DS9094FS两个障碍阻挡在你的面前——PDK和钱。

具有电感能力；

具有较高的片状rho多晶硅电阻器；

可选的MiM电容器；

包括SONOS缩小的电池；

支持10V稳压电源；

高压漏极扩展NMOS和PMOS。

SKY130是一种成熟的180nm-130nm混合技术。

存储器概念基于两大基本原理：(a)晶体管的模拟电流响应基于其阈值电压（Vt）和输入数据，(b)基尔霍夫电流定律，即在某个点交汇的多个导体网络中，电流的代数和为零。了解这种多级存储器架构中的基本非易失性存储器（NVM）位单元也十分重要。下图（图4）是两个ESF3（第3代嵌入式SuperFlash）位单元，带有共用的擦除门（EG）和源线（SL）。每个位单元有五个终端：控制门（CG）、工作线（WL）、擦除门（EG）、源线（SL）和位线（BL）。通过向EG施加高电压执行位单元的擦除操作。通过向WL、CG、BL和SL施加高/低电压偏置信号执行编程操作。通过向WL、CG、BL和SL施加低电压偏置信号执行读操作。

利用这种存储器架构，用户可以通过微调编程操作，以不同Vt电压对存储器位单元进行编程。存储器技术利用智能算法调整存储器单元的浮栅（FG）电压，以从输入电压获得特定的电流响应。根据  终应用的要求，可以在线性区域或阈下区域对单元进行编程。

存储器单元中存储多个电压的功能。我们要在一个存储器单元中存储一个2位整数值。对于这种情况，我们需要使用4个2位整数值（00、01、10、11）中的一个对存储器阵列中的每个单元进行编程，我们需要使用四个具有足够间隔的可能Vt值之一对每个单元进行编程。下面的四条IV曲线分别对应于四种可能的状态，单元的电流响应取决于向CG施加的电压。

人工智能  (AI)  现已进入自主系统时代，这些系统将增强人类在计算密集型复杂任务领域的能力。AI 系统既便利又强大，有望解决人类社会面临的各种重大挑战。AI 系统包括三部分：大数据集、数据处理算法和处理数据的计算硬件。

为使  AI  系统切实可用，其必须快速处理大量数据，这样一来就需要强大的计算能力。AI 具有独特的计算能力需求，这就导致 AI 芯片或 AI 加速器市场迅速增长且竞争激烈。能否在这个市场取得成功，取决于能否让产品快速上市，因此就需要使用设计和测试解决方案来应对新型  AI  芯片架构的挑战。本文将重点介绍 AI 硬件的设计，尤其是如何最佳地测试 AI 芯片。Tessent®层次化 DFT 和测试向量生成非常适合 AI 芯片。

它可在较低层级（核心级别）执行 DFT 逻辑插入和测试向量生成，以进行扫描和存储器测试。它可复制  DFT  逻辑并将其与核心复制集成，还能自动将测试向量映射到芯片级别。与  RTL  级测试逻辑插入配合使用时，Tessent 工具相比于传统方法可显著减少DFT 所需的时间。用户实现的扫描测试向量生成速度最多提高了  10  倍，测试向量减少了  2  倍，使用的系统存储器减少了 10 倍。1,2 加速芯片调通方法论的采用，进一步加速了不断发展的  AI  芯片的上市时间。Tessent  SiliconInsight®可在DFT 和测试仪领域之间建立直接联系，从而简化了这项极其繁琐的任务。本文阐述了 Mentor Tessent 系列的 IC 测试工具可如何帮助设计人员满足大型先进工艺 AI 芯片的质量和上市时间要求。

openai.com 的数据显示，AI 计算增长需求每  3.5  个月就会翻一倍，自  2012  年以来已增加  300,000  倍。3不同的公司会使用不同的硬件开发技术来满足 AI 计算增长要求。

时间的 DFT 解决方案要求

为大幅缩短 AI 芯片的上市时间，DFT 解决方案有三个关键要求：

利用 AI 芯片的规则性

在 RTL 中执行 DFT 插入

利用 AI 芯片的规则性

AI 芯片通常包含大量相同的核心。DFT 利用 AI 芯片的规则性意味着所有 DFT 工作—包括测试插入、测试向量生成和验证—在核心级别都需只完成一次。然后会自动复制完整的Sign-off 核心，以完成芯片级 DFT 实施，如图 2 所示。

实现一个核心的  Sign-off  并复制该核心以完成芯片的过程要比在芯片级别执行 DFT 快得多。这种方法将 DFT 从流片的关键路径中分离出来，避免其对项目计划造成影响。

Tessent 层次化  DFT  是一种理想的解决方案，它能利用  AI  芯片的规则性，并允许在不同层级对模块进行完整的  DFT  Sign-off。如图  3  中所示，共有三个层级：核心（重复单元）、模块（超级重复单元）和芯片。核心（重复单元）会在模块（超级重复单元）中经多次实例调用，而后者又会在芯片级别经多次实例调用。

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