CN110221143A - 一种被测器件软错误甄别方法、装置及计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种被测器件软错误甄别方法、装置和计算机设备,在出现软错误的情况下,所述方法对被测器件进行器件异常恢复操作,并再次进行软错误检测,根据检测结果确定软错误是否来自于被测器件,从而区分被测器件与其他设备中发生的辐射效应,获得被测器件软错误率,方法简便易行。
Description
技术领域
本发明涉及电子器件可靠性领域,具体而言,涉及一种被测器件软错误甄别方法、装置及计算机设备。
背景技术
软错误是指辐射粒子与器件材料之间的相互作用而在电子器件中造成的随机、临时的状态改变或瞬变。工作在地面和大气层中的电子器件的软错误主要有两个来源:1)封装材料中的放射性杂质衰变;2)大气中子。电子器件的软错误率决定了相应电子系统的故障率,对于航空、通信、金融、医疗等具有高可靠需求的应用至关重要。随着半导体工艺节点的不断缩小,软错误的影响将变得越来越恶劣。鉴于此,对电子器件的软错误率进行评估具有重要意义。
目前,由于我国尚无完备的高能中子实验条件(包括散裂中子源、准单能中子源或高能质子源),因此需通过非加速实时测量来开展大气中子单粒子效应研究,且实时测量实验结果最为真实,可直接用于电子器件大气中子单粒子效应的敏感性评价以及其它实验方法准确性的验证。然而,在开展大气中子单粒子效应非加速实时测量试验时,整个测试系统全部暴露在天然辐射环境中,大气中子可能在被测器件中,也可能在测试板上其它敏感器件(如FPGA、存储器等)、测试设备等中引起单粒子效应,导致测试结果的混淆,影响测试结果的准确性。因此,需要建立一种被测器件软错误甄别技术,用于区分是在被测器件中,还是在测试板上其它敏感器件、测试设备等中发生的辐射效应,从而获得被测器件软错误率。
发明内容
为了实现上述区分可能在被测器件中,也可能在测试板上其他敏感器件、测试设备等中发生的软错误,本发明提供一种被测器件软错误甄别方法。
为了实现上述目的,本发明实施例所提供的技术方案如下所示:
第一方面,本发明实施例提供一种被测器件软错误甄别方法,包括:控制被测器件进行器件异常恢复操作;对所述被测器件进行读取和比较操作,以判断所述软错误是否还存在;在为否时,判定所述被测器件出现软错误。
结合第一方面,在一些可能的实现方式中,控制被测器件进行器件异常恢复操作,包括:对所述被测器件进行数据修正操作。
结合第一方面,在一些可能的实现方式中,在对所述被测器件进行数据修正操作后,判断所述软错误是否还存在,在为否时,判定被测器件的存储区出现软错误。
结合第一方面,在一些可能的实现方式中,控制被测器件进行器件异常恢复操作,包括:对被测器件依次执行重置和写操作。
结合第一方面,在一些可能的实现方式中,在对所述被测器件依次执行重置和写操作后,判断所述软错误是否还存在,在为否时,判定被测器件的外围电路出现软错误。
结合第一方面,在一些可能的实现方式中,控制被测器件进行器件异常恢复操作,包括:对被测器件依次执行重启和写操作。
结合第一方面,在一些可能的实现方式中,在对所述被测器件依次执行重启和写操作后,判断所述软错误是否还存在,在为否时,判定被测器件的外围电路出现软错误。
结合第一方面,在一些可能的实现方式中,方法还包括:统计多个软错误发生位置,并判断多个软错误发生位置是否于被测器件内均匀分布;在为是时,判定所述软错误是由于所述被测器件内产生辐射效应。
第二方面,本发明实施例还提供一种被测器件软错误甄别装置,包括:控制模块、处理模块和分析模块,控制模块用于控制被测器件进行器件异常恢复操作,处理模块对所述被测器件进行读取和比较操作,以判断所述软错误是否还存在,分析模块用于在所述处理模块判断所述软错误不再存在时,判定所述被测器件出现软错误。
第三方面,本发明实施例还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,处理器执行程序时执行上述第一方面中任一种可能的被测器件软错误甄别方法的步骤。
本发明的有益效果包括:
本发明通过对被测器件进行器件异常恢复操作,再对被测器件进行读取和比较操作,并分析软错误是否还存在,以判断被测器件内是否出现了软错误,本发明能够简便地实现对被测器件中发生的辐射效应的有效甄别,实用性高。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文举出本发明实施例,并配合所附附图,作详细说明。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明一个实施例提供的被测器件软错误甄别方法的流程示意图;
图2为本发明另一实施例提供的被测器件软错误甄别方法的流程示意图;
图3为本发明一个实施例提供的被测器件软错误甄别装置的功能框图。
图标:10-被测器件软错误甄别装置;11-控制模块;12-处理模块;13-分析模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
本发明实施例提供一种软错误甄别方法,用以区分是被测器件,还是测试板上其他敏感器件(如FPGA、存储器等)、测试设备等中发生的软错误。图1为本发明一个实施例提供的被测器件软错误甄别方法的流程示意图。
具体的,如图1所示,软错误甄别方法包括:
S101:控制被测器件进行器件异常恢复操作;
S102:对所述被测器件进行读取、比较操作,以判断软错误是否还存在;
S103:在为否时,判定被测器件出现软错误。
器件异常恢复操作主要包括:被测器件数据修正操作、重启或重置及之后的写入操作等,对软错误出现的电路逻辑错误进行修正,本发明对此不作限制。
对于步骤S102,本领域技术人员清楚,在进行器件异常恢复后,需要对被测器件进行读取操作,在获得数据后,比较获得的数据与正常数据或者之前的错误数据,可以确定软错误是否被消除。
