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Q: Boundary Scan是什么？应用场景是什么？实现的方法是什么？挑战是什么？
A: Boundary Scan就是边界扫描，是由Joint Test action Group起草的规范，最初是为了解决板级芯片之间的互联测试的问题，实现方法就是在芯片内部的每个I/O上面加上一个Boundary Scan cell 用于控制和观测每个I/O的状态，然后把每个I/O的bscell串连起来交由TAP控制器控制。TAP控制器按照 IEEE1149.1 规范通过5个I/O 串行与外界通讯。虽然Boundary Scan是为了解决板级芯片互联的测试而设计的，但是也可以用来进行芯片自身 I/O 的测试，比如 VIH/VIL, VOH/VOL, highz, I/O漏电等等的测试，IEEE1149.1 规范比较实用于纯数字电路的I/O测试，后来为了解决一些高速差分接口的测试，增加了IEEE1149.6 规范，通过在原有协议的基础上增加了两条指令pulse 和transition 来测试差分信号。关于Boundary Scan的部分，三家EDA公司的DFT tool的manual都有详细的介绍，关于1149.6 AC jtag的部分，大部分的串行接口IP都会支持，可以找相关部分参考研究。关于 AC jtag部分，由于在芯片设计和板级设计上都有一些特殊考虑，挑战会较大一些。
由于TAP 只需要5个I/O(或者4个I/O)与外界通讯，并且协议比较简单，所以TAP 除了用来做boundary Scan的控制之外，还大量用来做SoC内部电路的测试控制以及追踪调试。随着SoC规模、复杂度的增加以及 time-to-market 要求的提高，基于IEEE1149 规范，后来又提出了 P1500 以及 IEEE1687 规范用来解决 embedded IP的测试控制。相比于其他串行接口，TAP 接口操作简单，是对 ATE 机台最为友好的接口。
对于这一块，参考学习的资料也很多，最直接有效的方法就是直接翻看成熟IP的Code，举个例子，不论是哪家的 DDR PHY，USB PHY里面都有JTAG用于测试以及调试的逻辑，打开代码看一下就明白咋回事了。
Q: MBIST是什么？应用场景是什么？实现的方法是什么？挑战是什么？
A: MBIST是memory build-in self test，就是对芯片中嵌入式的 memory 进行自测试。芯片中嵌入式的 memory 被深深埋到芯片的逻辑当中，根本没有办法直接通过外部加激励来进行测试，必须在芯片中设计一部分电路自动对嵌入式的 memory 进行自测试。现在SoC设计，嵌入式的 memory 所占面积比例非常高，通常一款SoC， 75%~80% 的面积都是embedded memory，并且embedded memory的density很高，在生产当中很容易产生defect，并且工艺不同，产生defect的density容限也不同，必须把所有有defect的芯片通过测试筛选出来，这样MBIST几乎是每款芯片都要做的，对于一些memory占比高的芯片，不仅要做MBIST还要做Repair。
MBIST的实现方法很多，有很多成熟的flow可供采用，此处不去比较各个flow的优缺点。关键是根据自己芯片的特点定制适合自己的flow。Flow的定制也受限于各种因素，比如memory Vendor, tool vendor的选取, 芯片对 timing, area, power, reliability的要求，后端routing的限制等。Flow定制的好，可也节省人力、缩短schedule，节省芯片面积。Flow定制的糙一点，也不是不能做，就是费时、费力，芯片面积大点、测试时间多点，芯片的cost高一些。
Q：MBIST RTL flow跟netlistflow各有什么优劣？更推荐哪种flow？为什么？
A：没有什么优劣，只是适合不适合自己。对于design service 公司，推荐 netlist flow，因为design service 一般都看不到code，而且和客户之间的delivery 都事前切割的很清楚，和前面反复的也比较少，netlist flow 也简单，做起来比较容易一些。
对于 design house 公司，推荐RTL flow，可以提早把mbist做进去，验证、综合都可以和设计一起做，效果好一些。RTL flow复杂性会大一些。主要体现在rtl coding style， design database的管理，sdc 的处理等上面。
Q: MBIST时，Memory partition要考虑哪些因素？推荐的做法是什么？
A: 主要考虑memory type, clock domain, physical location, power consumption等,做mbist的时候最好带着def做。
Q: LBIST是什么？应用场景是什么？实现的方法是什么？挑战是什么？
