[发明专利]一种静态随机存储器中冗余信息修复方法、装置、存储介质及终端在审

专利信息
申请号: 202010780186.2 申请日: 2020-08-05
公开(公告)号: CN112114998A 公开(公告)日: 2020-12-22
发明(设计)人: 罗海燕;王文武;杨涛 申请(专利权)人: 中国科学院微电子研究所
主分类号: G06F11/14 分类号: G06F11/14;G11C29/56
代理公司: 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 代理人: 刘广达
地址: 100029 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 静态 随机 存储器 冗余 信息 修复 方法 装置 存储 介质 终端
【权利要求书】:

1.一种静态随机存储器中冗余信息修复方法,其特征在于,所述方法包括:

当针对芯片中的存储阵列进行内建自测试实现时,共享所述存储阵列中各静态随机存储器的信息数据;

根据所述各静态随机存储器的信息数据进行冗余分析,生成所述各静态随机存储器所需增加的冗余信息;

基于所述所需增加的冗余信息对所述各静态随机存储器进行冗余信息分配。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述当当针对芯片中的存储阵列进行内建自测试实现时之前,还包括:

接收预设冗余评估算法;

将所述冗余评估算法嵌入到针对芯片中的存储阵列内建自测试逻辑中。

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述根据所述各静态随机存储器的信息数据进行冗余分析,生成所述各静态随机存储器所需增加的冗余信息,包括:

根据所述各静态随机存储器的容量大小进行降序排列,生成排列后的各静态随机存储器;

根据所述排列后的各静态随机存储器读取所述各静态随机存储器共享的参数信息;

基于所述共享的参数信息进行行列修复计算,生成所述各静态随机存储器中行列冗余的权值;

将所述各静态随机存储器中行列冗余的权值进行迭代比较,得到所述各静态随机存储器中最优的行列冗余权值;

将所述各静态随机存储器中最优的行列冗余权值进行升序排列,生成排列后的权值集合;

基于所述排列后的权值集合计算所述各静态随机存储器的冗余分布,生成所述各静态随机存储器的冗余信息。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述共享的参数信息进行行列修复计算,生成所述各静态随机存储器中行列冗余的权值,包括:

获取所述各静态随机存储器共享的参数信息中的分组信息、修复信息以及所述芯片的面积估计值;

将所述分组信息、修复信息以及所述芯片的面积估计值输入预设行列权值计算公式中,生成所述各静态随机存储器中行列冗余的权值。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述排列后的权值集合计算所述各静态随机存储器的冗余分布,生成所述各静态随机存储器的冗余信息,包括:

根据所述排列后的权值集合以及所述参数信息中修正的面积对所述各静态随机存储器的行列进行精细化权值计算,得到最优冗余解;

将所述最优冗余解作为各静态随机存储器的冗余信息。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述所需增加的冗余信息对所述各静态随机存储器进行冗余信息分配之后,还包括:

当所述芯片中开启寄存器共享时,获取共享修复单元;

通过所述共享修复单元来减少所述静态随机存储器的自测试逻辑引入的额外面积开销;

通过所述行列权值来计算静态随机存储器是否可通过共享冗余以及是否需要调整冗余信息;

若是,优化所述芯片的面积。

7.一种静态随机存储器中冗余信息修复装置,其特征在于,所述装置包括:

数据共享模块,用于当针对芯片中的存储阵列进行内建自测试实现时,共享所述存储阵列中各静态随机存储器的信息数据;

冗余信息生成模块,用于根据所述各静态随机存储器的信息数据进行冗余分析,生成所述各静态随机存储器所需增加的冗余信息;

冗余信息修复模块,用于基于所述所需增加的冗余信息对所述各静态随机存储器进行冗余信息分配。

8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:

算法接收模块,用于接收预设冗余评估算法;

算法嵌入模块,用于将所述冗余评估算法嵌入到针对芯片中的存储阵列内建自测试逻辑中。

9.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1~6任意一项的方法步骤。

10.一种终端,其特征在于,包括:处理器和存储器;其中,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1~6任意一项的方法步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院微电子研究所,未经中国科学院微电子研究所许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010780186.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top