La miniaturisation et l'intégration de plus en plus accrue des composants électroniques dans les puces ont pour conséquence la chute de la fiabilité, tant au niveau de la production que pendant le fonctionnement normal du système. Les mémoires qui occupent jusqu'à 80% de la surface totale d'un System on Chip (SoC), vont ainsi concentrer la plus grande partie des défaillances. Dans ces conditions, les parties fonctionnelles ainsi que les parties redondantes (ou parties de rechange) de la mémoire contiendront des défauts. Dans cette thèse des techniques d'auto réparation innovantes, pour les mémoires RAM, ont été élaborées. Afin d'évaluer l'efficacité de ces techniques de réparation, un outil d'injection de fautes basé sur de nouvelles approches, statistiques et/ou analytiques, a été développé. Pour mimer des distributions de fautes réalistes dans les mémoires, le modèle du Clustering (amas de fautes) a été adopté et intégré dans l'outil d'injection de fautes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00006342 |
| Date | 01 April 2004 |
| Creators | Achouri, N. |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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