频率感知的快速DFF软错误率评估方法与系统
阅读：65发布：2021-06-14
专利汇可以提供频率感知的快速DFF软错误率评估方法与系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种 频率 感知 的快速DFF软错误率评估方法，用于评估DFF由于 中子 辐射 而发生的软错误率，包括在DFF的工作 频率范围 内 选定 多个工作频率，获取DFF的与这些选定的工作频率一一对应的多个软错误率，对这些软错误率与选定的工作频率进行拟合，获得软错误率相关于工作频率的函数关系，根据该函数关系，获得工作在任意工作频率的DFF的软错误率。本发明相应地公开了一种频率感知的快速DFF软错误率评估系统。本发明针对现有方法评测速度慢的问题，解决了时序逻辑部件的快速软错误率评测问题，以本发明为 基础 进行方法的组合与扩展可以同时解决评测速度与时序逻辑 电路 评测的问题。，下面是频率感知的快速DFF软错误率评估方法与系统专利的具体信息内容。
1.一种频率感知的快速DFF软错误率评估方法，用于评估DFF由于中子辐射而发生的软错误率，其特征在于，包括
在所述DFF的工作频率范围内选定多个工作频率；
获取所述DFF与所述多个选定的工作频率一一对应的多个所述软错误率，所述多个软错误率中的每一个分别为工作在一个所述选定的工作频率的所述DFF的所述软错误率；
对所述多个软错误率与所述多个选定的工作频率进行拟合，获得所述软错误率相关于所述工作频率的函数关系；
根据所述函数关系，获得工作在任意工作频率的所述DFF的所述软错误率。
2.如权利要求1所述的频率感知的快速DFF软错误率评估方法，其中所述拟合为线性拟合。
3.如权利要求1所述的频率感知的快速DFF软错误率评估方法，其中所述多个选定的工作频率均匀地分布在所述工作频率范围内。
4.如权利要求1或2所述的频率感知的快速DFF软错误率评估方法，其中获取所述DFF的与所述多个选定的工作频率一一对应的多个所述软错误率包括：
9
对于每一个所述选定的工作频率，通过SER＝Fn·A·K·PF·10·3600计算所述软错误率，其中SER为所述软错误率，Fn为所述DFF所在处的单位面积单位时间的中子流量，A为所述DFF的面积，K为常数，PF为所述DFF在中子撞击下发生软错误的条件概率；其中：
调用电路仿真工具软件，模拟对工作在所述选定的工作频率的所述DFF的随机故障注入，计算 其中，N为所述随机故障注入的次数，n为经过所述随机故障注入后所述DFF的电路发生失效的次数。
5.如权利要求4所述的频率感知的快速DFF软错误率评估方法，其中对所述DFF的所述随机故障注入通过运行所述电路仿真工具软件来对工作在所述选定的工作频率的所述DFF施加多个随机的负载向量并对所述DFF注入电荷实现，通过判断各个所述负载向量经过所述DFF后的输出向量是否错误来确定所述DFF的电路是否发生失效。
6.如权利要求5所述的频率感知的快速DFF软错误率评估方法，其中所述电路仿真工具软件为HSpice。
7.如权利要求6所述的频率感知的快速DFF软错误率评估方法，其中通过在所述MOS管的漏极和衬底之间布置电流源，通过所述电流源向各个所述MOS管注入电荷实现对所述DFF注入电荷。
8.如权利要求7所述的频率感知的快速DFF软错误率评估方法，其中对所述DFF中的每个MOS管都进行一次所述注入电荷。
9.如权利要求8所述的频率感知的快速DFF软错误率评估方法，其中获取工作在所述选定的工作频率的所述DFF的所述软错误率包括：
步骤一、启用HSpice，准备所述DFF的Spice网表和所述多个负载向量；各个所述负载向量的第一列对应所述DFF的输入端，第二列对应所述DFF的输出端；所述多个负载向量的个数不小于10；
步骤二、将所述DFF的工作频率设定为所述选定的工作频率；设定对所述DFF的所述随机故障注入的最大注入时间，设定注入时间点的数目；设定所述电流源向所述DFF注入电荷的电量范围和注入程序；所述注入程序为从所述电量范围的最小电量开始，递增所述注入电荷的电量，直到所述电量范围的最大电量；
步骤三、对工作在所述选定的工作频率的所述DFF进行所述随机故障注入，将各个所述负载向量施加于所述DFF，根据所述注入程序，以每一次递增的注入电荷的电量依次对所述DFF注入电荷；
