8、3D堆叠集成电路的键合后堆叠测试及并行行为PRES+模型的翻译验证

3D堆叠集成电路的键合后堆叠测试及并行行为PRES+模型的翻译验证

3D堆叠集成电路的键合后堆叠测试

在3D堆叠集成电路(3D SIC)的测试中,为了在更短的测试时间内完成测试,设计师可以将2 - D和3 - D测试访问机制(TAM)设计视为优化问题。其目标是为3D SIC生成多种测试选项,以实现最优的TAM设计、对应的测试长度和总测试长度。

问题定义

在3D SIC中,最底层的芯片与芯片的I/O引脚相连。要测试堆叠中的非底层芯片,测试数据必须通过测试引脚进入。为了将测试数据在堆叠中上下传输,除了堆叠中最高层的芯片外,每个芯片都需要包含“测试电梯”(TestElevators)。

以一个包含三个芯片的堆叠为例,芯片1、2和3的测试时间分别为200、300和100个周期。芯片1需要20个测试引脚,芯片2和3分别需要40个和30个测试电梯。
- 串行测试 :如果所有芯片都进行串行测试,总共使用90个硅通孔(TSV),需要40个测试引脚,总测试时间为各个芯片测试时间之和,即600个周期。
- 并行测试 :若芯片1和2并行测试,使用的TSV数量与串行测试相同,需要60个测试引脚,堆叠的总测试时间为100 + max {300, 200} = 400个周期。

问题描述为:给定一个包含一组芯片M的堆叠,总测试引脚数为Wmax。对于每个芯片m Є M,其芯片编号对应其层级。已知每个芯片的测试引脚数Wm(Wm ≤ Wmax)、相关的测试时间(tm)以及芯片m - 1和m之间(m > 1)可用于TAM设计的最大TSV数量(TSVmax)。目标是为每个堆叠

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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