具体的,通过重置、重启或数据修正等器件异常恢复操作,可以修复被测器件的软错误,并使得被测器件恢复到正常状态;因而在对被测器件进行器件异常恢复操作后,利用读取和比较操作,读取器件异常恢复操作后的数据信息,并进行数据比较,以判断软错误是否仍然存在,进而根据判断结果,可以判定软错误是否来自被测器件中发生了单粒子效应,进而区分是在被测器件中,还是在测试板上其他敏感器件(如FPGA、存储器等)和测试设备等出现的软错误。方法简便易行,十分适合工业应用。
可选的,步骤S101的第一种可选的方式为:对被测器件进行数据修正操作。
具体的,数据修正操作可以为:对被测器件的存储区数据进行数据改写,进而判断软错误是否还存在,在为否时,可以判定软错误发生于被测器件的存储区。
本领域技术人员知晓,当测试板上其他敏感器件和测试设备判断出现软错误时,会详细记录并上报该软错误的具体信息,包括:软错误的发生时间、发生位置、错误数据等。
因而,优选的,步骤S101的第一种可选的方式的一种具体处理方法为:对软错误上报信息中的软错误发生位置的数据进行改正。
但由于软错误是由于辐射效应导致,因而软错误上报信息存在一定的出错率。因而可以知晓,步骤S103中,在为否时,说明上报的该软错误的发生位置正确,在为是时,则只能确定上报信息中该软错误发生位置为错误地址,需要继续确定软错误位置。
可选的,对应于步骤S101的第一种可选的方式,步骤S103包括:在为否时,判定所述被测器件的存储区出现软错误。
可选的,步骤S101的第二种可选的方式为:对被测器件依次执行重置和写操作。
具体的,通过对被测器件进行重置,是对整个被测器件进行器件异常恢复操作,进而在被测器件的软错误被消除时,可以判定软错误发生于被测器件的外围电路。
可选的,对应于步骤S101的第二种可选的方式,步骤S103包括:判定被测器件的外围电路出现了软错误。
可选的,步骤S101的第三种可选的方式为:对被测器件依次执行重启和写操作。
具体的,通过对被测器件进行重启,是对整个被测器件进行器件异常恢复操作,进而在被测器件的软错误被消除时,可以判定软错误发生于被测器件的外围电路。
可选的,对应于步骤S101的第三种可选的方式,步骤S103包括:判定被测器件的外围电路出现了软错误。
通过步骤S101的三种方式,可以进一步区分被测器件出现软错误的位置,实现对被测器件中出现的软错误的进一步甄别。
本领域技术人员知晓,单粒子效应属于一种辐射效应,因而,当出现单粒子效应时,被测器件中的多个部位可能都累积发生了软错误。
根据以上特性,可选的,为对被测器件具体检测,方法还包括:统计多个软错误发生位置,并判断多个软错误发生位置是否于被测器件内均匀分布;在为是时,判定软错误是由于被测器件中出现了辐射效应引起的。
具体的,通过采用步骤S101的三种方式,可以对被测器件中的软错误的位置进行甄别,进而可以统计多个软错误的发生位置,并通过均匀分布判定,增加对判定被测器件中出现了辐射效应的准确度,提高软错误甄别精度。
因而,可选的,请参考图2,图2为本发明另一实施例提供的被测器件软错误甄别方法,方法包括:
步骤S201:在被测器件出现软错误时,对被测器件进行数据修正操作,再对所述被测器件进行读取和比较操作,并判断软错误是否存在;
步骤S2021:在为否时,判定被测器件内出现软错误,且软错误出现于被测器件的存储区;
步骤S2022:在为是时,对被测器件依次执行重启、写和读操作和/或对被测器件依次执行重置和写操作,对所述被测器件进行读和比操作,并判断软错误是否存在;
步骤S2031:在步骤S2022中的任一种判断结果为否时,判定被测器件内出现软错误,且软错误出现于被测器件的外围电路;
步骤S2032:在步骤S2022中的两种判断结果均为是时,判定被测器件中没有出现软错误。
通过将步骤S101的三种方式结合甄别软错误,可以进一步提供软错误的甄别准确率,防止某一区域出现软错误,而未能甄别的情况。
本发明实施例还提供一种软错误甄别装置10,图3为本发明一个实施例提供的被测器件软错误甄别装置的功能框图。如图3所示,软错误甄别装置10包括:控制模块11、处理模块12和分析模块13,控制模块11用于控制被测器件进行器件异常恢复操作;处理模块12用于对所述被测器件进行读取和比较操作,以判断所述软错误是否还存在;分析模块13用于在所述处理模块判断所述软错误不存在时,判定所述被测器件出现软错误控制模块。
可选的,控制模块11的第一种器件异常恢复操作为:对所述被测器件进行数据修正操作,并对被测器件执行读操作,分析模块13用于在处理模块12判定软错误不再存在时,判定被测器件内出现软错误,且软错误出现于被测器件的存储区。
可选的,控制模块11的第二种器件异常恢复操作为:对被测器件依次执行重置和写操作,再对被测器件进行读取、比较操作,分析模块13用于在处理模块12判定软错误不再存在时,判定被测器件内出现软错误,且软错误出现于被测器件的外围电路。
可选的,控制模块11的第三种器件异常恢复操作为:对被测器件依次执行重启和写操作,再对被测器件进行读取、比较操作,分析模块13用于在处理模块12判定软错误不再存在时,判定被测器件内出现软错误,且软错误出现于被测器件的外围电路。
可选的,处理模块12还用于统计多个软错误发生位置,并判断多个软错误发生位置是否于被测器件内均匀分布,在为是时,分析模块13判定软错误是由于被测器件中出现了辐射效应引起的。
本发明实施例还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,处理器执行程序时执行上述被测器件软错误甄别方法的步骤。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个......”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种被测器件软错误甄别方法,其特征在于,所述方法包括:
控制被测器件进行器件异常恢复操作;
对所述被测器件进行读取和比较操作,以判断所述软错误是否还存在;
在为否时,判定所述被测器件出现软错误。
2.如权利要求1所述的被测器件软错误甄别方法,其特征在于,所述控制被测器件进行器件异常恢复操作,包括:
对所述被测器件进行数据修正操作。
3.如权利要求2所述的被测器件软错误甄别方法,其特征在于,在为否时,判定所述被测器件的存储区出现软错误。
4.如权利要求1-3任一项所述的被测器件软错误甄别方法,其特征在于,所述控制被测器件进行器件异常恢复操作,包括:
对所述被测器件依次执行重置和写操作。
5.如权利要求4所述的被测器件软错误甄别方法,其特征在于,在为否时,判定所述被测器件的外围电路出现软错误。
6.如权利要求1-5任一项所述的被测器件软错误甄别方法,其特征在于,所述控制被测器件进行器件异常恢复操作,包括:
对所述被测器件依次执行重启和写操作。
7.如权利要求6所述的被测器件软错误甄别方法,其特征在于,在为否时,判定所述被测器件的外围电路出现软错误。
8.如权利要求1-7任一项所述的被测器件软错误甄别方法,其特征在于,所述方法还包括:
统计多个软错误发生位置,并判断所述多个软错误发生位置是否于所述被测器件内均匀分布;
在为是时,判定所述软错误是由于所述被测器件内产生辐射效应引起的。
9.一种被测器件软错误甄别装置,其特征在于,包括:
控制模块,用于控制被测器件进行器件异常恢复操作;
处理模块,用于对所述被测器件进行读取和比较操作,以判断所述软错误是否还存在;
分析模块,用于在所述处理模块判断所述软错误不存在时,判定所述被测器件出现软错误。
10.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时执行权利要求1-8中任一项所述的被测器件软错误甄别方法的步骤。
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---|---|---|---|
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---|---|
CN (1) | CN110221143A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111599402A (zh) * | 2020-04-15 | 2020-08-28 | 深圳市国微电子有限公司 | 存储器的单粒子效应测试分析方法、装置及测试系统 |
CN111856330A (zh) * | 2020-09-24 | 2020-10-30 | 深圳英集芯科技有限公司 | 电源适配电路、电源适配芯片及电源适配器 |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102169711A (zh) * | 2010-02-25 | 2011-08-31 | 复旦大学 | 带电阻随机存储器模块的单芯片结构可编程逻辑器 |
CN202256531U (zh) * | 2011-09-29 | 2012-05-30 | 北京时代民芯科技有限公司 | 一种用于多通道宇航器件单粒子效应的测试系统 |
WO2014142852A1 (en) * | 2013-03-13 | 2014-09-18 | Intel Corporation | Vulnerability estimation for cache memory |
CN104483574A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-04-01 | 中国电子科技集团公司第四十七研究所 | 空间效应试验板、试验系统以及测试器件空间效应的方法 |
CN104934072A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-09-23 | 工业和信息化部电子第五研究所 | 单粒子效应检测方法和系统 |
WO2016051872A1 (ja) * | 2014-09-29 | 2016-04-07 | 株式会社日立製作所 | ソフトエラー率計算装置およびソフトエラー率監視方法 |
CN105895163A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-08-24 | 工业和信息化部电子第五研究所 | 基于镜像备份的单粒子效应检测方法和系统 |
WO2016185818A1 (ja) * | 2015-05-21 | 2016-11-24 | 株式会社日立製作所 | 半導体LSI(Large Scale Integration)のソフトエラー率計算装置および計算方法 |
CN107358977A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-11-17 | 湘潭大学 | 一种用x射线进行单粒子软错误的试验方法 |
CN108226748A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-06-29 | 上海精密计量测试研究所 | 用于SoC片上系统的单粒子效应测试方法 |
CN108292260A (zh) * | 2016-08-25 | 2018-07-17 | 华为技术有限公司 | 用于软件自测试的装置和方法 |
CN109542670A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-03-29 | 上海交通大学 | 基于错误快速定位的fpga软错误刷新方法以及刷新器 |
