Publication Details:

Լույս է տեսնում 1948 թվականից՝ տարին 4 անգամ։

Journal or Publication Title:

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

Date of publication:

2024

Volume:

77

Number:

1

ISSN:

0002-306X

Official URL:

Additional Information:

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

Other title:

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

Contributor(s):

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

Coverage:

69-76

Abstract:

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.

Place of publishing:

Երևան

Publisher:

«Պոլիտեխնիկ» տպ.

Format:

pdf

Identifier:

oai:arar.sci.am:375920

Call number:

АЖ 413

Digitization:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան

Location of original object:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան