关键区域分析与存储器冗余

信息，Calibre计算出无冗余存储器的平均故障数，以及各种冗余配置。图1以表格的形式给出了结果，包括不同冗余配置的平均故障数。表中各行分别显示了整个设计(仅存储器)，以及特定类型缺陷的结果。高亮的行表明1024×32位存储核心的平均故障率有显著改善；第6列的故障率是第5列的一半。为获得这种改进，第6列包含了一个冗余行，但增加第二个冗余行则几乎没有更多的改进(第7列)。

图1，用Calibre做的关键区域分析，显示出在不同配置情况下，存储器冗余对平均故障数的作用

图2列出了冗余方法对修复率的作用，分别按全部设计、所有分析层、存储器、块以及按层或群组。图3是一个工具创建的绘图，给出了各个冗余配置和各种类型缺陷的平均故障数。一个冗余行和一个冗余列相结合，就可大大减少平均故障数，而增加资源则没有什么更多的作用。从这些结果可以作出判断：预期的平均故障数取决于所考虑的存储器布局，以及晶圆厂与工艺的缺陷密度。现在，设计者就可以根据某个嵌入存储器的预期良品率，确定出各种冗余配置的效果。

图2，关键区域分析显示了针对很多参数的存储器修复率

图3，存储器图表示了各种存储器冗余配置的平均故障数。一个冗余行和一个冗余列相结合，就大大减少了平均故障数

存储器冗余旨在通过提高片芯良品率，从而降低制造成本。如果不采用冗余方法，提高片芯良品率的其它方式可能包括使设计更小型化，或减少缺陷率。如果在设计中无效益的部分使用冗余，那是浪费片芯面积和测试时间，增加了制造成本。在这两个极端之间，要根据充分的指导方针来确定是否增加冗余。有高缺陷率的设计可能需要较多的冗余；而低缺陷率的设计则可能不需要冗余。要量化良品率的改善以及确定最佳配置，有必要采用关键区域分析与精确的代工厂缺陷统计数据，对存储器冗余做分析。