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1 使用自动化测试多个高速通道...
使用自动测试设备 (ATE)、SOC 93K 并行测试多个高速通道 Ratan Bhimrao Umralkar、Li Kangrong。新加坡 A*STAR 微电子研究所 2 Fusionopolis Way, #11 Innovis Tower，新加坡 138634 ratan_bhimrao_umralkar@ime.a-star.edu.sg，li_kangrong@ime.a-star.edu.sg，摘要高带宽存储器 (HBM) 需要在安装在中介层上的 IO 芯片和 IO 到存储器堆栈之间进行高速数据传输。来自不同供应商的 KGD HBM 堆栈和 IO 芯片安装在高数据速率/带宽中介层上。在多芯片设备封装过程中，将测试从最终测试转移到晶圆级需要高昂的设备成本[4]，例如探测器、探测卡，但废品成本较低。就目前的封装技术（如 2.5D/3D 和 Chiplets）而言，较低的废料成本意味着更高的产量。一旦将 KGD 安装在中介层（和基板）上，如果中介层经测试有故障，则无法将其移除，从而浪费整个封装 [4]。本文讨论了在安装 KGD HBM、IO 芯片和其他芯片之前测试中介层上高速数据速率互连的测试方法（见下图 1）。高端 DSO（数字存储示波器）可以相对轻松地测试 1 到 4 个通道。但是，当通道数为 8、16 位总线等组时，使用 ATE 会变得更有优势。其中一个主要优势是，ATE 可以同时测试多个通道，因此使用 ATE 测试多个通道变得更加可行。不同通道的结果可以叠加在单个图上。最终的叠加图提供了有关哪个通道输出影响高速总线整体性能的重要信息。眼图 [2] 是一种重要的信号完整性测试，可用于了解数字系统中通信信道的质量，眼图提供有关传输线质量和信道带宽的信息。本文讨论了如何有效地使用 ATE 来构建眼图，使用 ATE 的 shmoo 图功能，恰当地称为眼图 shmoo 图。此外，由于 ATE 可以同时测试多个通道，因此可以加快大规模测试速度，例如测试整个晶圆。此处开发的测试方法是细间距高速通道项目的一部分，其中使用 24 个高速通道构建晶圆测试，以模拟具有 55um 凸块间距的 HBM（高带宽存储器）应用，以展示使用 ATE 的细间距 [3] 探测和功能。对于同时测试的 24 个通道，结果显示 2 条迹线的眼宽和眼高小于其余迹线，但本文的重点不是这些结果，而是如何在 ATE 级别测试中实现眼图。当前设置使用 Advantest 93K 测试仪和 12 英寸 Tel 探测器。ATE 包含 3 个 PS1600 卡，最大数据速率为 1.6Gbps。对于高达 9G 的更高数据速率，可以使用 PS9G 卡。使用 PS1600 卡，我们能够测试高达 1Gbps 的速度，并为所有 24 条迹线绘制眼图。构建了一个细间距、55um 的探针卡，具有 24 个 HBW 通道，用于测试 HBM 晶圆并验证测试方法。下图 1 显示了使用 shmoo 图为其中一个通道 P9 绘制的眼图。基本参数如
量子纠错与容错简介
过去 20 年，我们在创建、控制和测量超导“人造原子”（量子比特）和存储在谐振器中的微波光子的量子态方面取得了令人瞩目的实验进展。除了作为研究全新领域强耦合量子电动力学的新型试验台之外，“电路 QED”还定义了一种基于集成电路的全电子量子计算机的基本架构，该集成电路的半导体被超导体取代。人造原子基于约瑟夫森隧道结，它们的尺寸相对较大（约毫米），这意味着它们与单个微波光子的耦合非常强。这种强耦合产生了非常强大的状态操纵和测量能力，包括创建极大（> 100 个光子）“猫”态和轻松测量光子数奇偶性等新量的能力。这些新功能使基于在微波光子的不同 Fock 态叠加中编码量子信息的“连续变量”量子误差校正新方案成为可能。在我们尝试构建大规模量子机时，我们面临的最大挑战是容错能力。如何用大量不完美的部件构建出一台近乎完美的机器？二战后，冯·诺依曼开始在经典计算领域探讨这个问题 [ 1 ] 。1952 年，他在加州理工学院的一系列讲座中（这些讲座于 1956 年发表 [ 2 ] ；在耶鲁大学的西利曼讲座中，他未能出席，但其手稿在他死后出版 [ 3 ] 。除了思考当时粗糙、不可靠的真空管计算机外，他还对大脑中复杂神经元网络的可靠计算能力着迷。克劳德·香农 (Claude Shannon) 也对这个问题非常感兴趣 [ 5 ] ，他的硕士论文首次证明开关和继电器电路可以执行任意布尔逻辑运算 [ 4 ] 。冯·诺依曼证明（并不十分严格），一个可由 L 个可靠门网络计算的布尔函数，也可以由 O（L log L）个不可靠门网络可靠地（即以高概率）计算。Dobrushin 和 Ortyukov [6] 严格证明了这一结果。若要进一步了解该领域，可参考 [7-10] 等相关著作。现代观点将使用不可靠设备的可靠计算问题与香农信息论 [11] 联系起来，该理论描述了如何在噪声信道上进行可靠通信。如图 1 所示，在香农信息论中，只有通信信道被视为不可靠的，输入处的编码和输出处的解码被认为是完美的。通过使用对为香农通信问题设计的代码字进行操作的电路模块并经常检查它们，不可靠的电路也可以执行可靠的计算。诀窍在于找到区分模块输出和输入差异的方法，这些差异是故意的（即由于模块正确计算了输入的预期功能）还是错误的 [ 10 ] 。除了与信息论的这种关键联系之外，与控制论也有重要的联系，如图 2 所示。量子计算机是一个动态系统，尽管噪音和错误会不断发生，我们仍试图控制它。诺伯特·维纳创立的经典控制理论处理容易出错的系统（传统上称为“工厂”，实际上可能代表汽车制造厂或化工厂）。如图 3 所示，传感器连续测量工厂的状态，控制器分析这些信息并使用它来（通过“执行器”）向工厂提供反馈，以使其稳定可靠地运行。鲁棒控制系统能够处理传感器、控制器和执行器单元也可能由不可靠的部件制成的事实。我们会发现这是一个有用的观点，但在思考量子系统的控制时，我们必须处理许多微妙的问题，因为我们知道对量子态的测量会通过测量“反向作用”（状态崩溃）扰乱状态。