Présentation
Introduction
•NPSF important pour tester DRAMs.
•NPSF exige un temps de test long (plus de 100N opérations de
lecture/écriture) où N est la taille de l’adresse.
•Il y a différentes sortes de test pour NPSF mais avec un bas taux de
couverture.
•La méthode MARCH traditionnel a un bon taux de couverture mais il
ne détecte pas tous les NPFS.
•La méthode MARCH en utilisant Backgrounds multiples est proposée
[1].Cette méthode détecte statique NPSF, passive NPFS et active NPFS
•Avantages: Temps de test plus court, taux de couverture complet pour
NPSF, facile implémentation BIST
[1] K.Cheng, M. Tsai et C. Wu. Université National Tsing Hu
Model de fautes NPFS
•Un “Neighborhood pattern sensitive fault” arrive lorsque le contenu d’une
cellule de la mémoire ou la capacité de changement de la cellule est
influencé par certain pattern d’autres cellules voisines dans la mémoire.
•NPFS Statique (SNPSF): Il arrive si la cellule de base est forcé à certain
état en raison de l’apparition de certain pattern dans les cellules voisines.
•NPFS Passif (PNPSF): Il arrive si la cellule de base ne peut pas changer de
l’état 0 à 1 ou 1 à 0 en raison de l’apparition de certain pattern dans les
cellules voisines.
•NPFS Actif (ANPSF): Il arrive si la cellule de base est forcé à certain état
lorsque un transition arrive dans un seule cellule voisine tandis les autres
cellules voisines prendre un certain pattern .
Algorithme March
•Les algorithmes MARCH Traditionnelles couvrent un petit pourcentage
des NPSFs.
•Lorsque on lit ou écrit la cellule base (B), toutes le cellules avec
adresse plus haute que B ont le même état. La même chose arrive avec
les cellules avec adresse plus basse que B. Exemple:
•La majeure partie des NPSFs ne peut pas être activé par le test
MARCH.
•Le TC est plus petit que 30% si l’algorithme MARCH utilise seulement
backgrounds de données solides.
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