專利名稱：基于歸一化延遲概率分布的小延遲缺陷測試方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種 小延遲缺陷測試方法，具體是基于歸一化延遲概率分布的小延遲缺陷測試方法。
背景技術(shù)：
在現(xiàn)代復(fù)雜的集成電路設(shè)計(jì)中，越來越大的電路規(guī)模導(dǎo)致單一的測試模型往往不能保證足夠的故障覆蓋率；因此需要多種類型的測試方法混合使用，包括固定故障測試，IDDQ，延遲測試等。隨著電路速度的提升，延遲測試所覆蓋的整個(gè)測試故障集的比例越來越大，延遲測試成為現(xiàn)階段測試過程中重要的過程。隨著工藝的發(fā)展，尤其是在45nm以下，工藝波動、串?dāng)_、電源噪聲分布，非正常短路和開路等會大規(guī)模引入小延遲缺陷(small delaydefect)，這些小延遲缺陷在低頻電路中不會對功能正確性產(chǎn)生影響，但是在高頻電路中，對于長路徑，小延遲缺陷的累積很有可能引起時(shí)序功能失效，因此為了提高故障覆蓋率和測試有效性，小延遲缺陷測試成為整體延遲測試的關(guān)鍵。延遲測試根據(jù)故障類型，可以分成兩類路徑延遲故障和跳變延遲故障。其中路徑延遲故障由于故障敏化難度大，故障集數(shù)目隨電路規(guī)模成指數(shù)增長等缺點(diǎn)，不適合運(yùn)用在大規(guī)模集成電路中；而跳變延遲故障基于固定故障模型，其故障集規(guī)模與電路規(guī)模成線性關(guān)系，而且敏化容易，故障覆蓋率可以達(dá)到99%以上。因此，現(xiàn)階段的延遲測試基本上都是基于跳變故障模型。常規(guī)跳變延遲ATPG工具為了節(jié)省時(shí)間和測試集，盡可能讓故障通過短路徑敏化，而小延遲缺陷測試要求故障通過長路徑敏化，因此常規(guī)延遲測試是不適合用來測試小延遲缺陷。為了保證跳變故障通過長路徑來敏化，研究人員主要通過兩種方式來實(shí)現(xiàn)。一種是基于可測性設(shè)計(jì)方法(DFT),稱為超速(Faster-than-at-speed)測試方法。在電路中增加額外的鎖相環(huán)(PLL)模塊，采用高于系統(tǒng)時(shí)鐘的測試時(shí)鐘減少敏化路徑的時(shí)間余量(Slack)大小，進(jìn)而增加長路徑的覆蓋率，從而提高小延遲缺陷的測試覆蓋。這種方法測試時(shí)間是全速(AT-speed)測試的數(shù)倍；而且由于工作頻率高，會引起PSN(power-supply-noise)問題，引起IR降，最終會導(dǎo)致某些門延遲增大，會出現(xiàn)良率損失。另一種大類是ATPG方法,通過ATPG生成長路徑敏化故障的測試向量。Synopsys, Mentor等EDA廠商開發(fā)出來一種全新的時(shí)序可知(Timing-aware) ATPG工具。Timing-aware工具通過標(biāo)準(zhǔn)延遲文件(SDF)指引ATPG對于某一個(gè)特定故障點(diǎn)的敏化使得它能夠找到一條最長的敏化通路；但是該方法為了保證覆蓋率會產(chǎn)生非常大的測試向量數(shù)目，而且SDF定義的最長路徑在實(shí)際生產(chǎn)中由于工藝波動等因素不一定是最長路徑，也不一定是可敏化的。這種方式生成的測試向量是靜態(tài)測試向量，不包含工藝波動，串?dāng)_，電源噪聲分布等動態(tài)因素，在實(shí)際小延遲缺陷測試中還需要考究其有效性。研究發(fā)現(xiàn)，N-detect模式的ATPG在N值足夠的情況下可以保證跳變故障通過長路徑敏化，其生成時(shí)間相比Timing-aware ATPG有很大降低，但是生成的測試向量規(guī)模非常大。通過選取小延遲缺陷測試活性大的測試向量，不僅可以保證小延遲缺陷測試的有效性，還可以大幅度降低測試向量規(guī)模；而且在選取測試向量的同時(shí)，考慮工藝波動，串?dāng)_等參數(shù)可以選取出帶有實(shí)際屬性的動態(tài)測試向量。Mahmut. Yilmaz等人提出基于長路徑延遲故障概率分布指導(dǎo)測試向量的選取的方法。通過多次的蒙特卡洛分析標(biāo)準(zhǔn)單元的門延遲形成一個(gè)門延遲概率分布(DDP)，之后根據(jù)門的輸入邏輯和功能，得出在特定輸入下輸出錯(cuò)誤結(jié)果的概率值，計(jì)算出每個(gè)測試向量敏化的輸出散失(Output Deviation)值。由于輸出散失值跟路徑長度成相關(guān)系數(shù)接近為I的正相關(guān)；因此通過輸出散失值可以選取出最大活性的測試向量。這種方法模擬了工藝波動，串?dāng)_，PSN等因素的影響，但是在大規(guī)模電路中，計(jì)算輸出散失的時(shí)候很容易出現(xiàn)計(jì)算飽和，而且整個(gè)計(jì)算散失的過程非常復(fù)雜，并且比較難確定測試集的最大數(shù)目，同時(shí)每個(gè)觀測點(diǎn)的敏化概率是一樣的。