A built-in self-testing method for embedded multiport memory arrays
Notice bibliographique
Résumé
With recent advances in semiconductor technologies, the design and use of memories for realizing complex system-on-a-chip (SoC) is very widespread. The growing need for storage in computer, communication, and network appliances has motivated new advancements in faster and more efficient ways to test memories. Efficient testing schemes for single-port memories have been readily available. Multiport memories are widely used in multiprocessor systems, telecommunication application-specific integrated circuits (ASICs), etc. Research papers which define multiport memory fault models and give march tests for the same are currently available. However, little work has been done to use the power of serial interfacing for testing multiport memories. In this paper, we develop a powerful test architecture for two-port memories using the serial interfacing technique. Based on the serial testing mechanism, we propose new march algorithms which can prove effective to reduce hardware cost considerably for a chip with many two-port memories. Once we understand how serial interfacing helps test two-port memories, one possible extension is to use serial interfacing for p-port memories (p > 2). The proposed method based on the serial interfacing technique has the advantages of high fault coverage, low hardware overhead, and tolerable test application time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».