Հրապարակման մանրամասներ:

Լույս է տեսնում 1948 թվականից՝ տարին 4 անգամ։

Ամսագրի կամ հրապարակման վերնագիր:

ՀՀ ԳԱԱ և ՀՊՃՀ Տեղեկագիր. Տեխնիկական գիտություններ =Proceedings of the NAS RA and SEUA: Technical Sciences

Հրապարակման ամսաթիվ:

2024

Հատոր:

77

Համար:

1

ISSN:

0002-306X

Պաշտոնական URL:

Լրացուցիչ տեղեկություն:

Бабаян А. В., Шукурян С. К., Բաբայան Ա․ Վ., Շուքուրյան Ս. Կ.

Այլ վերնագիր:

Обучаемая методология валидации решений по встроенному самотестированию устройств памяти через разделяемый интерфейс ; Ուսուցանվող մեթոդաբանություն հիշող սարքերի ընդհանուր կապուղով ներկառուցված ինքնաթեստավորման լուծումների վավերացման համար

Աջակից(ներ):

Պատ․ խմբ․՝ Ա․ Գ․ Նազարով (1957-1964) ; Մ․ Վ․ Կասյան (1964-1988) ; Ռ․ Մ․ Մարտիրոսյան (1989-2017 ) ; Գլխավոր խմբ․՝ Վ․ Շ․ Մելիքյան (2018-)

Ծածկույթ:

69-76

Ամփոփում:

Memory built-in self-test (MBIST) continues to have its unique place in IC industry. It provides test and repair capabilities which significantly increase IC manufacturing yield. In this paper, a methodology is proposed to soften the mentioned above exhaustion. A new algorithm of learning is proposed, and the results of the algorithm application are adduced which justify its efficiency in reducing the exhaustion.
Հիշող սարքերի ներկառուցված թեստավորումը (MBIST) շարունակում է զբաղեցնել իր ուրույն տեղը ինտեգրալ սխեմաների (ԻՍ) արդյունաբերությունում։ Այն ընձեռում է թեստավորման և վերականգնման հնարավորություններ, որոնք զգալիորեն բարձրացնում են ԻՍ արդյունաբերության պիտանի ելքի տոկոսը։ Առաջարկվում է մեթոդաբանություն, որը մեղմում է վերը նկարագրված հատարկումը։ Առաջարկվում է ուսուցանվող նոր ալգորիթմ, իսկ ալգորիթմի կիրառման արդյունքները ներկայացվում են, որոնք հավաստում են դրա արդյունավետությունը հատարկման նվազեցման գործում։
Встроенные системы самотестирования памяти (MBIST) продолжают занимать уникальное место в индустрии интегральных схем (ИС). Они предоставляют возмож-ности тестирования и восстановления ИС, что значительно увеличивает выход годных ИС во время их производства. В данной статье предлагается методология смягчения упомянутого выше перебора. Предложен новый обучающийся алгоритм и приведены результаты его применения, обосновывающие его эффективность для снижения перебора.

Հրատարակության վայրը:

Երևան

Հրատարակիչ:

«Պոլիտեխնիկ» տպ.

Ձևաչափ:

pdf

Նույնացուցիչ:

oai:arar.sci.am:375920

Դասիչ:

АЖ 413

Թվայնացում:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան

Բնօրինակի գտնվելու վայրը:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան