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英特爾用AI技巧發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心芯片中隱藏的缺陷
- 對于大型數(shù)據(jù)中心中的高性能芯片,數(shù)學(xué)可能是敵人。由于超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心正在進行的計算規(guī)模龐大,在數(shù)百萬個節(jié)點和大量硅片上全天候運行,因此會出現(xiàn)極其罕見的錯誤。這只是統(tǒng)計數(shù)據(jù)。這些罕見的、“無聲的”數(shù)據(jù)錯誤不會在傳統(tǒng)的質(zhì)量控制篩查中出現(xiàn),即使公司花費數(shù)小時尋找它們也是如此。本月,在加利福尼亞州蒙特雷舉行的 IEEE 國際可靠性物理研討會上,英特爾工程師介紹了一種使用強化學(xué)習(xí)來更快地發(fā)現(xiàn)更多無聲數(shù)據(jù)錯誤的技術(shù)。該公司正在使用機器學(xué)習(xí)方法來確保其 Xeon 處理器的質(zhì)量。當(dāng)數(shù)據(jù)中心發(fā)
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考慮缺陷可能性,將車用IC DPPM降至零

- 半導(dǎo)體公司需要思考如何應(yīng)對所有設(shè)計流程中的新挑戰(zhàn),方能在快速成長的車用 IC市場中提升競爭力。為了符合ISO 26262國際安全規(guī)范中零百萬缺陷率(DPPM)的目標,可測試性設(shè)計(DFT)工程師采用了新的測試模式類型,包括單元識別(cell-aware)、互連和單元間橋接(單元鄰域);但是在選擇應(yīng)用模式類型和設(shè)置覆蓋率目標時,傳統(tǒng)方式不管在質(zhì)量、測試時間還是測試成本上都存在著改善空間。 圖一 : 半導(dǎo)體公司需要思考如何應(yīng)對所有設(shè)計流程中的新挑戰(zhàn),方能在快速成長的車用IC市場中提升競爭力。(sou
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數(shù)據(jù)采集硬件:如何避免缺陷與誤差
- 誤差在日常生活中,我們對顯示在各種屏幕或計算機上的測量數(shù)據(jù)向來是深信不疑的。例如:汽車儀表盤上...
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針對FPGA內(nèi)缺陷成團的電路可靠性設(shè)計研究
- 引 言微小衛(wèi)星促進了專用集成電路(ASIC—ApplicatiON Spceific Integrated Circuit)在航天領(lǐng)域的應(yīng)用?,F(xiàn)場可編程門陣列(FPGA —Field Programable Gate Array)作為ASIC的特殊實現(xiàn)形式,是中國航天目前集成
- 關(guān)鍵字: FPGA 缺陷 電路 可靠性設(shè)計
LED照明產(chǎn)品檢測方法中的缺陷和改善的對策
- 傳統(tǒng)的LED 及其模塊光、色、電參數(shù)檢測方法有電脈沖驅(qū)動 ,CCD 快速光譜測量 法,也有在一定的條件下,熱平衡后的測量法,但這些方法的測量條件和結(jié)果與LED 進入照明器具內(nèi)的實際工作情況都相差甚遠。文章介紹了通過Vfm
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