A: LBIST 是logic build in self test. 就是对逻辑进行内建自测试，不同于ATPG, LBIST的测试激励是由on-chip的电路自己产生，对功能逻辑进行扫描测试。不依赖于ATE机台，直接在板上进行测试，甚至芯片部署到产品中以后也可以进行in-system 的测试。LBIST的开发难度大、开发周期长，对芯片面积也有很大的开销，一般都是对可靠性要求比较高的芯片才做LBIST，像消费类的产品鲜有做lbist的。由于LBIST on chip产生的激励是伪随机的，coverage一般不高，并且对芯片中的X-source敏感，芯片中的X-source会直接crash LBIST，所以进行lbist设计，清理芯片中的x-source是很大一部分工作量。
Q: Analog 的DFT如何实现？常用的结构有哪些？挑战是什么？
A: Analog的DFT测试一直都是一个难点，现在Analog的测试都还是要依靠designer在电路是添加测试电路，完全依赖于designer实现的
Part II
Q: 常说的scan chain，stuck-at跟at-speed test各是什么？分别如何实现？挑战是什么？
A: 这些都是属于ATPG测试，stuck-at pattern是用来测试电路中stuck类型的defect,比如open, short, tie high, tielow等。At-speed test主要是用来测试电路中timing相关的defect。ATPG pattern 的产生主要是依赖于EDA工具来实现。设计的挑战来自于对SoC设计的理解，特别是Clock domain的控制，对于CDC path的处理，这些都是design dependent 的，所以DFT工程师要对设计非常了解才行
Q: 压缩解压缩的概念是什么？为什么引入压缩解压缩？如何定义压缩比？
A: 所谓压缩就是为了节省scan I/O的数量，把scan chain的数目压缩一下再拉到I/O管脚上面去，压缩比没有什么严格的规定，主要看芯片可用I/O和内部scan chain的个数而定，从几十到几百都可以。
Q: ATPG是什么？用于DFT的哪个方面？在电路结构上如何体现？如今业界算法是否大同小异？最流行的算法是什么？
A: ATPG 是autotest pattern generation, 用于利用scan chain 来测试数字电路中的defect，做ATPG先决条件必须是插好scan chain。ATPG算法已经相当成熟，各家的EDA工具大同小异，没有太大差别。以前还搞过模拟退火算法，已经很多年没有跟踪这一块的进展了，对于电路设计者来说，没有必要了解ATPG具体采用了什么算法，完全依赖于EDA工具就可以。
Q: OCC/OPCG/scan clock mux用途是什么？工作原理是什么？如何实现？
A:这些都是同一个东西，不同人的不同叫法。就是为了at-speed ATPG测试时在function clock和shift clock之间切换的控制逻辑。不同人设计的电路不一样，它就是一个2选一的clock mux，设计时注意处理一下cdc的path，不要产生glitch就行了
Q: DFT的标准都有哪些？分别是什么？用于什么？
A: 没有硬的标准，就是一个tradeoff. 做芯片就是tradeoff。根据自己芯片的实际情况做一些tradeoff。时间、性能、成本各个方面的tradeoff。
Q: 除了以上提到的，DFT还有哪些类别？
A: 大类上面基本都覆盖了。能想到的就是一些对可靠性要求非常高的产品，需要做 in-system 的test，这类芯片的DFT设计挑战非常高，不仅需要DFT的知识，还需要有一定的系统方面的知识。这一块国内涉及的人比较少。
Q: 当前DFT的发展趋势是什么？
A: DFT是一个实战性很强的专业，他是为了解决芯片设计、制造的问题而存在的，他不可能独立发展。他要伴随着芯片的发展而发展。假如存在一个理想情况，foundry足够牛，生产的芯片100%是no defect的，在使用过程中也不会引入新的defect，那DFT就没有必要做了，费人费力费面积。所以我们不说发展趋势，说发展需求，由于国内芯片行业发展的非常快，已经开始涉及对芯片可靠性要求非常高的行业，比如工业控制，汽车电子等产品，这些产品对芯片的可靠性要求高，一般需要对芯片做in-system的测试，这要求DFT越来越向system靠拢，要求DFT工程师对sytstem要熟悉。
Q: 16/12、7nm对于dft有什么挑战，或者有什么需要注意的地方吗，从方法学和flow的角度？
A:从两个方面来说：其一，工艺节点本身发展带来的挑战。主要是指工艺节点的演进引入的新的defect model 需要新的DFT算法来检测。老实说对于这一部分大部分工程师或者公司无能为力，因为需要foundry支持，只有大公司才有可能获得foundry的合作。所以只能依赖于EDA工具来support。其二是由于工艺节点的演进带来的集成度的提高，使得SoC规模越来越大，SoC集成的东西越来越多，同时SoC面临的time-to-market的压力也最大，对于这一部分，工程师能够支配的空间就很大，一个完整、完备、自动化的flow对于提高交付的质量是一个很好的保证。
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