為了解決這些問題，Mohammad Tehranipoor和Ke Peng等人提出了采用長路徑延遲概率分布(DPM)方法選擇大活性的測試向量，其核心是基于正態(tài)分布概率理論，計(jì)算出每條路徑的期望和方差。對每個(gè)測試向量計(jì)算出其敏化的所有路徑的期望和方差，選擇期望值大于閾值(一般定義為O. 7*TJ的路徑，并計(jì)算該路徑大于閾值的概率值，再把每個(gè)路徑的概率值累積起來設(shè)置為該測試向量的權(quán)重W。顯然，采用這種方法可以避免出現(xiàn)飽和計(jì)算的問題，而且計(jì)算路徑概率參數(shù)的復(fù)雜度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于計(jì)算輸出散失。不足的是，這種方法容易把敏化概率高敏化數(shù)目少的測試向量遺漏；這樣選取出來的測試向量在小延遲缺陷測試的有效性上會受到較大的影響。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的技術(shù)目的是借助常規(guī)ATPG工具，在ATPG生成時(shí)間和延遲故障覆蓋率滿足要求的前提下，采用歸一化延遲概率方法，提高由工藝波動，工藝匹配等引起的小延遲缺陷測試的有效性。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)目的的技術(shù)方案是本發(fā)明提供的基于歸一化延遲概率分布的小延遲缺陷測試方法，如圖I所示，包含三大部分N-detect ATPG生成，歸一化延遲概率參數(shù)計(jì)算和測試向量選取，Top-offATPG生成；其中N-detect ATPG生成是用常規(guī)ATPG工具，設(shè)置為N-detect的跳變延遲故障生成(為了滿足不同的覆蓋率要求，可以改變N值大小)。歸一化延遲概率參數(shù)計(jì)算和測試向量選取過程包括兩個(gè)步驟蒙特卡洛分析，歸一化延遲概率參數(shù)計(jì)算和測試向量選取。如圖2所示，蒙特卡洛分析之前要綜合電路網(wǎng)表，提取出來相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)單元的驅(qū)動和負(fù)載，根據(jù)不同的驅(qū)動和負(fù)載，蒙特卡洛分析標(biāo)準(zhǔn)單元生成標(biāo)準(zhǔn)單元延遲概率分布矩陣。圖3為具體的歸一化延遲概率參數(shù)計(jì)算和測試向量選取過程，先讀入待測電路網(wǎng)表，然后追蹤某一測試向量敏化的所有路徑，基于標(biāo)準(zhǔn)單元延遲概率分布矩陣計(jì)算出所有長路徑的概率參數(shù)總和，用所有長路徑的概率參數(shù)總和除以長路徑數(shù)目得出歸一化延遲概率參數(shù)，并選取歸一化延遲概率參數(shù)最大的測試向量作為本次選??；之后更新余下測試向量的歸一化延遲概率參數(shù)，再次選取歸一化延遲概率參數(shù)最大的測試向量作為第二次選取，直到所有長路徑都被敏化，選取出來的測試向量組成已選取測試向量集。接下來做Top-off ATPG生成，即先故障模擬已選取測試向量集，導(dǎo)出未檢測故障 集，確認(rèn)故障覆蓋率是否滿足要求，如果未滿足，貝1J用1-detect ATPG生成未檢測故障的測試向量。綜合已選取測試向量集和l_detectATPG生成的測試向量集，構(gòu)成整體測試向量集。本發(fā)明的技術(shù)效果在于
本發(fā)明可以借助于常規(guī)ATPG工具選取測試向量，最大可能保證工藝波動和工藝匹配因素的有效性，通過歸一化計(jì)算延遲概率分布方法，選取出較小的測試向量集(降低為原始測試向量集的I %左右)。本發(fā)明相對于Timing-aware ATPG方法可有效減小ATPG生成時(shí)間，相對于長路徑延遲概率分布方法，可提高小延遲缺陷測試的有效性。


圖I本發(fā)明流程示意2本發(fā)明蒙特卡洛分析過程示意圖。圖3本發(fā)明歸一化概率計(jì)算和ATPG選取示意圖。
具體實(shí)施例方式以下結(jié)合附圖詳細(xì)描述本發(fā)明所提供的基于歸一化延遲概率分布的小延遲缺陷測試方法，但不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。本發(fā)明基于歸一化延遲概率分布的小延遲缺陷測試方法，其步驟包括第一階段建立標(biāo)準(zhǔn)單元延遲概率分布矩陣Stepl :用Design Compiler工具綜合待測電路(DUT),提取標(biāo)準(zhǔn)單元的驅(qū)動和負(fù)
