MACHINE-LEARNING BASED SCAN DESIGN ENABLEMENT PLATFORM

• Main Authors: KOTHA VINAY, PATIDAR ANKITA, GOEL SANDEEP KUMAR, LEE YUN HAN
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 06.01.2020
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

According to various embodiments, the present disclosure optimizes the design, simulation, analysis, and verification of an electronic circuit unit for an electronic device of electronic design automation (EDA). The electronic device includes scan flip flops autonomously testing the electronic circuit unit for various manufacturing defects. The EDA statistically groups scan flip flops into scan chains in such a way that the scan flip flops within each scan chain share similar characteristics, parameters, or attributes. The EDA of the present disclosure then intelligently arranges the order for the scan flip flops within each scan chain to optimize the power, performance, and/or area of the electronic circuit unit. 다양한 실시예들에서, 본 발명개시의 전자 설계 자동화(electronic design automation; EDA)는 전자 디바이스를 위한 전자 회로부의 설계, 시뮬레이션, 분석, 및 검증을 최적화한다. 전자 디바이스는 다양한 제조 결함들에 대해 전자 회로부를 자율적으로 테스트하는 스캔 플립 플롭들을 포함한다. 본 발명개시의 EDA는 각 스캔 체인 내의 스캔 플립 플롭들이 유사한 특성들, 파라미터들, 또는 속성들을 공유하는 방식으로 스캔 플립 플롭들을 스캔 체인들로 통계적으로 그룹화한다. 그 후, 본 발명개시의 EDA는 전자 회로부의 전력, 성능, 및/또는 면적을 최적화하기 위해 각각의 스캔 체인들 내에서의 스캔 플립 플롭들에 대한 순서를 지능적으로 정렬시킨다.