对以任何一个注入电荷的电量对所述DFF注入电荷时，注入次数为注入时间点的数目；其中每一次对所述DFF注入电荷时，随机选择起始注入时间，在所述DFF中的每个所述MOS管上布置电流源以所述的注入电荷的电量向所述MOS管注入电荷直至最大注入时间。
10.一种频率感知的快速DFF软错误率评估系统，应用如权利要求9所述的频率感知的快速DFF软错误率评估方法，评估DFF由于中子辐射而发生的软错误率，其特征在于，包括数据库和拟合模块；
所述数据库中存储有所述多个选定的工作频率和与所述多个选定的工作频率一一对应的多个所述软错误率；
所述拟合模块对所述多个软错误率与所述多个选定的工作频率进行所述拟合，获得所述软错误率相关于所述工作频率的函数关系；
所述频率感知的快速DFF软错误率评估系统根据所述函数关系，获得工作在任意工作频率的所述DFF的所述软错误率。
频率感知的快速DFF软错误率评估方法与系统
技术领域
背景技术
[0002] 随着集成电路工艺技术的进步，由高能粒子撞击电路敏感节点导致的软错误问题变的日益突出，严重影响了电子系统的可靠性。高能粒子撞击CMOS集成电路中的敏感节点，会在电路中引起很短的电压扰动，这些信号毛刺被时序逻辑部件比如DFF(D触发器)捕获后，会导致DFF中原先存储的信息发生0/1状态的翻转。另外如果粒子直接撞击DFF，也可以直接导致DFF的状态发生翻转。由于这些错误仅仅是存储信息的错误，电路的硬件本身并没有发生失效，所以被称为软错误(Soft Error)，以与硬件发生损坏的硬错误(Hard Error)区别。
[0003] 软错误主要是由于粒子撞击造成的，粒子的来源主要有如下几类：集成电路封装材料中的痕量铀钍放射性同位素释放的阿尔法粒子；来自宇宙射线的粒子，空间环境以质子为主，地面环境中子占主要部分；磷硼硅酸盐玻璃材料中的热中子。随着集成电路工艺节点的缩小，其对粒子撞击正变得日益敏感，而辐射环境则保持了相对稳定，导致现代集成电路的可靠性问题日益突出。原来只存在于空间环境下的软错误问题对当前采用先进工艺的地面设备也造成了严重影响。
[0004] 上述这些造成软错误的原因中，来自封装材料的阿尔法粒子以及磷硼硅酸盐玻璃的热中子都可以通过材料的改进和提纯加以解决，因此我们主要面向宇宙射线对于电路的影响。这其中，对于地面设备来说，影响最大的主要是中子辐射，质子在穿过地球大气层的过程中大部分会吸收掉，u介子仅仅对最先进的工艺有影响，且与中子相比不居于主导地位。因此，我们的研究主要针对中子辐射所造成的软错误。
[0005] 中子撞击集成电路结点后，会通过直接或间接的电离作用在电路中产生额外的电荷。电荷的产生和收集会在CMOS集成电路晶体管的漏极和衬底间产生电流，该电流可由方程(1)描述：
[0006]
[0007] 方程(1)等号左侧表示撞击所产生的电流，右侧q表示本次撞击收集的电荷总量，t表示时间，τ是一个特定于工艺的常数。针对特定的工艺节点，我们就能根据电荷量q和常数τ，通过方程(1)得到本次撞击所产生的电流，从而得到本次撞击产生的干扰脉冲的参数，从而判断其对电路的影响以及发生软错误的概率。图1给出了方程(1)所代表的电流的基本波形。此电流可能会导致组合逻辑电路中出现尖峰干扰脉冲，也可能会直接导致触发器发生翻转，从而导致软错误的发生。
[0008] 现代CMOS集成电路按照功能可以分为组合逻辑部分与时序逻辑部分，组合逻辑部分主要指各类组合逻辑门；时序逻辑则指各类触发器、锁存器。由于锁存器的应用比触发器要少得多，因此本发明重点针对同步数字逻辑的最基本D触发器DFF进行软错误率快速评估。
[0009] DFF是同步数字逻辑中组成时序逻辑电路的基本元件，可以有多种变种出现，但都满足图2的基本原理。图2给出了工艺库中常用的主从式DFF的基本结构，它由两个锁存器级联而成。主锁存器1在时钟为低电平时采样数据信号D，从锁存器2在时钟高电平时锁存经主锁存器1采样的信号，从而实现正边沿触发的功能。由于主/从锁存器的动作都需要时钟参与，因而DFF在受粒子撞击所呈现的软错误率受到时钟的严重影响。也就是说，单纯考虑DFF的临界电荷并不能真实反映DFF的运行时性能，是不全面的。近年已经有文献指出了这种问题，即DFF的软错误率和时钟频率是相关的。
