Project/Area Number |
18KT0014
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 特設分野 |
Research Field |
Intensification of Artifact Systems
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Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
Principal Investigator |
梶原 誠司 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (80252592)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大竹 哲史 大分大学, 理工学部, 教授 (20314528)
三宅 庸資 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 研究職員 (60793403)
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Project Period (FY) |
2018-07-18 – 2023-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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Budget Amount *help |
¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2019: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2018: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
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Keywords | フィールド高信頼化 / VLSIテスト / データマイニング / 組込み自己テスト / 予防安全 / 組み込み自己テスト / VLSI |
Outline of Annual Research Achievements |
LSI の微細化技術の発展とともに LSI の劣化に起因する遅延増加及びシステム障害が懸念されている.これまでの研究で,フィールドで回路遅延を測定し,その結果に基づいた劣化の把握と遅延増加の予測モデル生成手法を開発してきた.一方で,故障を未然に防ぐには,誤動作を生じる時期の予測に基づき事前に警告することが望まれる.本研究では,遅延予測モデルとフィールドでの実際の回路遅延の差が生じる要因を考察し,その要因を考慮した回路寿命や故障発生の警告タイミングを決定する手法を提案する.また,劣化加速試験により得られた回路遅延の測定値を用いて提案手法の検証を行う. 本研究において,事前の回路シミュレーションやオンチップ遅延測定によって得られた回路遅延の実測値から,機械学習により生成する将来の回路遅延の予測モデルを用いる.この遅延予測モデルで計算される遅延値は,フィールドでの実際の回路遅延値から誤差がある.提案手法では,その誤差要因を(1) 予測手法の精度,(2) 環境変動による影響 (3) 使用データの誤差の3要因に分けて,それぞれ解析する.提案手法の検証のために,試作チップ2 枚分の劣化加速試験により得られた遅延測定の測定値を用いて,警告を行うタイミングを算出した.劣化加速時間は 168h,ストレス条件は2.4V(標準 1.2V),85℃(標準 60℃),ユーザーの猶予期間は 30日とした.その結果,警告タイミングは稼働から11686日後と算出され,環境変動による影響全体のマージンの約98%と大部分を占め, 使用データの誤差が2%程度であることが判明した.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
これまでに、テスト履歴データの作成方法の確立、および、テスト履歴データ取得・活用方法の確立は終了し、九州工業大学で設計開発したチップの試作も終えて、劣化加速試験を含む各種データを取得すると同時に、テスト履歴解析に基づく劣化予測やアダプティブテスト履歴作成の開発を行った。劣化予測からシステムの予防安全につながる警告タイミングの算出手法も開発し、当初の開発目的を達しつつある。共同研究者の大分大学では、新型コロナウィルス感染症対策のための研究に遅れを十分に挽回できていない他、査読付き論文による学会発表にやや遅れがでている。
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Strategy for Future Research Activity |
これまでに開発した手法をさらに高精度化するよう改良していくことに加え、それらの成果をまとめて査読付き論文に投稿するなど、学会発表を積極的に推進することを計画している。
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