Scan Architecture With Mutually Exclusive Scan Segment Activation for Shift- and Capture-Power Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Power dissipation during scan testing is becoming an important concern as design sizes and gate densities increase. While several approaches have been recently proposed for reducing power dissipation during the shift cycle (minimum transition don't care fill, special scan cells and scan chain partitioning), very little work has been carried out towards reducing the peak power during test response capture and the few existing approaches for reducing capture power rely on complex ATPG algorithms. This paper proposes a scan architecture with mutually exclusive scan segment activation which overcomes the shortcomings of previous approaches. The proposed architecture achieves both shift and capture power reduction with no impact on the performance of the design, and with minimal impact on area and testing time (typically 2-3%). An algorithmic procedure for assigning flip-flips to scan segments enables reuse of test patterns generated by standard ATPG tools. An implementation of the proposed method had been integrated into an automated design flow using commercial synthesis and simulation tools which was used on a wide range of benchmark designs. Reductions up to 57% in average power, and up to 44% and 34% in peak power dissipation during shift and capture cycles, respectively, were obtained when using two scan segments. Increasing the number of scan segments to six leads to reductions of 96% and 80% in average power and respectively maximum number of simultaneous transitions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».