[0010] 前些年的研究预测随着集成电路工艺尺寸的缩小，电路中组合逻辑部分在软错误中的比重会居主导地位。然而，近年的研究则指出该预测过于激进，目前以触发器为代表的时序逻辑部件仍然是集成电路中最主要的软错误来源。然而，由于电路可以工作在小于极限频率的任何时钟频率下，这就使得快速判断任意时钟频率下DFF的软错误率成为了挑战。考虑到DFF在集成电路软错误中所占的比重，忽略频率的影响会导致对电路可靠性的评估出现严重问题。
[0011] 由于软错误率评测的重要性，学术界和工业界非常重视相关工具和方法的研究。目前数字集成电路的软错误率评测方法主要分为如下几类：
[0012] 1)打靶试验
[0013] 打靶试验主要用于集成电路流片之后，也就是集成电路芯片已经加工完毕，将芯片置于粒子辐射源(比如各类粒子加速器、放射源)的轰击之下，观察电路功能是否正常，是否出现软错误。该方法主要缺陷是不可用于设计阶段，也就是集成电路流片加工之前；另外的缺点是价格昂贵，需要特种实验设备。
[0014] 2)故障注入
[0015] 故障注入指对电路系统运行时注入所需要的故障，观察系统工作是否正常的方法。严格来说，打靶试验也可以认为是一种故障注入方法。然而，在集成电路软错误的研究中，故障注入特指仿真故障注入，也就是首先构造电路的仿真模型，在仿真模型的层次为其注入仿真的故障，然后通过仿真器观察电路模型是否工作正常。依据仿真模型抽象层次的不同，可分为系统级、寄存器传输级、电路级仿真故障注入等。
[0016] 仿真故障注入的优点是可以用于集成电路的设计阶段，缺陷是耗时太长，应用不便。
[0017] 3)解析方法
[0018] 解析方法是先为电路构建软错误产生与传播的模型，得到软错误率的计算公式，然后根据公式计算电路的软错误率。该方法的优点是速度较快，缺点则是精度不如大规模仿真故障注入，而提高方法精度的话又会明显影响分析速度。
[0019] 综合上述三类方法的特点，目前的研究以第三类解析方法为主，比如参考文献[1-7]等，其针对的都是一个电路整体的软错误率评测。这些研究中，文献[1-6]的缺点是只适合于组合逻辑电路的软错误率评测；文献[7]虽然可以用于时序逻辑电路的软错误率评测，但其采用的方法只能适用于非常小的电路，电路规模稍大即会导致内存需要暴增。
[0020] 对于时序逻辑部件，比如DFF单元，几乎所有相关研究都采用了临界电荷Qcrit作为评价其可靠性、抗软错误能力的度量指标。临界电荷表示当DFF受到撞击收集的电荷数超过Qcrit时，DFF中所存储的信息将会发生0/1翻转，也就是说原来存储的信息丢失掉了。然而，临界电荷用于评价SRAM等内存单元的可靠性更为合适，用于评测DFF的可靠性则值得商榷。电路中采用的DFF多以2级锁存器Latch组成，第一级负责信号采样，第二级负责锁存信号。DFF第一级发生状态翻转并不必然导致第二级将错误信号锁存，所以采用临界电荷对于DFF来说是不完备的。第一级Latch的信号被第二级Latch锁存要受时钟的控制，这在文献[8]中得到了很好的说明，然而临界电荷指标完全忽略了时钟频率的影响。
[0021] 综上所述，现有技术对上述的软错误率的评估技术具有一下缺陷：
[0022] 1、评测速度慢：故障注入法可在设计阶段评测软错误率，也能适用于包含时序逻辑的电路，但评测速度很慢；
[0023] 2、不能用于时序逻辑电路：常见的解析方法难以应用于包含时序逻辑的电路，或者不适合于大型电路；
[0024] 3、未考虑时钟频率影响：以临界电荷为基础的评测方法完全不考虑时钟频率的影响，不完备。
[0025] 本因此，本领域的技术人员致力于开发一种频率感知的快速DFF软错误率评估方法，针对DFF以解决DFF的软错误率的快速评测，并能以此为基础，实现构建完整的可快速评测既包含组合逻辑，又包含时序逻辑的复杂电路的软错误率的软件工具。
[0026] 参考文献：
[0027] [1]H.-M.Huang and C.H.-P.Wen,"Fast-Yet-Accurate Statistical Soft-Error-Rate Analysis Considering Full-Spectrum Charge Collection,"IEEE Design&Test,vol.30,pp.77-86,2013.
