論文の概要: A Novel Meta-predictor based Algorithm for Testing VLSI Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11312v1
• Date: Fri, 22 Jul 2022 19:38:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 15:05:59.634314
• Title: A Novel Meta-predictor based Algorithm for Testing VLSI Circuits
• Title（参考訳）: vlsi回路テストのための新しいメタ予測系アルゴリズム
• Authors: Shruti Pandey, Jayadeva, Smruti R. Sarangi
• Abstract要約: ICにおける製造欠陥は、ステンド・アット・フォールト・モデルを用いてモデル化されている。 半導体技術の進歩による特徴量減少に伴い、欠陥のサイズも小さくなっている。 我々の研究は、テスト品質を損なうことなく、PODEM(DTGアルゴリズム)のコストを削減することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1028463367241033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Testing of integrated circuits (IC) is a highly expensive process but also the most important one in determining the defect level of an IC. Manufacturing defects in the IC are modeled using stuck-at-fault models. Stuck-at-fault models cover most of the physical faults that occur during the manufacturing process. With decreasing feature sizes due to the advancement of semiconductor technology, the defects are also getting smaller in size. Tests for these hard-to-detect defects are generated using deterministic test generation (DTG) algorithms. Our work aims at reducing the cost of Path Oriented Decision Making: PODEM (a DTG algorithm) without compromising the test quality. We trained a meta predictor to choose the best model given the circuit and the target net. This ensemble chooses the best probability prediction model with a 95% accuracy. This leads to a reduced number of backtracking decisions and much better performance of PODEM in terms of its CPU time. We show that our ML- guided PODEM algorithm with a meta predictor outperforms the baseline PODEM by 34% and other state-of-the-art ML-guided algorithms by at least 15% for ISCAS85 benchmark circuits.
• Abstract（参考訳）: 集積回路(IC)のテストは非常に高価なプロセスであるが、ICの欠陥レベルを決定する上でも最も重要なプロセスである。 icの製造欠陥はスタッキング・アット・フェイトモデルを用いてモデル化される。 Stuck-at-faultモデルは、製造プロセス中に発生する物理的欠陥の大部分をカバーする。 半導体技術の進歩による特徴量減少に伴い、欠陥のサイズも小さくなっている。 これらの難しい欠陥に対するテストは、決定論的テスト生成(DTG)アルゴリズムを用いて生成される。 我々の研究は、テスト品質を損なうことなく、PODEM(DTGアルゴリズム)のコストを削減することを目的としている。 回路とターゲットネットの最適モデルを選択するためにメタ予測器を訓練した。 このアンサンブルは95%の精度で最良の確率予測モデルを選択する。 これにより、CPU時間の観点から、バックトラック決定の数が減少し、PODEMのパフォーマンスが大幅に向上する。 メタ予測器を用いたMLguided PODEMアルゴリズムは,ISCAS85ベンチマーク回路において,ベースラインPODEMを34%,最先端のMLGuidedアルゴリズムを15%上回る性能を示した。

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