基于GPU的提高三维集成电路良率的测试数据优化方法研究

项目名称： 基于GPU的提高三维集成电路良率的测试数据优化方法研究

项目编号： No.61402146

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 许达文

作者单位： 合肥工业大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 工艺尺寸细化和片内晶体管数量速增在不断增强芯片并行性能同时，也造成集成电路（IC）缺陷越发复杂，给IC测试带来巨大挑战。现有测试程序在运行工业电路时因耗时过多而被裁剪，导致海量测试数据（测试向量集）和非最优故障覆盖率。3D IC缺陷比传统IC更复杂繁多，测试程序时间过长及测试向量集过大的问题更为严峻。本课题围绕3D IC良率和测试成本，利用GPU并行性能，高效获得给定测试成本下的高质量的测试数据，分为三部分：1）基于GPU面向多种故障类型的故障模拟，其产生的故障检测表可评估测试质量，是测试优化基础；2）面向不含无关位的测试向量集，利用GPU从中选择容量小且较高测试质量的测试向量集，调节不同层晶片的良率，最终优化3D IC整体良率；3）基于GPU的提高3D IC良率的测试集优化，在选择高质量的测试向量同时，结合无关位填充优化该测试向量检测故障能力，最终优化测试成本和良率。

中文关键词： 内存计算；多任务调度；异构；；

英文摘要： The shrinking silicon feature size and the continuously growing transistor count not only increase computation capability (especially parallel computing capability) of the (multi-core or many-core) chip, but also caused complicated faulty behaviors of a c

英文关键词： Processing-in-Memory；Multi-Task Scheduling；Heterogeneous；；