[0028] [2]A.C.C.Chang,R.H.M.Huang,and C.H.P.Wen,"CASSER:A Closed-Form Analysis Framework for Statistical Soft Error Rate,"Very Large Scale Integration(VLSI)Systems,IEEE Transactions on,vol.21,pp.1837-1848,2013.[0029] [3]F.Wang and Y.Xie,"Soft Error Rate Analysis for Combinational Logic Using an Accurate Electrical Masking Model,"IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing,vol.8,pp.137-146,2011.
[0030] [4]R.Ramanarayanan,V.Degalahal,R.Krishnan,J.S.Kim,V.Narayanan,Y.Xie,et al.,"Modeling Soft Errors at the Device and Logic Levels for Combinational Circuits,"IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing,vol.6,pp.202-216,2009.
[0031] [5]R.R.Rao,K.Chopra,D.T.Blaauw,and D.M.Sylvester,"Computing the Soft Error Rate of a Combinational Logic Circuit Using Parameterized Descriptors,"IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems,vol.26,pp.468-479,March 2007.
[0032] [6]N.Miskov-Zivanov and D.Marculescu,"Circuit Reliability Analysis Using Symbolic Techniques,"IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems,vol.25,pp.2638-2649,Dec 2006.
[0033] [7]N.Miskov-Zivanov and D.Marculescu,"Modeling and Optimization for Soft-Error Reliability of Sequential Circuits,"IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems,vol.27,pp.803-816,2008.
[0034] [8]S.Jagannathan,T.D.Loveless,B.L.Bhuva,N.J.Gaspard,N.Mahatme,T.Assis,et al.,"Frequency Dependence of Alpha-Particle Induced Soft Error Rates of Flip-Flops in 40-nm CMOS Technology,"Nuclear Science,IEEE Transactions on,vol.59,pp.2796-2802,2012.
发明内容
[0035] 有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种频率感知的快速DFF软错误率评估方法与系统，通过采用HSpice以随机故障注入的方法计算DFF在粒子撞击下发生软错误的条件概率，评估DFF在固定频率下的软错误率；并且通过拟合的方法快速计算DFF在任意时钟频率下的软错误率。
[0036] 当前应用较广的软错误率计算公式如(2)所示(参见：M.Zhang and N.R.Shanbhag,"Soft-Error-Rate-Analysis(SERA)Methodology,"IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems,vol.25,pp.2140-2155,October 2006).，SER表示软错误率，计量单位为FIT,也就是10亿小时一个错误；RPH表示粒子撞击率；K代表该次撞击产生电荷收集的概率，因为并不是所有中子撞击都会导致电-5荷收集，此系数一般取值2.2×10 ；PF是在粒子撞击下发生软错误的条件概率。
[0037] SER＝RPH·K·PF (2)
