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Développement d'architectures HW/SW tolérantes aux fautes et auto-calibrantes pour les technologies Intégrées 3D

Malgré les avantages de l'intégration 3D, le test, le rendement et la fiabilité des Through-Silicon-Vias (TSVs) restent parmi les plus grands défis pour les systèmes 3D à base de Réseaux-sur-Puce (Network-on-Chip - NoC). Dans cette thèse, une stratégie de test hors-ligne a été proposé pour les interconnections TSV des liens inter-die des NoCs 3D. Pour le TSV Interconnect Built-In Self-Test (TSV-IBIST) on propose une nouvelle stratégie pour générer des vecteurs de test qui permet la détection des fautes structuraux (open et short) et paramétriques (fautes de délaye). Des stratégies de correction des fautes transitoires et permanents sur les TSV sont aussi proposées aux plusieurs niveaux d'abstraction: data link et network. Au niveau data link, des techniques qui utilisent des codes de correction (ECC) et retransmission sont utilisées pour protégé les liens verticales. Des codes de correction sont aussi utilisés pour la protection au niveau network. Les défauts de fabrication ou vieillissement des TSVs sont réparé au niveau data link avec des stratégies à base de redondance et sérialisation. Dans le réseau, les liens inter-die défaillante ne sont pas utilisables et un algorithme de routage tolérant aux fautes est proposé. On peut implémenter des techniques de tolérance aux fautes sur plusieurs niveaux. Les résultats ont montré qu'une stratégie multi-level atteint des très hauts niveaux de fiabilité avec un cout plus bas. Malheureusement, il n'y as pas une solution unique et chaque stratégie a ses avantages et limitations. C'est très difficile d'évaluer tôt dans le design flow les couts et l'impact sur la performance. Donc, une méthodologie d'exploration de la résilience aux fautes est proposée pour les NoC 3D mesh.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00838677
Date11 January 2013
CreatorsPasca, Vladimir
PublisherUniversité de Grenoble
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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