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Previous issue date: 2012-03-30 / The world we live today is very dependent of the technology advance and the Systemson- Chip (SoC) are one of the most important actors of this advance. As a consequence, the Moore's law has been outperformed due to this strong demand on the SoCs for growth, so that new silicon technologies has emerged along with new fault models that decreased the reliability of these devices. SoCs built using Very Deep Sub-Micron technology have a great number of interconnections, increasing the occurrence of Resistive-Open defects that occur on these interconnections up to the point where Resistive-Open defects have become the most important responsible for defective SoCs escaping the manufacturing tests. According to SIA Roadmap's projection, the area consumed by the SRAM on the SoC will be around 95% of the available area, knowing these memory have a great number of interconnections there is also a great probability of occurring Resistive-Open defects on the SRAM circuits which will compromise the overall SoC reliability. When found on SRAMs cells, these defects are able to cause dynamic and static functional faults according to its size, where static faults are sensitized by performing only one operation at the SRAM cell, while dynamic are sensitized by two or more operations. The most common manufacturing tests used to detect defective SoCs are today unable to detect dynamic faults caused by weak Resistive-Open defects. March test performs access on the memory with the intention of sensitizing the faults and detect them as consequence. Due to the higher number of operations necessary to sensitize dynamics faults, this test is not able to detect them properly. Another test is the Iddq test, which is able to detect the presence of defects by monitoring the overall current consumption of a SoC while it's being excited by a known vector of data on its inputs. The consumed current is compared to thresholds or to another similar device that is being excited on the same way. Iddq test is not able to distinguish the variations on current caused by process variations or defects presence. There is an other type of test using On-Chip Current Sensors (OCCS) with March tests that performs current monitoring on the circuits of the SoC and compare them with a threshold in order to set a ag when the monitored current gets higher or lower than a con gured thresholds. Because the mentioned test uses threshold, it is not able to detect Resistive-Open defects that could happen in any node, with any size, in the SRAM cell performing any operation. In this scenario the current consumption could be higher or lower than the defectless current consumption of a cell, making impossible to detect defects using thresholds. By all that, the objective of this dissertation is to propose a defect detection technique able to overcome the three mentioned limitations of preview explained tests. For that, OCCS are along with March test, but a Neighborhood Comparator Logic (NCL) has been included with the objective to perform the detections itself, removing from the OCCS the mission of nding defects. Now the OCCS is only responsible in converting the monitored current consumption signal to a one bit PWM digital signal. In this form, no threshold will be required because the NCL will obtain the reference of the correct current consumption (behavior reference) within the SRAM circuits, by comparing the neighboring cells and adopting the most common behavior as the reference one, so that it will detect those cells that behave di erently from the reference as defective ones. The neighborhood's cells are excited in a parallel form by the test processor, which performs a March test algorithm. The NCL, the OCCS and the March test, together, compose the proposed Resistive-Open detection technique, which has been validated on this work. As result, the proposed technique has shown being able to detect all of the 10 million defective cells of a 1Gbit SRAM containing the hardest defect to detect (small ones). No defective cell has escaped the simulated test and there was only 294,890 good cells being wasted, which represents 0.029% of the simulated SRAM cells. All of that, by costing only the equivalent to the area of 56 SRAM cells per monitored column and a manufacturing test that performs 5 operations per line of the SRAM. / O mundo de hoje ? cada vez mais dependente dos avan?os tecnol?gicos sendo os sistemas em chip (SoC, do ingl?s System-on-Chip) um dos principais alicerces desse avan?o. Para tanto que a lei de Moore, que previu que a capacidade computacional dos SoCs dobraria a cada ano, j? foi ultrapassada. Devido a essa forte demanda por crescimento novas tecnologias surgiram e junto novos modelos de falhas passaram a afetar a con abilidade dos SoCs. Os SoCs produzidos nas tecnologias mais avan?adas (VDSM - Very Deep Sub-Micron), devido a sua alta integra??o de transistores em uma ?rea pequena, passaram a apresentar um grande n?mero de interconex?es fazendo com que os defeitos do tipo Resistive-Open, que ocorrem nessas interconex?es, se tornassem os maiores respons?veis por SoCs com defeitos escaparem os testes de manufaturas. Ainda, segundo proje??es da SIA Roadmap, a ?rea consumida pela SRAM ser? em torno de 95% da ?rea utilizada por um SoC. E sabendo que essas mem?rias possuem in?meras interconex?es, existe uma grande probabilidade de ocorrer defeitos do tipo Resistive-Open em seus circuitos. Esses defeitos s?o capazes de causar falhas funcionais do tipo est?ticas ou din?micas, de acordo com a sua intensidade. As falhas est?ticas s?o sensibilizadas com apenas uma opera??o e as din?micas necessitam de duas ou mais opera??es para que sejam sensibilizadas. Os testes de manufatura mais utilizados para aferir a sa?de dos SoCs durante o processo de manufatura s?o hoje ine cientes frente aos defeitos do tipo Resistive-Open. O mais comum deles ? o March Test, que efetua opera??es de escrita e leitura na mem?ria com o objetivo de sensibilizar falhas e por m detect?