[0038] 粒子撞击率RPH由如下公式计算：
[0039]
[0040] 式(3)中，Fn(En)表示单位面积上具有能量En的粒子的流量，因而整个积分项表-2 -1示单位面积上处于能量范围[Emin,Emax]内的粒子流量的期望值，计量单位为m s ；后面的乘积项A表示整个芯片的面积。为了简单起见，式(3)中的积分项一般取海平面环境的值-2 -1
为56.5m s 。在取国际单位制的前提下，式(2)的SER还需将其折算到10亿小时，故此式(2)可重写为：
为56.5m s 。在取国际单位制的前提下，式(2)的SER还需将其折算到10亿小时，故此式(2)可重写为：
[0041] SER＝Fn·A·K·PF·109·3600 (4)
[0042] 式(4)中Fn表示单位面积单位时间的中子流量，取56.5m-2s-1；A在本文中为DFF2 -5
的面积，单位为m；K取2.2×10 ，则只剩下PF一个未知量。只要确定了PF，即可快速计算出软错误率。
的面积，单位为m；K取2.2×10 ，则只剩下PF一个未知量。只要确定了PF，即可快速计算出软错误率。
[0043] 为实现上述目的，本发明提供了一种频率感知的快速DFF软错误率评估方法，用于评估DFF由于中子辐射而发生的软错误率，其特征在于，包括
[0045] 获取所述DFF与所述多个选定的工作频率一一对应的多个所述软错误率，所述多个软错误率中的每一个分别为工作在一个所述选定的工作频率的所述DFF的所述软错误率；
[0046] 对所述多个软错误率与所述多个选定的工作频率进行拟合，获得所述软错误率相关于所述工作频率的函数关系；
[0047] 根据所述函数关系，获得工作在任意工作频率的所述DFF的所述软错误率。
[0048] 进一步地，所述拟合为线性拟合。
[0049] 进一步地，所述多个选定的工作频率均匀地分布在所述工作频率范围内。
[0050] 进一步地，获取所述DFF的与所述多个选定的工作频率一一对应的多个所述软错误率包括：
[0051] 对于每一个所述选定的工作频率，通过SER＝Fn·A·K·PF·109·3600计算所述软错误率，其中SER为所述软错误率，Fn为所述DFF所在处的单位面积单位时间的中子流量，A为所述DFF的面积，K为常数，PF为所述DFF在中子撞击下发生软错误的条件概率；其中：
[0052] 调用电路仿真工具软件，模拟对工作在所述选定的工作频率的所述DFF的随机故障注入，计算 其中，N为所述随机故障注入的次数，n为经过所述随机故障注入后所述DFF的电路发生失效的次数。
[0053] 进一步地，Fn＝56.5m-2s-1，K＝2.2×10-5，A的单位为m2。
[0054] 进一步地对所述DFF的所述随机故障注入通过运行电路仿真工具软件来对工作在所述选定的工作频率的所述DFF施加多个随机的负载向量并对所述DFF注入电荷实现，通过判断各个所述负载向量经过所述DFF后的输出向量是否错误来确定所述DFF的电路是否发生失效。
[0055] 进一步地，所述电路仿真工具软件为HSpice。
[0056] 进一步地，通过在所述MOS管的漏极和衬底之间布置电流源，通过所述电流源向各个所述MOS管注入电荷实现对所述DFF注入电荷。
[0057] 进一步地，对所述DFF中的每个MOS管都进行一次所述注入电荷。
[0058] 进一步地，获取工作在所述选定的工作频率的所述DFF的所述软错误率包括：
[0059] 步骤一、启用HSpice，准备所述DFF的Spice网表和所述多个负载向量；各个所述负载向量的第一列对应所述DFF的输入端，第二列对应所述DFF的输出端；所述多个负载向量的个数不小于10；
[0060] 步骤二、将所述DFF的工作频率设定为所述选定的工作频率；设定对所述DFF的所述随机故障注入的最大注入时间，设定注入时间点的数目；设定所述电流源向所述DFF注入电荷的电量范围和注入程序；所述注入程序为从所述电量范围的最小电量开始，递增所述注入电荷的电量，直到所述电量范围的最大电量；
[0061] 步骤三、对工作在所述选定的工作频率下的所述DFF进行所述随机故障注入，将各个所述负载向量施加于所述DFF，根据所述注入程序，以每一次递增的注入电荷的电量依次对所述DFF注入电荷；
[0062] 对以任何一个注入电荷的电量对所述DFF注入电荷时，注入次数为注入时间点的数目；其中每一次对所述DFF注入电荷时，随机选择起始注入时间，在所述DFF中的每个所述MOS管上布置电流源以所述的注入电荷的电量向所述MOS管注入电荷直至最大注入时间。
[0063] 进一步地，本发明还提供了一种频率感知的快速DFF软错误率评估系统，应用上述的频率感知的快速DFF软错误率评估方法，评估DFF由于中子辐射而发生的软错误率，其特征在于，包括数据库和拟合模块；
[0064] 所述数据库中存储有所述多个选定的工作频率和与所述多个选定的工作频率一一对应的多个所述软错误率；
