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存儲器的兩大基本原理

發布時間:2020/8/1 16:51:33 訪問次數:991

DS9094FS兩個障礙阻擋在你的面前——PDK和錢。

具有電感能力;

具有較高的片狀rho多晶硅電阻器;

可選的MiM電容器;

包括SONOS縮小的電池;

支持10V穩壓電源;

高壓漏極擴展NMOS和PMOS。

SKY130是一種成熟的180nm-130nm混合技術。

存儲器概念基于兩大基本原理:(a)晶體管的模擬電流響應基于其閾值電壓(Vt)和輸入數據,(b)基爾霍夫電流定律,即在某個點交匯的多個導體網絡中,電流的代數和為零。了解這種多級存儲器架構中的基本非易失性存儲器(NVM)位單元也十分重要。下圖(圖4)是兩個ESF3(第3代嵌入式SuperFlash)位單元,帶有共用的擦除門(EG)和源線(SL)。每個位單元有五個終端:控制門(CG)、工作線(WL)、擦除門(EG)、源線(SL)和位線(BL)。通過向EG施加高電壓執行位單元的擦除操作。通過向WL、CG、BL和SL施加高/低電壓偏置信號執行編程操作。通過向WL、CG、BL和SL施加低電壓偏置信號執行讀操作。

利用這種存儲器架構,用戶可以通過微調編程操作,以不同Vt電壓對存儲器位單元進行編程。存儲器技術利用智能算法調整存儲器單元的浮柵(FG)電壓,以從輸入電壓獲得特定的電流響應。根據  終應用的要求,可以在線性區域或閾下區域對單元進行編程。

存儲器單元中存儲多個電壓的功能。我們要在一個存儲器單元中存儲一個2位整數值。對于這種情況,我們需要使用4個2位整數值(00、01、10、11)中的一個對存儲器陣列中的每個單元進行編程,我們需要使用四個具有足夠間隔的可能Vt值之一對每個單元進行編程。下面的四條IV曲線分別對應于四種可能的狀態,單元的電流響應取決于向CG施加的電壓。


人工智能  (AI)  現已進入自主系統時代,這些系統將增強人類在計算密集型復雜任務領域的能力。AI 系統既便利又強大,有望解決人類社會面臨的各種重大挑戰。AI 系統包括三部分:大數據集、數據處理算法和處理數據的計算硬件。

為使  AI  系統切實可用,其必須快速處理大量數據,這樣一來就需要強大的計算能力。AI 具有獨特的計算能力需求,這就導致 AI 芯片或 AI 加速器市場迅速增長且競爭激烈。能否在這個市場取得成功,取決于能否讓產品快速上市,因此就需要使用設計和測試解決方案來應對新型  AI  芯片架構的挑戰。本文將重點介紹 AI 硬件的設計,尤其是如何最佳地測試 AI 芯片。Tessent®層次化 DFT 和測試向量生成非常適合 AI 芯片。

它可在較低層級(核心級別)執行 DFT 邏輯插入和測試向量生成,以進行掃描和存儲器測試。它可復制  DFT  邏輯并將其與核心復制集成,還能自動將測試向量映射到芯片級別。與  RTL  級測試邏輯插入配合使用時,Tessent 工具相比于傳統方法可顯著減少DFT 所需的時間。用戶實現的掃描測試向量生成速度最多提高了  10  倍,測試向量減少了  2  倍,使用的系統存儲器減少了 10 倍。1,2 加速芯片調通方法論的采用,進一步加速了不斷發展的  AI  芯片的上市時間。Tessent  SiliconInsight®可在DFT 和測試儀領域之間建立直接聯系,從而簡化了這項極其繁瑣的任務。本文闡述了 Mentor Tessent 系列的 IC 測試工具可如何幫助設計人員滿足大型先進工藝 AI 芯片的質量和上市時間要求。

openai.com 的數據顯示,AI 計算增長需求每  3.5  個月就會翻一倍,自  2012  年以來已增加  300,000  倍。3不同的公司會使用不同的硬件開發技術來滿足 AI 計算增長要求。

時間的 DFT 解決方案要求

 

為大幅縮短 AI 芯片的上市時間,DFT 解決方案有三個關鍵要求:

利用 AI 芯片的規則性

在 RTL 中執行 DFT 插入

利用 AI 芯片的規則性

AI 芯片通常包含大量相同的核心。DFT 利用 AI 芯片的規則性意味著所有 DFT 工作—包括測試插入、測試向量生成和驗證—在核心級別都需只完成一次。然后會自動復制完整的Sign-off 核心,以完成芯片級 DFT 實施,如圖 2 所示。

實現一個核心的  Sign-off  并復制該核心以完成芯片的過程要比在芯片級別執行 DFT 快得多。這種方法將 DFT 從流片的關鍵路徑中分離出來,避免其對項目計劃造成影響。

Tessent 層次化  DFT  是一種理想的解決方案,它能利用  AI  芯片的規則性,并允許在不同層級對模塊進行完整的  DFT  Sign-off。如圖  3  中所示,共有三個層級:核心(重復單元)、模塊(超級重復單元)和芯片。核心(重復單元)會在模塊(超級重復單元)中經多次實例調用,而后者又會在芯片級別經多次實例調用。