-las, entretanto ? ine ciente para detectar as falhas do tipo din?micas porque ? necess?rio efetuar mais opera??es que o tempo dispon?vel permite para que essas falhas sejam sensibilizadas. Outro teste utilizado durante a manufatura chama-se teste de corrente quiescente (teste de Iddq), este monitora a corrente consumida do SoC como um todo durante a inje??o de vetores nos sinais de entrada, o consumo de corrente do chip ? comparado com limiares ou outro chip id?ntico sob o mesmo teste para detectar defeitos, entretanto n?o ? poss?vel distinguir entre varia??es inseridas, nos sinais monitorados, pelos defeitos ou pelos corners, que s?o varia??es nas caracter?sticas dos transistores fruto do processo de manufatura. E, por m, o ?ltimo teste que ? apresentado ? uma mistura dos dois testes anteriores, utiliza sensores de correntes e algoritmos de opera??es como em March Test onde que o defeito ? detectado pelos sensores de corrente embutidos quando a corrente monitorada ultrapassa dado limiar, embora esse teste tenha condi??es de detectar defeitos que causam falhas din?micas e de n?o sofrerem in u?ncia dos corners, ele ? ine caz ao detectar defeitos do tipo Resistive-Open que possam ocorrer em qualquer local, com qualquer tamanho de imped?ncia em uma SRAM executando qualquer opera??o, porque os defeitos do tipo Resistive-Open ora aumentam o consumo de corrente e ora o diminui de acordo com essas tr?s caracter?sticas citadas. Compara??es por limiares n?o t?m condi??es de contornar esta di culdade. Com tudo isso, o objetivo desta disserta??o de mestrado ? propor uma t?cnica de detec ??o de defeitos que seja capaz de vencer as tr?s limita??es dos testes convencionais de manufatura apontadas. Para a tarefa, sensores de corrente s?o utilizados associadamente com March Test, entretanto com o acr?scimo de uma L?gica Comparadora de Vizinhan?a (LCV) que tomar? para si a fun??o de detectar defeitos, deixando os sensores apenas encarregados em transformar a corrente anal?gica em um sinal digital e que tem a capacidade de eliminar a necessidade do uso de limiares, junto com as demais limita??es apontadas. A LCV monitora o comportamento de uma vizinhan?a c?lulas e, comparando-os entre si, acusa aquela ou aquelas c?lulas que se comportarem diferentemente das suas vizinhas como defeituosas, desta maneira a refer?ncia de comportamento correto ? obtida da pr?- pria vizinhan?a durante a execu??o do teste de manufatura, eliminando a necessidade de conhecimento pr?vio do tipo de dist?rbio causado pelos defeitos do tipo Resistive-Open, trazendo facilidade na hora de projetar o sistema de detec??o de defeitos e adicionado o poder de detectar qualquer defeito que gere altera??es no sinal de corrente consumida das c?lulas da SRAM. Neste contexto, o sensor de corrente tem apenas a fun??o de gerar o sinal digital, que ? de 1 bit para cada sinal monitorado (V dd e Gnd) e modulado em largura de pulso (PWM), assim a LCV tamb?m tem sua complexidade diminu?da, pois ? constitu?da por apenas portas l?gicas. A LCV e os sensores de corrente s?o utilizados durante o teste de manufatura, as compara??es que ocorrem na vizinhan?a s?o efetuadas paralelamente nas c?lulas da mem ?ria, ent?o o teste de manufatura necessita efetuar opera??es de acesso para excitar semelhantemente todas as c?lulas que participam da mesma vizinhan?a. O March Test ? um teste que efetua opera??es desta natureza e, portanto, ? utilizado para controlar a execu??o do teste e recolher os dados proveniente da LCV, que cont?m o resultado da detec??o efetuada em cada vizinhan?a. A LCV, o sensor de corrente e o March Test juntos comp?em a t?cnica de detec??o de defeitos proposta nesta disserta??o, e foram validados quanto as suas fun??es para comprovar que operam como projetados. Por m, a t?cnica proposta se mostrou capaz de detectar as 10 milh?es de c?lulas defeituosas (com o defeito mais dif?cil de detectar que causa falha funcional din?mica) em uma SRAM de 1Gbit, sem deixar passar nenhuma c?lula defeituosa pelo teste de manufatura, junto a isso, 294.890 c?lulas boas foram desperdi?adas, isto-?, foram dadas como defeituosas enquanto n?o tinham defeitos, o que representa apenas 0,029% de desperd?cio. Tudo isso, ao custo de ?rea equivalente a ?rea consumida por 56 c?lulas de mem?ria, por coluna monitorada, e ao custo de um teste de manufatura que executa apenas 5 opera??es em cada linha da SRAM.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/3045 |
| Date | 30 March 2012 |
| Creators | Lavratti, Felipe de Andrade Neves |
| Contributors | Vargas, Fabian Luis |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, PUCRS, BR, Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 207662918905964549, 500, 600, -655770572761439785 |
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