[0065] 所述拟合模块对所述多个软错误率与所述多个选定的工作频率进行所述拟合，获得所述软错误率相关于所述工作频率的函数关系；
[0066] 所述频率感知的快速DFF软错误率评估系统根据所述函数关系，获得工作在任意工作频率的所述DFF的所述软错误率。
[0067] 在本发明中，为了获得DFF的与多个选定的工作频率一一对应的多个软错误率，通过故障注入的方式得到PF，简单来说就是根据应用环境下的中子能谱情况，得到针对所用工艺的常见撞击所导致的电荷收集量范围[Qmin,Qmax]，然后在此范围内根据一定的概率分布选择多个电荷点，根据方程得到所引起的脉冲电流的波形，然后就可以用电路仿真工具，如本实施例中采用的HSpice等仿真被测电路，看所注入的脉冲是否导致了软错误。假设注入了N次脉冲，其中有n次电路发生了失效，则PF可由式(5)得到。
[0068]
[0069] 由于是从电路功能是否正常的角度考虑PF，所以还需要在电路仿真时加入随机负载，然后再用HSpice等工具对电路进行仿真。同时，为了使得到的PF达到统计有效，N的取值必须足够大，在我们的研究中N取值约为50000。也就是说，考察50000次随机粒子撞击后DFF是否发生翻转的比率来计算PF。采用HSpice以随机故障注入的方法计算式(5)是本发明与现有技术的区别之处。
[0070] 上述以故障注入计算得到软错误率的过程非常费时，因此不可能也不必对所有可能工作频率执行上述过程。本发明中采取了针对当前工艺考虑其工作频率范围[fmin,fmax]，在此范围内选择多个点执行前面的故障注入过程。也就是说所选择的这多个点的失效概率是通过故障注入得到的，然后利用式(4)分别计算这些频率点的软错误率。其余工作频率下的软错误率则通过直线拟合，也就是一元线性回归的方法快速得到。针对某一个特定类型、特定尺寸的DFF(一个完整的标准单元工艺库中总共大概包含几十种)，我们通过直线拟合的方法拟合出下述方程(6)的斜率k与截距b，则可以快速根据具体的工作频率f得到此频率下的软错误率。采用拟合的方法快速计算DFF在任意时钟频率下的软错误率是本发明与现有技术的另一个区别之处。
[0071] SER＝k·f+b (6)
[0072] 在本发明的一个较佳实施例中，我们采用某130nm标准单元工艺库作为评估目标，评估其中的触发器的软错误率。首先针对待评测的DFF得到其Spice网表；然后将其工作频率设定为[100MHz,1000MHz]之间，这对130nm工艺来说是足够宽的一个区间；接下来采用随机故障注入的方法计算选定时钟频率下DFF的失效概率，注入次数约为5万次，然后计算其失效概率PF；在得到选定的典型频率点的失效概率后，由式(4)计算每个点的软错误率；将8个频率点的软错误率数值进行直线拟合，得到直线的斜率和截距。然后其它频率点的软错误率即可籍由该拟合方程快速得到。
[0073] 因此可见，与现有技术相比本发明具有以下优点：
[0074] 1、针对现有方法评测速度慢的问题，本发明解决了时序逻辑部件的快速软错误率评测问题，然后考虑到组合逻辑电路的软错误率评测速度较快，以本发明为基础进行方法的组合与扩展可以同时解决评测速度与时序逻辑电路评测的问题；
[0075] 2、针对大部分现有方法不能用于包含时序逻辑电路的缺陷，本发明采用FIT而不是临界电荷作为度量指标，重点解决了时序逻辑部件DFF的软错误率评测，然后以本发明为基础进行扩展，即可解决包含时序逻辑电路的软错误率评测。
[0076] 3、针对现有方法未考虑时钟频率影响的问题，本发明将频率感知作为重点问题加以解决，可快速得到任意频率点DFF的软错误率。
附图说明
[0078] 图1显示了中子撞击产生的电流源的波形曲线。
[0079] 图2是DFF的结构框图。
[0080] 图3显示了本发明的频率感知的快速DFF软错误率评估方法与系统中对DFF的MOS管的电荷注入。
[0081] 图4是本发明的频率感知的快速DFF软错误率评估方法中，通过故障注入获得工作在一个选定的工作频率DFF的软错误率的流程图。
[0082] 图5显示了在一个较佳的实施例中，本发明的频率感知的快速DFF软错误率评估方法的评估结果。
具体实施方式
[0083] 在一个较佳的实施例中，本发明的频率感知的快速DFF软错误率评估方法在评估DFF由于中子辐射而发生的软错误率时，首先获取DFF在其工作频率范围内的多个选定的工作频率以及与这些选定的工作频率一一对应的多个软错误率，较佳地，这些选定的工作频率均匀地分布在所述工作频率范围内；然后对这些软错误率与选定的工作频率进行线性拟合，获得软错误率相关于工作频率的一次函数关系；最后根据该函数关系，能够快速且方便地获得工作在任意工作频率的DFF的软错误率。
