大規模LSIの演算ユニット向きBuilt-In Self-Test構成法
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本論文では,大規模高性能LSIの中核をなす演算ユニットに対し,テスト用付加回路面積削減を目的としたBIST(Built-In Self-Test)構成法として,ビット分配形パターン発生器,多段空間圧縮器を提案する.本構成法は,演算ユニットの特徴である規則的構造に着目することにより,BIST付加回路のオーバヘッド削減を図っている.ビット分配形パターン発生器は,演算ユニットの入力数よりも少ないビット幅の疑似乱数パターン発生器を用い,その出力を共有して演算ユニットに与えることを特徴とする.多段空間圧縮器は,ExOR圧縮器(データ出力)+MISR(全出力)の多段で空間圧縮することを特徴とする.種々の演算ユニットに適用した結果,従来手法と同等の故障検出率で60%程度のハード量削減が可能なことを確認した.本BIS構成法を用いることにより,DSP等のULSIに対しテストコスト削減が図れる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-10-25
著者
関連論文
- バッチディクテーションのための教師なし話者適応
- バッチディクテーションのための繰り返し教師なし話者適応
- 音声・音響用DSPの現状
- リアルタイムMPEG2符号化LSIの構成
- 1-Mbit セルラオートマトン処理用連想メモリLSI : CAM^2
- 1-Mbit セルラオートマトン処理用連想メモリLSI : CAM^2
- 1-Mbit セルラオートマトン処理用連想メモリLSI : CAM^2
- 超並列型2次元セルラーオートマトンCAM^2を用いた実時間パターンスペクトラム処理
- トリー型ネットワークを用いた連想メモリへの高速データ転送法
- 超並列型2次元セルラーオートマトンCAM^2を用いた実時間Morphology処理
- 超並列型2次元セルラーオートマトンCAM^2を用いたGray Scale Morphology
- 超並列型2次元セルラーオートマトンCAM^2を用いたDiscrete-Time CNN
- 超並列型2次元セルラーオートマトン : CAM^2
- 超並列型2次元セルラーオートマトンCAM^2を用いたMorphology
- 超並列型2次元セルラーオートマトン : CAM^2
- 規則的パターンと乱数パターンを組み合わせたBIST構成法
- 大規模LSI用分散型BIST構成法とその設計支援環境
- 大規模LSI用分散型BIST構成法とその設計支援環境
- 大規模LSI用分散型BISTの設計環境
- 乱数伝搬度に着目したBIST評価手法
- Taylor展開による音響モデルの適応
- Taylor展開による音響モデルの適応
- Taylor展開に基づく高速な音響モデル適応法
- 大規模LSIの演算ユニット向きBuilt-In Self-Test構成法
- 音声認識における新しい高速化
- 音素HMMの特定タスクへの適応
- 識別誤り最小化を用いた少量データの学習における初期モデルの検討
- 識別誤り最小化を用いた少量データのための効果的なHMM学習法
- 識別誤り最小化と移動ベクトル場平滑化を用いた少量学習データのためのHMM学習法
- 逐次型話者適応方式MAP/VFSにおける分散適応
- オンライン化を指向した高速な話者・回線適応方式--逐次型適応方式MAP/VFS (インタラクティブな音声インタフェ-スの実現を目指して)
- 最大事後確率推定と移動ベクトル場平滑化の組合せによる逐次話者・回線適応
- 最大事後確率推定と移動ベクトル場平滑化の組合せによる逐次話者・回線適応
- 音声伝送系への適応を考慮した特定話者用単語音声認識ボードの設計
- 電話音声認識における伝送特性模擬の効果とその分析