來源:eepw.如涉版權請聯系刪除。特別感謝)

深圳市唯有度科技有限公司http://wydkj.51dzw.com/

 

DS9094FS兩個障礙阻擋在你的面前——PDK和錢。

具有電感能力;

具有較高的片狀rho多晶硅電阻器;

可選的MiM電容器;

包括SONOS縮小的電池;

支持10V穩壓電源;

高壓漏極擴展NMOS和PMOS。

SKY130是一種成熟的180nm-130nm混合技術。

存儲器概念基于兩大基本原理:(a)晶體管的模擬電流響應基于其閾值電壓(Vt)和輸入數據,(b)基爾霍夫電流定律,即在某個點交匯的多個導體網絡中,電流的代數和為零。了解這種多級存儲器架構中的基本非易失性存儲器(NVM)位單元也十分重要。下圖(圖4)是兩個ESF3(第3代嵌入式SuperFlash)位單元,帶有共用的擦除門(EG)和源線(SL)。每個位單元有五個終端:控制門(CG)、工作線(WL)、擦除門(EG)、源線(SL)和位線(BL)。通過向EG施加高電壓執行位單元的擦除操作。通過向WL、CG、BL和SL施加高/低電壓偏置信號執行編程操作。通過向WL、CG、BL和SL施加低電壓偏置信號執行讀操作。

利用這種存儲器架構,用戶可以通過微調編程操作,以不同Vt電壓對存儲器位單元進行編程。存儲器技術利用智能算法調整存儲器單元的浮柵(FG)電壓,以從輸入電壓獲得特定的電流響應。根據  終應用的要求,可以在線性區域或閾下區域對單元進行編程。

存儲器單元中存儲多個電壓的功能。我們要在一個存儲器單元中存儲一個2位整數值。對于這種情況,我們需要使用4個2位整數值(00、01、10、11)中的一個對存儲器陣列中的每個單元進行編程,我們需要使用四個具有足夠間隔的可能Vt值之一對每個單元進行編程。下面的四條IV曲線分別對應于四種可能的狀態,單元的電流響應取決于向CG施加的電壓。


人工智能  (AI)  現已進入自主系統時代,這些系統將增強人類在計算密集型復雜任務領域的能力。AI 系統既便利又強大,有望解決人類社會面臨的各種重大挑戰。AI 系統包括三部分:大數據集、數據處理算法和處理數據的計算硬件。

為使  AI  系統切實可用,其必須快速處理大量數據,這樣一來就需要強大的計算能力。AI 具有獨特的計算能力需求,這就導致 AI 芯片或 AI 加速器市場迅速增長且競爭激烈。能否在這個市場取得成功,取決于能否讓產品快速上市,因此就需要使用設計和測試解決方案來應對新型  AI  芯片架構的挑戰。本文將重點介紹 AI 硬件的設計,尤其是如何最佳地測試 AI 芯片。Tessent®層次化 DFT 和測試向量生成非常適合 AI 芯片。

它可在較低層級(核心級別)執行 DFT 邏輯插入和測試向量生成,以進行掃描和存儲器測試。它可復制  DFT  邏輯并將其與核心復制集成,還能自動將測試向量映射到芯片級別。與  RTL  級測試邏輯插入配合使用時,Tessent 工具相比于傳統方法可顯著減少DFT 所需的時間。用戶實現的掃描測試向量生成速度最多提高了  10  倍,測試向量減少了  2  倍,使用的系統存儲器減少了 10 倍。1,2 加速芯片調通方法論的采用,進一步加速了不斷發展的  AI  芯片的上市時間。Tessent  SiliconInsight®可在DFT 和測試儀領域之間建立直接聯系,從而簡化了這項極其繁瑣的任務。本文闡述了 Mentor Tessent 系列的 IC 測試工具可如何幫助設計人員滿足大型先進工藝 AI 芯片的質量和上市時間要求。

openai.com 的數據顯示,AI 計算增長需求每  3.5  個月就會翻一倍,自  2012  年以來已增加  300,000  倍。3不同的公司會使用不同的硬件開發技術來滿足 AI 計算增長要求。

時間的 DFT 解決方案要求

 

為大幅縮短 AI 芯片的上市時間,DFT 解決方案有三個關鍵要求:

利用 AI 芯片的規則性

在 RTL 中執行 DFT 插入

利用 AI 芯片的規則性

AI 芯片通常包含大量相同的核心。DFT 利用 AI 芯片的規則性意味著所有 DFT 工作—包括測試插入、測試向量生成和驗證—在核心級別都需只完成一次。然后會自動復制完整的Sign-off 核心,以完成芯片級 DFT 實施,如圖 2 所示。

實現一個核心的  Sign-off  并復制該核心以完成芯片的過程要比在芯片級別執行 DFT 快得多。這種方法將 DFT 從流片的關鍵路徑中分離出來,避免其對項目計劃造成影響。

Tessent 層次化  DFT  是一種理想的解決方案,它能利用  AI  芯片的規則性,并允許在不同層級對模塊進行完整的  DFT  Sign-off。如圖  3  中所示,共有三個層級:核心(重復單元)、模塊(超級重復單元)和芯片。核心(重復單元)會在模塊(超級重復單元)中經多次實例調用,而后者又會在芯片級別經多次實例調用。

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