[0084] 在获取DFF在其工作频率范围内的多个选定的工作频率以及与这些选定的工作频率一一对应的多个软错误率时，可以通过查询已有的数据，对于没有已知数据的情况，本实施例中采用故障注入的方式计算。
[0085] 在电路级为MOS管注入软错误的方法一般如图3所示(参见：A.KleinOsowski,E.H.Cannon,P.Oldiges,and L.Wissel,"Circuit design and modeling for soft errors,"IBM Journal of Research and Development,vol.52,pp.255-263,May 2008.)，其给出了对N型MOS管的软错误注入示意图，简单来说就是按照方程(1)的参数要求，在MOS管的漏极和衬底之间串接一个由漏极指向衬底的电流源；对于P型MOS管，方法类似，只是要把电流源反向。
[0086] 有了上述的注入模型，对工作在一个选定的工作频率的DFF进行随机软错误故障注入的流程如图4所示。图4的随机故障注入评估失效率的流程是一个包含3重循环的过程，首先得到待评估的DFF的Spice网表，设定随机负载、工作频率、初始注入电荷数等，然后从最小电荷量开始，以一个小的步长分析一系列从小到大的电荷；针对每个选定的注入电荷数，随机选取若干个时间点进行软错误注入；给定注入电荷、给定时间点下，对DFF中的所有MOS管依次注入软错误；为网表插入式(1)所规定的电流源后，调用电路仿真器进行仿真，观察输出端是否出现错误，如果出现了错误则把错误计数加1；最后由错误计数除以总的注入次数得到DFF在指定频率下的失效概率PF。
[0087] 具体地包含如下步骤：
[0088] 步骤一、启用HSpice，准备DFF的Spice网表和多个负载向量；各个负载向量的第一列对应DFF的输入端，第二列对应DFF的输出端；多个负载向量的个数不小于10。
[0089] 本步骤具体地包括：
[0090] 准备待测DFF的Spice网表，可由所使用的标准单元库中得到；
[0091] 设定DFF的工作频率范围，从该频率范围内选择典型的频率点，一般需选取5个以上的典型频率点，本发明中选择了8个典型频率点，分布在100MHz～1000MHz频率范围内；
[0092] 随机负载向量的准备按照所用仿真器的要求进行，基本部分包括DFF的输入D端为1列，由随机的0/1组成，第二列对应DFF的输出Q端，和第一列相同，向量的数目一般在10以上，其中0/1各约50％。
[0093] 步骤二、将所述DFF的工作频率设定为所述选定的工作频率，设定对DFF的随机故障注入的最大注入时间Tmax，设定注入时间点的数目；设定电流源向DFF注入电荷的电量范围和注入程序；注入程序为从电量范围的最小电量Qmin开始，递增注入电荷的电量q，直到电量范围的最大电量Qmax。
[0094] 其中，Qmin和Qmax具体数量由所评测的工艺确定，本实施例作为测试的是130nm工艺，以[10fC,150fC]为注入电荷的范围，每间隔10fC取一个点，即q+＝Δq，Δq＝10fC。当然也可以根据环境需要选择更宽或更窄的范围。初始电荷数量需设置为0。
[0095] 步骤三、对一个选定的工作频率下的DFF进行随机故障注入时，将各个负载向量施加于DFF，根据注入程序，以每一次递增的注入电荷的电量依次对DFF注入电荷；
[0096] 对以任何一个注入电荷的电量对DFF注入电荷时，注入次数为注入时间点的数目；其中每一次对DFF注入电荷时，随机选择起始注入时间，在DFF中的每个MOS管上布置电流源以该注入电荷的电量向该MOS管注入电荷直至最大注入时间。
[0097] 本步骤包括：假设仿真完步骤一中准备的负载向量需要100ps，则仿真的最大时常可确定为100ps，然后从0到100ps范围内随机选择一个时间点t，然后在网表中按照式(1)以分段线性的方式生成一个电流源，电流源的延迟设为t，也就是从t开始模拟粒子击中的过程。为了达到统计学意义，随机点数目的选取不可过少，我们的试验中选取了100个随机时间点。
[0098] 由于每个DFF由约30个MOS管组成，任何一个MOS管都可能受到粒子撞击，因此需对每个MOS管都注入一次以忠实反映现实状况。注入方式是将描写电流源的Spice文本复制到原始的DFF网表中。
[0099] 以HSpice包含软错误电流源的DFF网表，观察在仿真的过程中是否某个负载向量的实际输出和预期输出不同，如果不同，则认为DFF发生了软错误翻转，软错误真实的放生了，将发生情况记录下来供统计分析。当所有注入实验已完成，汇总其中发生软错误的实验次数，依照式(5)计算失效概率。
[0100] 当所有典型频率点的失效概率都已得到，根据式(4)计算此频率点的软错误率，其中中子流量根据DFF工作的环境进行设定，我们的实验中选取海平面的典型中子流量-2 -1 -556.5m s ；DFF的面积通过查询标准库手册得到；参数K取2.2×10 。
