Techniques d'Auto Réparation pour les Mémoires à Grandes Densités de Défauts
Résumé
Scaling down and integrating more and more electronic components in the chips lead to a significant decrease of the reliability in both production and normal operating mode of the system. Memories that occupy up to 80% of the total area of a System on Chip (SoC), will thus concentrate the most part of the defects. In these conditions, functional and redundant parts of the memory will contain defects. In this thesis innovative self-repair techniques, for RAM memories, have been elaborated. In order to evaluate the efficiency of these repair techniques, a fault injection tool, based on new statistical and/or analytical approaches, have been developed. To mimic realistic fault distributions in the memories, the clustering model have been adopted and integrated in the fault injection tool.
La miniaturisation et l'intégration de plus en plus accrue des composants électroniques dans les puces ont pour conséquence la chute de la fiabilité, tant au niveau de la production que pendant le fonctionnement normal du système. Les mémoires qui occupent jusqu'à 80% de la surface totale d'un System on Chip (SoC), vont ainsi concentrer la plus grande partie des défaillances. Dans ces conditions, les parties fonctionnelles ainsi que les parties redondantes (ou parties de rechange) de la mémoire contiendront des défauts. Dans cette thèse des techniques d'auto réparation innovantes, pour les mémoires RAM, ont été élaborées. Afin d'évaluer l'efficacité de ces techniques de réparation, un outil d'injection de fautes basé sur de nouvelles approches, statistiques et/ou analytiques, a été développé. Pour mimer des distributions de fautes réalistes dans les mémoires, le modèle du Clustering (amas de fautes) a été adopté et intégré dans l'outil d'injection de fautes.
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