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Techniques de compression de données de test Par Patrick Delisle Et Aziz El maghri ELE-6306 TESTS DE SYSTÈMES ÉLECTRONIQUES École Polytechnique de Montréal.

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1 Techniques de compression de données de test Par Patrick Delisle Et Aziz El maghri ELE-6306 TESTS DE SYSTÈMES ÉLECTRONIQUES École Polytechnique de Montréal

2 Techniques de compression de données de test 1.Problématique 2.Fonctionnement 3.Prétraitement 4.Technique de compression 5.Choix dun algorithme de compression 6.Conclusion

3 Problématique Augmentation de la complexité des circuits Augmentation du volume de données de test Entraîne des coûts élevés pour les équipements de test automatiques (ATE)

4 Coût ATE Nombre de plot connexion Mémoire pour emmagasiner les données de test Temps de test

5 Solution Compression des données –Réduction du volume de données –Réduction du nombre de plot

6 Règles à respecter Compression sans perte (réversible) Les vecteurs de test doivent être récupérable Facile à compresser & décompresser Pour ne pas augmenter le temps de test Limiter la complexité des parties à implémenter matériellement Requiert peu de surface sur le SOC

7 Fonctionnement

8 Prétraitement des Données les techniques qui préparent les données de test à être compressé Les techniques étudiées Bits indéterminés Barrow Wheeler transformation

9 Bits Indéterminés (X) 1X0011XXX00XXXX1X001 Détermination selon la technique Run Length: 10001100000000010001

10 Burrows Wheeler Transformation Permet réorganisation des vecteurs Détermination dune matrice n x n Rotation (n-1) Sort

11 Burrows Wheeler Transformation Matrice Vecteur 10010010 10010010 00100101 01001010 10010100 00101001 01010010 10100100 01001001 N = 8 N - 1 = 7

12 Burrows Wheeler Transformation Réorganisation 00100101 00101001 01001001 01001010 01010010 10010010 10010100 10100100 Si on tri le dernier tableau on retrouve : Le nouveau vecteur Vecteur initial Position 6

13 Burrows Wheeler Transformation Retour R1SR2SR3SR4SR5S 10101000100001100100101001000100 10101000100001100100101001000101 10101001101010101001001010001001 00001001010001001000010001001 00001001010001001010010101010 01010110010100010010010100110010 01010110010100010010010100110010 01010110010101010110100101010100 Pour retrouver le vecteur initial : Le vecteur Tri Ajout du vecteur initial (MSB)

14 Burrows Wheeler Transformation Retour R6SR7SR8S 100100001001100100100100101001001000100101 100101001010100101000101001001010000101001 101001010010101001001001001010010001001001 001001010010001001001001010010010101001010 001010010100001010001010010010100101010010 010010100100010010010010010100100110010010 010010100101010010110010100100101010010100 010100101001010100110100100101001010100100 Vecteur initial à La Position 6 Si on refait la même chose N fois, on retrouve le vecteur de test initial à la position

15 Burrows Wheeler Transformation Permet meilleur adaptation des vecteurs Effectif sur série avec cycle Pas toujours avantageux 000111 => 100110

16 Techniques de Compression Compression Run-Length Encodage par Entropie Codage de Golomb Codage de Huffmen Codage 9C Codage arithmétique Technique du dictionnaire

17 Compression Run-Length Remplace des séquences par un code Séquence de « 0 » ou Séquence de « 1 » 2 méthodes 1.On remplace chaque séquence par un « flag» qui représente le bit de la séquence, puis le nombre de fois que ça se répète. 2.On remplace ou bien la séquence des « 0 » ou la séquence des « 1 ». Avantage Logique minime

18 Compression Run-Length Méthode 1 1111000000 1100 0110 10 bits 8 bits Compression: 20% Méthode 2 0100000001 001 111 10 bits 6 bits Compression: 40% Exemple :

19 Encodage par Entropie Codage de Golomb Codage de Huffmen Codage 9C Codage arithmétique

20 Codage de Golomb Similaire à Run-Length Utilise code pour remplacer des « 0 » Divisé en groupe selon paramètre m Formé dun préfixe et dun suffixe Requiert une terminaison par « 1 »