[0101] 获取了DFF的多个一一对应的选定的工作频率和软错误率后，将这些软错误率与工作频率进行拟合，获得软错误率与工作频率的函数关系。其中，假定软错误率SER会随时钟频率线性变化，因此将其拟合为一条直线，即进行线性拟合。
[0102] 拟合方程的建立很简单，我们准备了每个DFF在100MHz、200MHz、300MHz、400MHz、500MHz、666MHz、800MHz、1000MHz这8个频率点的失效概率值，然后采用scipy软件包对这
8个点基于最小二乘法拟合直线方程。拟合过程比较简单，此处不做详细说明。
8个点基于最小二乘法拟合直线方程。拟合过程比较简单，此处不做详细说明。
[0103] 以最小尺寸的DFFX1为例，在上述8个点下的软错误率由故障注入得到分别为：[0.003068143,0.003288152,0.003740142,0.004368737,0.005233803,0.00575913,0.006808285,0.008501002]，经过拟合后得到的直线方程为：
[0104] SERDFFX1＝6.02875228033×10-6*f+2.10717030703×10-3 (7)[0105] 拟合结果以图形表示如图5所示，图中的圆点是通过故障注入得到的8个典型频率点，直线是得到的拟合方程的直线。由图中可见拟合效果是比较好的。对于其它型号的DFF，也可以采用类似过程，不再赘述。
[0106] 为简单测试所得到的拟合方程的准确性，我们采用随机故障注入的方法对时钟频率250MHz时的软错误率进行评估，得到的软错误率为0.003842607；将时钟频率250MHz代入方程(7)，得到的预测结果为0.003614358，预测值约为实测值的94％左右，具有较高的精度。考虑到对于任意频率clk∈[fmin,fmax]，我们都可以通过对方程(7)的求值快速得到软错误率而不用进行费时的随机故障注入。也就是说所提出的方法具有频率感知的优点，这是其它方法所不具备的，因此本文的方法对于集成电路在不同工作频率下的快速软错误率评估具有明显的应用价值。
[0107] 软错误率一般以FIT为单位度量，1FIT表示10亿小时只发生一个错误。当以FIT表示时，软错误率有一个很好的性质就是具有加和性，也就是说电路不同部分的软错误率可以加起来作为整体的软错误率。因而，我们可以对复杂电路的组合逻辑部分采用文献[1-6]类似的方法加以评测，而对时序逻辑部分，事先评测好单个DFF单元的软错误率，然后将所有DFF单元的软错误率与组合逻辑部分的软错误率累加起来即得到整个电路的软错误率。
[0108] 可以看出，在本发明的频率感知的快速DFF软错误率评估方法中，需要对诸如HSpice的电路仿真工具软件进行几十上百万次的重复调用，因此较佳地可以编制相应的调用程序以实现对电路仿真工具软件自动调用。
[0109] 相应地，本实施例中提供了一种频率感知的快速DFF软错误率评估系统，包括数据库和拟合模块。数据库中存储有多个选定的工作频率和与多个选定的工作频率一一对应的多个软错误率，可以通过查询已有的数据将它们存储到数据库中，对于没有已知数据的情况，可以采用前述的故障注入的方式计算后存储到数据库中。拟合模块对多个软错误率与多个选定的工作频率进行线性拟合，获得软错误率相关于工作频率的一次函数关系。由此本发明的频率感知的快速DFF软错误率评估系统可以根据该函数关系，快速且方便地获得工作在任意工作频率的DFF的软错误率。
[0110] 以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域的技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 伺服选定系统 | 2020-05-11 | 276 |
| 焊接线选定方法 | 2020-05-11 | 187 |
| 可选定角度的工具 | 2020-05-12 | 927 |
| 机床的加工条件选定装置 | 2020-05-13 | 65 |
| 拖放鼠标左键选定文本字符串后对桌面选定栏的操作方法 | 2020-05-12 | 691 |
| 眼镜选定系统及其方法 | 2020-05-11 | 314 |
| 基于选定时间段及选定区域筛选进出车辆的方法 | 2020-05-13 | 552 |
| 焊接线选定方法 | 2020-05-11 | 446 |
| 选定分子的导入方法 | 2020-05-12 | 691 |
| 选定确认定位优化 | 2020-05-12 | 458 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
分析报告
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
QQ群二维码
意见反馈
意见反馈