Testability用来表征一个manufactured design的quality. 将testability放在ASIC前端来做,成为DFT(Design For Test),用可控(controllable)可观(observable)来表征. DFT的实现的两个大方向:ad hoc和structure. 1)ad hoc:利用良好的设计习惯,来保证testability.减少无关逻辑,异步逻辑,增加可控可查点. 2)structured:更加系统,自动的方法.包括三个方法: scan

一个典型的scan实现的flow: clock mux和一些rst,在Scan中都被bypass掉,是不能测到的.所以DFT的test coverage一般就在97%或98%. scan design rule checking and repair: 可以在presynthesis RTL design或者postsynthesis gate-level design上进行, 经过scan repair之后的design,称为testable design. scan synthsis是将一个

现代集成电路的制造工艺越来越先进,但是在生产过程中的制造缺陷也越来越难以控制,甚至一颗小小的PM2.5就可能导致芯片报废,为了能有效的检测出生产中出现的废片,需要用到扫描链测试(scan chain),由此产生了可测性设计即 DFT flow. DFT 第一步是做 scan chain,首先将电路中的普通 DFF 换成 scan DFF: scan DFF 是在原DFF 的输入端增加了一个 MUX,于是多了几个 pin :scan_in,scan_enable,scan_out 换完之后将所有的

本周主要内容如下: 如何分析GPU算法的速度和效率 ​​3个新的基本算法:归约.扫描和直方图(Reduce.Scan.Histogram) 一.评估标准 首先介绍用于评估GPU计算的两个标准: step :完成某特定计算所需时间--挖洞操作(Operation Hole Digging) work:工作总量 如下图示,第一种情况只有一个工人挖洞,他需要8小时才能完成,所以工作总量(Work)是8小时.第二种情况是有4个工人,它们2个小时就能完成挖洞任务,此时工作总量是8小时.第三种情况同理不加赘

INTEST scan指的是对IP 内部的scan cell的扫描测试,针对IP内部的flip-flop进行shift/capture的操作.和INTEST SCAN 对应的就是EXTEST SCAN, 顾名思义,所指的也就是IP之间的glue logic的SCAN CELL的测试.这部分SCAN CELL 包括了IP之间的flip-flop以及IP的input的第一级flip-flop,这主要是因为IP的第一级flip-flop在做INTEST测试时只能用于shift data,并不能进行ca

intest scan的一些基本知识.INTEST scan指的是对IP 内部的scan cell的扫描测试,针对IP内部的flip-flop进行shift/capture的操作.和INTEST SCAN 对应的就是EXTEST SCAN, 顾名思义,所指的也就是IP之间的glue logic的SCAN CELL 的测试.这部分SCAN CELL 包括了IP之间的flip-flop以及IP的input的第一级flip-flop,这主要是因为,IP的第一级flip-flop再做INTEST测试的时

https://www.jianshu.com/p/f7a2bcaefb2e SCAN技术,也就是ATPG技术-- 测试std-logic, 主要实现工具是: 产生ATPG使用Mentor的 TestKompress和synopsys TetraMAX: 插入scan chain主要使用synopsys 的DFT compiler. 通常,我们所说的DCSCAN就是normal scan test 即慢速测试,测试频率是10M-30M AC SCAN 也就是at-speed scan 即实速测试

原文链接:http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2011/06/06/2073626.html 开始 SQL Server 查找记录的方法 SQL Server Join 方式 更具体执行过程 索引统计信息:查询计划的选择依据 优化视图查询 推荐阅读-MSDN文章 对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对SQL

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          回来写博客,少年前端时间被django迷了心魄           如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归 博客园 苏家小萝卜 所有.望各位支持!   1 什么是MVCC        MVCC全称是: Multiversion concurrency control,多版本并发控制,提供并发访问数据库时,对事务内读取的到的内存做处理,用来避免写操作堵塞读操作的并发问题.         举个例子,程序员A正在读数据库中某些内

1.hbase相同的rowkey里存在多条记录问题的调研解决方案 VERSIONS => 3,Hbase version 最多插入三条记录 将一个集群hbase中表 "VerticalDataTable" 数据插入另一张表时遇到问题,本来有十几个版本,但是只插入了3个版本(还是可以插入成功) 搜索后发现是因为在建表的时候,VERSIONS => 3默认为3, VERSIONS是跟columnfamily相关的所以需要修改表的VERSIONS 属性 alter table {

1. HBase的存储形式 hbase的内部使用KeyValue的形式存储,其key时rowKey:family:column:logTime,value是其存储的内容. 其在region内大多以升序的形式排列,唯一的时logTime是以降序的形式进行排列. 所以,rowKey里越靠近左边的信息越容易被检索到.其设计时,要考虑把重要的信息放左边,不重要的信息放到右边.这样可以提高查询数据的速度.最重要的提高索引速度的就是设计合适的rowKey. 在做RowKey设计时,请先考虑业务是读比写多,还

部分转自:http://www.cnblogs.com/luckybird/archive/2012/06/11/2544753.html 及http://www.cnblogs.com/kissdodog/p/3160560.html 着色部分为实际解决问题的过程 最常见的索引问题查找: 1.检查实际执行计划,使用图形化或者在执行语句前增加 set statistics profile on 检查其中操作行数/执行次数/执行时间最多的地方 2.在发现问题的地方,检查表的索引情况,注意其中Row

hbase简介相关概念hmsterhregionserver表regionhstorememstorestorefilehfileblockcacheWALminorcompactmajorcompactregion splithbase架构zookeepermasterregionserverhbase的表表结构表的读写hbase的元数据表-ROOT-hbase:metahbase:meta表结构:Block CacheLruBlockCache的设计LruBlockCache的使用非堆内存o

几天前淘宝量子恒道在博客上分析了HBase的Cache机制,本篇文章,结合LevelDB 1.7.0版本的源码,分析下LevelDB的Cache机制. 概述 LevelDB是Google开源的持久化KV单机存储引擎,据称是HBase的鼻祖Bigtable的重要组件tablet的开源实现.针对存储面对的普遍随机IO问题,LevelDB采用merge-dump的方式,将逻辑场景的随机写请求转换成顺序写log和写memtable的操作,由后台线程根据策略将memtable持久化成分层的sstable.

在园子看到一篇SQLServer关于查询计划的好文,激动啊,特转载.原文出自:http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2011/06/06/2073626.html 看懂SqlServer查询计划 对于SqlServer的优化来说,可能优化查询是很常见的事情.关于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 本文只谈优化查询时如何看懂SqlServer查询计划.由于本人对SqlServer的认识有限,如有错误,也恳请您在发现后及时批评指正. 首先,打开[

https://mp.weixin.qq.com/s/q7R2Dn9p9cch_ABN4raReQ   介绍几种计数器的实现,以及其中的一点小细节.   ​​   1. ZCounter   ​​   a. value初始值为0: b. 使用inc构建递增计数逻辑: c. wrap: 如果value增加到n-1,则返回从0开始重新计数:如果n是2的幂,则不需要判断,一直加1即可.   创建ZCounter类的实例,只是创建了一个value寄存器: ​​   在调用其inc()方法时,才会生成计数

定义 当有两个或者两个以上的已经保存的无线网络可以连接时,系统通过选择算法来选择一个最优网络. 在Android L,wifi的自动重连机制是由WifiAutoJoinController 类来实现,核心的方法就是attemptAutoJoin(), 然而,android L这个机制和用户connect的flow会产生冲突,出现了很多的bug,很鸡肋. 因此,android N对这个auto connect的部分做了大改 实现 auto connect在许多场景都会用到,如开机自动连接.亮屏扫描

最近在工作中需要对AWS上的部分资源进行查询和交叉分析,虽然场景都比较简单,但是这种半机械的工作当然还是交给Python来搞比较合适.AWS为Python提供的SDK库叫做boto3,所以我们建立一个Python项目,Interpreter选择的是venv解析,再将boto3安装到项目中,下面就可以开始愉快地写代码了.这个过程中有一些坑,记录在这里,以便后续查阅. Query AWS CloudWatch 根据一定的搜索条件去CloudWatch中查找相关的log记录. import boto3