[发明专利]基于多目标聚类遗传算法的多存储器内建自测试的方法

说明书

本发明涉及一种基于多目标聚类遗传算法的多存储器内建自测试的方法，包括如下步骤：存储器聚类，获得一组兼容的存储器组；存储器数量与存储器共享测试的标准电路wrapper采用整数向量编码方案；初始种群生成；目标函数值计算；交叉与变异；输出解码方案。进行存储器测试。

技术领域

本发明属于集成电路测试领域，涉及内建自测试(Built in Self-Test，BIST)技术在SOC中多个嵌入式存储器的优化测试。

背景技术

在片上系统(System on Chip，SOC)中，嵌入式存储器(通常是SRAM存储器)占芯片面积的95％以上。由于嵌入式存储器中的缺陷会使整个芯片失效，因此嵌入式存储器的测试技术设计(Design forTest，DFT)至关重要。内建自测试(Built in Self-Test，BIST)是一种越来越有效和必要的DFT技术，BIST是一种简单且低成本的方法，并且不会影响存储器性能。但BIST电路是作为芯片上的附加逻辑实现，因此对于包含数百个存储器的SOC而言，其面积成本会变的很高。此外，由于SOC的功耗限制，不可能同时测试所有的存储器。使用BIST方法测试多个存储器，需要考虑三个因素：存储器总测试时间、BIST电路产生的测试功耗、插入BIST电路产生的额外面积。

遗传算法(Genetic Algorithm，GA)在多目标优化、非线性、加权数据的生成有着独特的优势。遗传算法在BIST领域主要集中于测试数据生成与IP核测试功耗的多目标问题，应用存储器BIST领域较少。Lilia Zaourar提出一种使用遗传算法优化存储器共享BIST的方法，针对BIST电路的面积开销与测试功耗，利用遗传算法找到一组最优解[1]。另外，在遗传算法中，算法效果高度依赖初始种群的生成，随机生成的初始种群存在收敛速度慢，运行时间长的缺点。

参考文献：

[1]Zaourar L,Kieffer Y,Wenzel A.A multi-objective optimization formemory BIST sharing using a genetic algorithm[C]//2011 IEEE 17thInternational On-Line Testing Symposium.IEEE,2011:73-78.

发明内容

针对BIST电路插入过程受到片上系统资源、测试时间约束与遗传算法的风险，本发明提出一种基于多目标聚类遗传算法的多存储器内建自测试方法。首先遍历所有存储器，基于存储器之间的版图距离，聚类获得兼容存储器组。然后采用启发式方法生成初始种群，加速结果收敛。最终得到一组满足要求的存储器最优分组解。本发明的技术方案如下：

一种基于多目标聚类遗传算法的多存储器内建自测试的方法，包括如下步骤：

步骤一：存储器聚类：设定同一物理层相同频率存储器i、j的位置为(x_i,y_i)，(x_j,y_j)，则存储器i、j之间的欧式距离为

设L为边界约束条件，若d_ij＜L，说明存储器i、j可以共享相同BIST控制器，获得一组兼容的存储器组，用M＝[m₁,m₂,…,m_l]表示。

步骤二：存储器数量与存储器共享测试的标准电路wrapper采用整数向量编码方案：染色体由兼容存储器组表示，存储器配置代表染色体的基因，具有wrapper组别与共享模式信息，则解码方案表示为：M＝[m₁₁,m₁₁,m₂₂,…,m_i3]。其中，存储器下标第一位代表wrapper组别，第二位代表wrapper内存储器共享方式，其中1代表串行模式，2代表并行模式，3代表专用模式。