21 Codage de Golomb A. Chandra, K. Chakrabarty « System-on-a-Chip Test-Data Compression and Decompression Architectures Based on Golomb Codes »

22 Codage de Golomb Détermination de la compression n: nombre de bit r: nombre de « 1 » Détermination du paramètre m

23 Codage de Huffman Remplace une séquence par un code Longueur du code non fixe Remplace selon le poids de la séquence Aucun préfixe

24 Codage de Huffman Compression Huffman: 28% Selected: 19% ] A. Jas, J. Ghosh-Dastidar, Mom-Eng Ng, N. A. Touba « An Efficient test vector compression scheme using selective Huffman Coding »

25 Codage de Huffman A. Jas, J. Ghosh-Dastidar, Mom-Eng Ng, N. A. Touba « An Efficient test vector compression scheme using selective Huffman Coding »

26 Codage 9C Remplace séquences par un code Utilisation de 9 code Séquence indéfinie Paramètre K à choisir

27 Codage 9C Mohammad Tehranipoor « Test Data Compression »

28 Codage Arithmétique Basé sur le calcul dentropie Utilisation de probabilité Donne meilleur longueur de code possible

29 Technique du dictionnaire Banque de donnée Code de même longueur Statique ou dynamique Bit didentification

30 Technique du dictionnaire Séquences 1 : 1 10001 2 : 0 01101 10011 01001 Dictionnaire 10001 00010 11100 10101 Autre 0 01101 10011 01001 011011001101001 Compression: 27%

31 Choix dun Algorithme de Compression Comment choisir? Coût des tests Paramètres à vérifier Dépendance sur les données de test

32 Taux de compression Compression –20-70% Moyenne: 50-60% Réduction du temps de test –20-70% Moyenne: 50-60%

33 Conclusion Nécessité de la compression Prétraitement –Choix des X –Burrows Wheeler Technique –Run-Length –Entropie Golomb Huffman Codage 9C –Technique du dictionnaire Choix dun algorithme

34 Bibliographie [1] M-L Flottes, R. Poirier, B. Rouzeyre « An arithmetic structure for test data horizontal compression » Laboratoire de Montpellier 2004. [2] I. Pomeranz, S. M. Reddy « Test data compression based on input-output dependance » IEEE transactions on computer-aided design of integrated circuits and systems.Vol. 22 Oct. 2003 [3] A. Chandra, K. Chakrabarty « System-on-a-Chip Test-Data Compression and Decompression Architectures Based on Golomb Codes » IEEE transactions on computer-aided design of integrated circuits and systems. Vol. 20 Mars 2001 [4] T. J. Yamaguchi, D. S. Ha, M. Ishida, T. Ohmi « A method for compressing test data based on Burrows- Wheeler transformation » IEEE transactions on computer-aided design of integrated circuits and systems. Vol. 20 Mai 2002 [5] A. Jas, J. Ghosh-Dastidar, Mom-Eng Ng, N. A. Touba « An Efficient test vector compression scheme using selective Huffman coding » IEEE transactions on computer-aided design of integrated circuits and systems. Vol. 20 Juin 2002 [6] J. Rajski, J. Tyszer « Test Data Compression and Compaction for Embedded Test of Nanometer Technology Designs » IEEE 21st International conference on computer design, 2003. [7] Kedarnath J. Balakrishnan, Nur A. Touba « Relating Entropy Theory on Test Data Compression » Computer Engineering Research Center. [8] Armin Wurtenberger, Christofer S. Tautermann, Sybille Hellebrand « A Hybrid Coding Strategy fir Optimized Test Data Compression » University of Innsbruck Austria. [9] Paul Theo Gonciari, Bashir M Al-Hashimi, Nicola Nicolici « Test Data Compression: The System Integrators Perspective » University of Southampton, McMaster University, 2003. [10] Sherief Reda, Alex Orailoglu « Reducing Test Application Time Through Test Data Mutation Encoding » IEEE Proceedings of the 2002 Design, Automation and Test in Europe Conference and Exhibition, 2002. [11] Gang Zeng, Hideo Ito « X-Tolerant Test Data Compression for SOC with Enhanced Diagnosis Capability » The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, 2005.

35 Question?


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