[导读]芯片示例-可见下图,芯片主要由三大部分构成.1.与电路板和其他芯片的接口-IOpad2.存放程序的空间-ram和rom3.搭建逻辑电路的基本组件–标准逻辑单元我们DFT工程师所有的工作的目的只有一个-设计和插入数字电路,测试整个芯片的制造质量,筛选出没有制造缺陷的芯片。针对芯片的...
芯片示例-可见下图,芯片主要由三大部分构成.
1.与电路板和其他芯片的接口-IO pad
2.存放程序的空间-ram和rom
3.搭建逻辑电路的基本组件 –标准逻辑单元
我们DFT工程师所有的工作的目的只有一个-设计和插入数字电路,测试整个芯片的制造质量,筛选出没有制造缺陷的芯片。
针对芯片的三大部分,我们DFT工程师手里有三大法宝:
一、BSCAN技术-- 测试IO pad,主要实现工具是Mentor-BSDArchit,sysnopsy-BSD Compiler
二、MBIST技术-- 测试mem, 主要实现工具是Mentor的MBISTArchitect 和 Tessent mbist
三、ATPG 技术-- 测试std-logic, 主要实现工具是:产生ATPG使用Mentor的 TestKompress 和synopsys TetraMAX;插入scan chain主要使用synopsys 的DFT compiler
以上三类工具licenses较贵,特别是ATPG工具,很多IC公司都只有几个,经常run case时出现拿不到license的情况,所以大家只能“且用且珍惜”了。
以下对工具的使用原则做一些介绍
ATPG工具
Insert scan:
1.虽然教科书会介绍很多种DFT DRC,但是在实际设计中95%的工作在修复scan_clk和scan_reset的DRC violation
2.修复clk/reset violation 的方法主要是用DC插入mux ,目的是使在scan_mode下clk和reset被芯片scan_clk和scan_reset pad控制。同时,scan_clk和scan_reset pad会用于ATE给芯片施加激励
3.插入scan时,DFT Compiler必须修复的DRC violations 类别为D1/D2/D3/D9
4.做全片级的DFT设计时,需要在scan_in,scan_out,scan_reset,scan_clk的IO pad 的OEN/IE/REN端插入mux,控制pad的输入和输出方向
Atpg patterns产生和仿真
1.所有的模拟模块,例如PLL,POR等,一般设置为black-box,无法用ATPG测试其内部
2.芯片clk,power,reset的控制寄存器,一般不会放到scan_chain上,以免在测试时由于寄存器的动作,改变芯片工作状态
3.考虑power domain的开关,一般必须保证在scan测试时,所有power domain都打开,每个数字标准单元都能测试到
4.如果有模拟的IO pad,一般必须在产生pattern时mask掉,因为他们不是数字的,ATPG工具无法控制它们
5.业界一般使用DC插入OCC (on chip clocking)模块,实现at-speed scan测试电路
MBIST工具
目前使用较多的是MBISTArchi,但是Tessent MBIST以后会成为主流。原因是Mentor公司2013年已经宣布MBISTArchi将不再提供技术支持,而且Tessent MBIST技术更为先进。
1.所有的MBIST设计应该考虑diagnose,加入diagnose电路,方便诊断mem故障,这会在芯片量产时大大提高成品率。
2.由于ARM与Mentor有合作,Coretex-A9以上的ARM核具有share-bus接口,可以很好支持Tessent Mbist,就能够实现ARM内核的mem的高速测试和访问,也提高了ARM CPU的性能。
3.Tessent MBIST会使用JTAP,只占用TCK/TMS/TDO/TDI/TRST五个pad,比MBISTArich使用更少的pad资源
BSCAN 工具
1.所有的模拟IO,一般无法用bscan来测试,不要加上bscan_cells
2.所有需要测试的数字pad的OEN/IE/REN 在bscan_mode下,需要插mux来控制
3.所有需要测试的数字pad的PU/PD 在bscan_mode下,一般需要插mux来控制,保证在bscan_mode下,PU和PD=0,才能使bscan HIGHZ测试仿真通过
4.所有JTAG的强制要求指令如IDCODE,EXIST必须在bscan电路中实现,特别是BYPASS
问题
1)如何用可测性设计ATPG工具实现at-speed测试?
2)如何使用BSCAN工具中实现PLL测试?
3)使用Tessent MBIST实现at-speed测试?
4)BSCAN工具会在pad的那些端口上连上bscan cell?
关于MBIST/SCAN/BSCAN的技术介绍,可以参看《数字系统测试和可测试性设计》一书,书中有更为详细和系统的介绍。
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峰值带宽写得很高,实际执行却总像喂不饱阵列,这种落差常常不在 HBM 规格本身,而在数据流并没有均匀走到每一条通路。AI芯片若把外存分布和片上互连解耦看,理论带宽再大也会先堵死在局部热点。
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模型并不轻,单次推理却总跑不出预期吞吐,这种问题在小批量场景尤其常见。AI芯片面对在线推理、实时控制或多租户请求时,最难受的往往不是峰值算力不够,而是流水线永远没被真正填满。
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算力
理论上跳过零值就能省算力,可很多稀疏加速器一上真模型,利用率却远没想象中高。AI芯片要把稀疏红利吃满,难点并不在于识别零,而在于元数据和负载波动会把省下来的乘法重新花在别处。
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负载均衡
模型规模没变,利用率却总上不去,很多时候不是算力单元太少,而是片上缓存先被撑爆。AI芯片一旦把局部存储和分块调度看得过于理想,乘加阵列就会反复等数据,而不是持续吃满。
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标称功耗没超预算,频率却总是跑不久就掉下来,这类现象往往不是散热器不够大这么简单。AI芯片在高并发矩阵和缓存访问同时拉满时,最先撞上的常常是瞬态供电边界和热控反馈,而不是长期平均功耗。
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功耗
权重和激活一降到低比特,吞吐是上去了,精度却常常不是线性下降,而是在某几个层面突然断崖。AI芯片做低比特计算时,最危险的并不是量化本身,而是量化误差和累加边界在同一层上叠加失控。
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精度
没有直接宕机,结果却偶尔漂,最难排查的往往不是显性故障,而是链路里有位翻转悄悄穿过去了。AI芯片规模一大、存储层次一深,静默错误的风险通常不是单个大故障点,而是许多小概率事件在长时间运行中被累加放大。
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单卡算得快,多卡一并起来却先卡在同步上,这类问题通常不是算子变慢,而是互连把并行收益吃掉了。AI芯片进入多卡训练后,真正决定扩展效率的往往不是单点峰值带宽,而是最慢那轮 AllReduce 和最拥挤那段拓扑。
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同一模型换个序列长度、分辨率或专家路由比例,延迟就抖,这类问题往往不是算子突然退化,而是运行时没能把变化中的形状稳稳接住。AI芯片一旦从静态基准走进动态业务,调度和内存池会比峰值算力更早暴露短板。
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