WeSPer: A flexible small delay defect quality metric
Notice bibliographique
Résumé
Testing for small delay defects (SDDs) is important due to their dominance in recent technology nodes. Unfortunately, all the SDD test quality metrics in the literature limit their assessment to the size of the delay defect tested under at-speed or slower clocks, which makes their results misleading under special cases such as faster-than-at-speed testing. Moreover, those metrics are inadequate for assessing the quality of recent SDD test methods that consider the variation of delays in a circuit. In this paper, a novel flexible SDD quality metric that can be adapted according to the available information and the applied test method is proposed. The proposed metric is named Weighted Slack Percentage (WeSPer) as it is defined by a slack ratio weighted by confidence level (CL) multipliers. The flexibility comes from the ability to model test inaccuracies or delay varying effects into the CL multipliers. This paper presents the WeSPer metric, along with a CL multiplier that penalizes overtesting to give a more accurate assessment of the quality of faster-than-at-speed testing. The metric is calculated for several benchmark circuits and compared to other SDD metrics found in the literature. The results show that WeSPer is better than other metrics at representing the quality of SDD tests, especially under faster-than-at-speed testing.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».