載信息；Step2 :依照設(shè)計(jì)規(guī)格,用Spectre工具搭建帶有驅(qū)動和負(fù)載屬性的標(biāo)準(zhǔn)單元(包括Design Compiler綜合時(shí)需要的所有標(biāo)準(zhǔn)單元)，并設(shè)置工藝波動范圍和工藝匹配特性，做200次標(biāo)準(zhǔn)單元的蒙特卡洛分析；Step3 :通過蒙特卡洛分析提取標(biāo)準(zhǔn)單元延遲概率分布矩陣；第二階段測試向量歸一化延遲概率參數(shù)計(jì)算Step4 :用Tetramax工具生成待測電路(DUT)的N-detect測試向量源；Step5:分析各測試向量敏化的長路徑數(shù)目和相應(yīng)的路徑長度，根據(jù)各標(biāo)準(zhǔn)單元的延遲概率分布矩陣，計(jì)算出每條長路徑的概率分布，平均計(jì)算所有長路徑的概率分布，得出該測試向量的歸一化延遲概率參數(shù)(小于等于I)。第三階段根據(jù)測試向量的歸一化延遲概率參數(shù)選擇測試向量集Step8 按歸一化延遲概率參數(shù)的大小從大到小排列測試向量，選取歸一化延遲概率參數(shù)最大，敏化路徑最多的測試向量。Step9:把已選取的測試向量敏化的長路徑在余下的測試向量中刪掉，重新計(jì)算歸一化延遲概率參數(shù)，依照上面的選擇同樣選出下一個(gè)測試向量。SteplO :達(dá)到歸一化延遲概率參數(shù)閾值(小于等于O. 5)時(shí)停止選擇，選取的測試向量構(gòu)成已選取測試向量集；第四階段Top-offATPG生成Stepll :用Tetramax工具讀入電路網(wǎng)表和已選取測試向量集,做故障模擬,分析跳變延遲故障覆蓋率。St印11 :如果故障覆蓋率沒有滿足要求，則提取未檢測的故障做1-detect ATPG過程，增加的少量測試向量加上已選取測試向量集構(gòu)成整體測試向量集。本發(fā)明小延遲缺陷測試方法，借助于常用ATPG，并且考慮了工藝波動，工藝匹配等因素，通過歸一化延遲概率指導(dǎo)測試向量選取，可有效地檢測出大規(guī)模集成電路中存在的小延遲缺陷，并大幅度減低測試向量數(shù)目，是一種實(shí)際可行而且有效的測試方法
權(quán)利要求
1.一種基于歸一化延遲概率分布的小延遲缺陷測試方法，其特征在于，包含三個(gè)部分N-detect ATPG生成，歸一化延遲概率計(jì)算和測試向量選取以及Top-off ATPG生成；其中，歸一化延遲概率計(jì)算和測試向量選取過程包括兩個(gè)步驟 1)綜合電路網(wǎng)表，提取出相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)單元的驅(qū)動和負(fù)載，蒙特卡洛分析生成標(biāo)準(zhǔn)單元延遲概率分布矩陣； 2)讀入電路網(wǎng)表，追蹤某一測試向量敏化的所有路徑，基于標(biāo)準(zhǔn)單元延遲概率分布矩陣計(jì)算出所有長路徑的概率參數(shù)總和，計(jì)算歸一化延遲概率參數(shù)，并選取歸一化延遲概率參數(shù)最大的測試向量作為本次選??；之后更新余下測試向量的歸一化延遲概率參數(shù)，再次選取歸一化延遲概率參數(shù)最大的測試向量作為第二次選取，直到所有長路徑都被敏化，選取出來的測試向量組成已選取測試向量集。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，蒙特卡洛分析標(biāo)準(zhǔn)單元時(shí)，需要先提取出該標(biāo)準(zhǔn)單元特定的驅(qū)動和負(fù)載，作為蒙特卡洛分析的屬性。
3.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，N-detectATPG是采用常規(guī)ATPG工具，設(shè)置為N-detect的跳變延遲故障生成。
4.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，Top-offATPG生成包括先故障模擬已選取測試向量集，導(dǎo)出未檢測故障集，確認(rèn)故障覆蓋率是否滿足要求，如果未滿足，則用Ι-detectATPG生成未檢測故障的測試向量，綜合已選取測試向量集和l_detect ATPG生成的測試向量集，構(gòu)成整體測試向量集。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于歸一化延遲概率分布的小延遲缺陷測試方法，該方法包含三個(gè)部分N-detect ATPG生成，歸一化延遲概率計(jì)算和測試向量選取以及Top-off ATPG生成。本發(fā)明利用常規(guī)自動測試向量生成(ATPG)工具的N-detect測試向量源，考慮了工藝波動和工藝匹配等問題，選取歸一化概率值最大的測試向量組成新的測試向量集，用來檢測小延遲缺陷，提高由工藝波動和工藝匹配等引起的小延遲缺陷測試的有效性。相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明不僅可降低測試向量規(guī)模，而且可提高小延遲缺陷測試的有效性。
文檔編號G01R31/28GK102621477SQ201210072638
公開日2012年8月1日 申請日期2012年3月19日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月19日
發(fā)明者馮建華, 林志欽 申請人:北京大學(xué)