面向TSV的时延故障检测及容错方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61772061
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Through-silicon via (TSV) has a high defect rate under the current TSV manufacturing and bonding processes, thereby seriously impacting the quality and yield of three-dimensional integrated circuits (3D ICs). To tackle this problem, this project will research delay fault detection and fault-tolerant design methods for TSV. The main contents to be researched are summarized as follows: (1) Ring oscillator based path delay measurement technique for TSV will be researched, which can be used to detect the delay fault of TSV; (2) Fault-tolerant design method for TSV based on the chain-like control technique will be researched, which can be used to repair defective TSVs and improve the yield of 3D ICs; (3) TSV selection and grouping method will be researched, which can be used to improve the effectiveness of TSV repair; (4) TSV expansion based critical path selection and delay testing method will be researched, which can be used to provide critical paths for TSV selection and grouping, and assure the timing correction of TSV after bonding and TSV repair; By TSV testing and repairing, the quality and yield of 3D ICs can be improved significantly, and the advantages of 3D ICs can be further realized at reduced costs.
TSV在制造和绑定过程中存在非常高的时延缺陷率,从而严重影响三维集成电路产品的品质和良率。针对这个问题,本项目拟计划研究面向TSV的时延故障检测以及容错设计方法,主要研究内容包括:(1)研究基于环形通路振荡的TSV传输时延测量方法,以此达到检测TSV时延故障的目的;(2)研究基于链式控制的缺陷TSV容错结构,以此实现缺陷TSV的容错并提升三维集成电路产品的良率;(3) 研究面向容错结构的TSV分组及选择方法,以此保障缺陷TSV的容错修复成功率;(4)研究基于TSV 扩展的关键通路选择和时延测试方法,为TSV分组和选择提供关键通路依据,并确保三维集成电路在绑定和容错修复后的时序正确性。通过研究面向TSV的时延故障检测和容错设计方法,可以显著提升三维集成电路产品的品质和良率,并以此降低三维集成电路产品的成本。

结项摘要

三维集成电路中的TSV易于在绑定前和绑定过程中产生缺陷,从而严重影响三维集成电路产品的品质和良率。针对这个问题,本项目主要开展了面向TSV的时延故障检测以及容错设计方法,关注了三维集成电路绑定前和三维集成电路绑定后缺陷检测及容错方法,重点研究成果包括: 1)在三维集成电路芯片绑定前,依据TSV存在缺陷的情况下将对其电阻电容参数产生影响,并进一步导致环形振荡周期发生变化,实现TSV缺陷的检测与容错;2)在三维集成电路芯片绑定后,利用高速片上环形振荡技术实现对TSV传输时延测量,获取TSV的实际传输时延值,从而达到对TSV上的缺陷进行有效检测及容错的目的。通过研究面向TSV的时延故障检测和容错设计方法,可以显著提升三维集成电路产品的品质和良率。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
A low-overhead RO PUF design for Xilinx FPGAs(Open Access)
适用于 Xilinx FPGA 的低开销 RO PUF 设计(开放访问)
  • DOI:
    10.1587/elex.15.20180093
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEICE Electronics Express
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Pei Songwei;Zhang Jingdong;Wang Ruonan
  • 通讯作者:
    Wang Ruonan
A variation tolerant scheme for memristor crossbar based neural network designs via two-phase weight mapping and memristor programming
通过两相权重映射和忆阻器编程,基于忆阻器交叉开关的神经网络设计的变异容忍方案
  • DOI:
    10.1016/j.future.2020.01.021
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Future Generation Computer Systems-The International Journal of eScience
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Jin Song;Pei Songwei;Wang Yu
  • 通讯作者:
    Wang Yu
An effective structure and flow for pre-bond TSV test(Open Access)
预键合 TSV 测试的有效结构和流程(开放访问)
  • DOI:
    10.1587/elex.15.20180160
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEICE Electronics Express
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Pei Songwei;Jin Song
  • 通讯作者:
    Jin Song
A parallel sparse triangular solve algorithm based on dependency elimination of the solution vector
基于解向量依赖性消除的并行稀疏三角求解算法
  • DOI:
    10.1007/s10586-020-03188-x
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Cluster Computing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Song Jin;Songwei Pei;Yu Wang;Yincheng Qi
  • 通讯作者:
    Yincheng Qi

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其他文献

基于跨度和虚拟层的三维芯核测试外壳扫描链优化方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    电子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴玺;裴颂伟;王伟;陈田
  • 通讯作者:
    陈田
基于跨度和虚拟层的三维芯核测试外壳扫描链优化方法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    电子学报
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  • 作者:
    吴玺;裴颂伟;王伟;陈田
  • 通讯作者:
    陈田
基于跨度和虚拟层的三维芯核测试外壳扫描链优化方法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    电子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘军;吴玺;裴颂伟;王伟;陈田
  • 通讯作者:
    陈田

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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