CN109581185A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-04-05 | 北京时代民芯科技有限公司 | SoC芯片激光模拟单粒子辐照检测及故障定位方法及系统 |
CN109657272A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-04-19 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室)) | 单粒子效应评估方法和装置 |
-
2019
- 2019-05-29 CN CN201910461576.0A patent/CN110221143A/zh active Pending
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102169711A (zh) * | 2010-02-25 | 2011-08-31 | 复旦大学 | 带电阻随机存储器模块的单芯片结构可编程逻辑器 |
CN202256531U (zh) * | 2011-09-29 | 2012-05-30 | 北京时代民芯科技有限公司 | 一种用于多通道宇航器件单粒子效应的测试系统 |
WO2014142852A1 (en) * | 2013-03-13 | 2014-09-18 | Intel Corporation | Vulnerability estimation for cache memory |
WO2016051872A1 (ja) * | 2014-09-29 | 2016-04-07 | 株式会社日立製作所 | ソフトエラー率計算装置およびソフトエラー率監視方法 |
CN104483574A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-04-01 | 中国电子科技集团公司第四十七研究所 | 空间效应试验板、试验系统以及测试器件空间效应的方法 |
CN104934072A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-09-23 | 工业和信息化部电子第五研究所 | 单粒子效应检测方法和系统 |
WO2016185818A1 (ja) * | 2015-05-21 | 2016-11-24 | 株式会社日立製作所 | 半導体LSI(Large Scale Integration)のソフトエラー率計算装置および計算方法 |
CN105895163A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-08-24 | 工业和信息化部电子第五研究所 | 基于镜像备份的单粒子效应检测方法和系统 |
CN108292260A (zh) * | 2016-08-25 | 2018-07-17 | 华为技术有限公司 | 用于软件自测试的装置和方法 |
CN107358977A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-11-17 | 湘潭大学 | 一种用x射线进行单粒子软错误的试验方法 |
CN108226748A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-06-29 | 上海精密计量测试研究所 | 用于SoC片上系统的单粒子效应测试方法 |
CN109657272A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-04-19 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室)) | 单粒子效应评估方法和装置 |
CN109581185A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-04-05 | 北京时代民芯科技有限公司 | SoC芯片激光模拟单粒子辐照检测及故障定位方法及系统 |
CN109542670A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-03-29 | 上海交通大学 | 基于错误快速定位的fpga软错误刷新方法以及刷新器 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
BOYANG DU等: "Online monitoring soft errors in reconfigurable FPGA during radiation test", 《2017 IEEE INTERNATIONAL INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT TECHNOLOGY CONFERENCE (I2MTC)》 * |
ZHANGANG ZHANG等: "Extrapolation Method of On-Orbit Soft Error Rates of EDAC SRAM Devices From Accelerator-Based Tests", 《 IEEE TRANSACTIONS ON NUCLEAR SCIENCE》 * |
曹光伟等: "一种微控制器单粒子效应在轨监测系统设计", 《航天器环境工程》 * |
王忠明等: "Flash型FPGA的单粒子效应测试系统研制", 《原子能科学技术》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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