a time, we show how through conscious construction of scan chains, high transition fault coverage can be achieved, while reducing test time of the circuit when employing third party test generation tools. Furthermore, as shown in experimental results, by constructing scan chains for the partitioned circuit at the RTL, area and performance penalty of the design-for-test hardware may be reduced.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,177 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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