摘要
确保将最高质量的产品运往市场，并保证它们在其生命周期内持续工作，是汽车芯片制造商的首要目标 。的确，我们需要大力改进和加强制造测试程序，以使整个芯片种群中的潜在故障少之又少 。然而，高质量的生产必须遵循现场可靠性;制定战略和活动来面对前方生命周期的关键问题也具有非常高的优先地位 。本文的贡献包括以下几个方面的描述和结果:(1)一种非常精确的方法来评估FLASH制造测试的功耗；(2)一种有效的多核基于软件的自检生成策略，面向人工智能的计算机体系结构；(3)一个高水平和非常快速的系统级芯片的架构仿真器，用于原型设计辐照实验和预测运动结果，对处理器和外围核心的单一事件设置具有良好的准确等级 。


I.简介
详细介绍了重新调整制造测试流程的最佳做法，通过考虑克服结构测试在线限制的测试技术来达到标准预期，并节省时间和计算资源来评估利用所有系统级芯片（SoC）功能的汽车应用的稳健性，包括CPU和外围核心 。
第二节介绍了如何对嵌入式FLASH存储器的制造测试进行非常准确的功率表征 。正如后面所详述的那样，该技术的目标是测量一个复合DfT模式的电流吸收，该模式可以通过调整固件来满足不同的期望 。为了在测试执行过程中设置正确的测试电压裕度，并允许详细说明与FLASH测试并行进行的其他测试，澄清该评估是至关重要的 。In?neon科技公司报告了有关嵌入式FLASH存储器测试的数据，显示了各种测试固件版本的功耗趋势 。
第三节说明了如何为一个包括几个计算核心的面向人工智能的设备创建一个基于软件的自我测试套件 。网表的大小和复杂性是这个方向的主要关注点；可能的自动化和巧妙的分级程序是本节讨论的关键点 。Dolphin设计公司对其汽车AI芯片所报告的结果表明，基于软件的自我测试策略是可扩展的，并适用于大型多处理器设备的适当在线测试策略 。然而，产生的功能测试程序可用于补充制造测试期间的结构方法，即查看系统级测试覆盖率 。
第四节完成了本文所描述的方法和策略的概述 。在这一部分，重点是瞬态故障的影响，并提出了一种方法来估计可能影响整个系统级芯片（SoC）的单一事件颠覆的影响 。所描述的解决方案是基于一个仿真引擎，能够快速重现包括处理器和外设核心在内的SoC的行为；在特殊情况下，Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC是通过使用QEMU平台进行仿真的，QEMU平台是以这样一种方式进行检测的，它可以在应用程序的执行过程中注入瞬时故障效应 。通过使用这样的环境，有可能获得快速、略微不准确的关于瞬态故障对功能的影响的的估计 。因此，这种方法可以对辐照实验中观察到的故障水平进行原始但非常便宜的预测 。
第五节得出了一些结论，并强调了汽车主题的合理看法 。


II.嵌入式FLASH的功率表征测试
每个内存测试的特点是有一定的电流消耗水平 。通常，这种水平在测试执行过程中不是恒定的，而且在许多情况下，峰值可能会出现在平均水平上 。了解产生这些峰值的原因是很重要的，即识别相关的IR-droop问题可能会减少矫枉过正，并使更多的测试并行化，可能允许在同一时间测试不同的芯片部件，以减少测试时间 。
在这些段落中，我们专注于FLASH存储器测试，特别是寻找有关所谓的 "验证测试 "技术的功率信息，该技术旨在测试存储在片上系统（SoC）中的FLASH存储器阵列 。对测试步骤中的功耗水平进行认真的调查，也可以对测试条件的余量达到更高的置信度，这也是达到大批量制造质量的一个不可缺少的因素 。

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