ATALANTA算法报告_上学年
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➢ 考虑四个故障，假设满足如下条件，那么四个矢量均无法检测到 故障
无故障电路：V（k）=（0100），V（p）=（0000） 考虑故障f1：V*（k）=（1100），V*（p）=（0000） 考虑故障f2：V*（k）=（0000），V*（p）=（0000）
钝化不必要的测试矢量（一）
➢ k处能够检测到故障的要求是：V*（k）为V（k）的反，即V*（k） =（1011），前面四个矢量中前两个矢量能检测到故障
➢ 包含至少一个支配节点 但不包含故障的FFRs， 如FFR（S5）
➢ 既不包含故障也不包含 支配节点的FFRs，如FFR
（S2） ➢ 第（1）类FFRs和故障传
播路径上的第（2）类 FFRs，需要进行故障模
拟
图4 正向模拟电路举例
钝化不必要的测试矢量（一）
➢ 并行模拟中的某些矢量无法检测到考虑的故障，如果这些故障能 够尽早地被识别出来，那么仅仅这些矢量所影响FFRs就不必进行 模拟，可以减少测试时间
Fan算法结构
不一致
开始 设置故障信号 设置回溯标志
立即蕴涵
继续回溯是否有意义？ YES
NO 设置回溯标志
0个
主导线或扇出点上存在 未分配的组合？
NO Exit，不可测故障
YES 设置未分配的值 设置回溯标志
故障信号传至原始输出？
YES
NO D边界上的门数？
1个 唯一敏化
存到新故障？
N
Y
加入测试向量表
满足故障覆盖率要求？ N
图2 RPT算法流程
Y
完成
Fan算法加速原理
➢ 立即蕴含 ➢ 尽快尽早地
确定可以唯 一确定的值
Fan算法加速原理
➢ 唯一敏化 ➢ D前沿到
原始输出 必经的唯 一路径
主导线技术
➢ 将由PI驱动的 逻辑锥与剩余 的电路隔离开
➢ k到原始输出的可观测性D（k，PO）=（0001），即只有第四个
矢量在k处检测到的故障能够传播至输出 ➢ 无法在原始输出检测到故障，但需要全部进行模拟 ➢ V*（k）=V（k）⊕CD（k），CD（k）为封装矢量在k处的累积可
观测性 ➢ 对于某个矢量，如果CD（k）=0，那么其无法传播故障至原始输
➢ 消除PI判决树 中的一个分支
多重回溯
➢ PODEM深度回溯 ➢ Fan广度回溯
➢ 多重回溯：多个目标 回溯考察扇出点需要 设置0和1的次数，如 果二者次数均大于0， 且目标故障不在扇出 分支上，那么发生冲 突，不再回溯，根据0， 1的次数关系，设置扇 出点值为0或1，这样 回溯在扇出点或主导 线处截至
➢ HOPE采用广度优先的搜索方法， 其故障排序方式为：f1，f2，f3， fA，fB，使f1，f2，f3这三个在同一 个FFR中的故障分布在同一个故障 矢量中的概率大大增加。
动态故障分组
➢ 由于故障的存在，可能阻止触发器触发至特定 的值，产生X态
➢ 对于潜在可测试性故障，必然存在从触发器至 输出的传输途径
➢ Another key feature employed in FSIM is the use of multiple last-in first-out (LIFO) stacks instead of the commonly used priority queue
正向模拟
➢ （1）包含故障的FFRs， 如FFR（S1）
➢ 在HOPE中，作者将故 障门等效为具有故障功 能的门
故障分组方法
➢ 并行故障模拟每次进行多个故障的模拟 时，故障矢量组的选择会影响到故障模 拟的速度
➢ 排序的原则是尽量将产生相同事件的故 障组合在一起模拟
静态故障分组
➢ 在PROOFS中，作者采用深度优先 搜索方法其故障排序为：f1，f2， fA，f3，fB，如果fA足够多，那么f1， f2，f3有可能不在同一个故障矢量 里面，但是由于它们都经茎c那么它 们产生相同事件的概率很大。
construction of data structures
Random pattern testing session
Deterministic Test Pattern Generation Session
Test compaction session
随机测试生成
➢ ./atalanta –r n ****.bench
多个
YES
确定最终目标
对最终目标线分配 数值
NO Free线确认
Exit，测试生成
Fsim算法
➢ FSIM is a fast fault simulator, for combinational circuits.
➢ The essential idea of FSIM is to simulate the circuit in the forward levelized order and to prune off unnecessary gates in the early stages.
出处，此矢量被钝化 ，仅与之相关的FFRs不再被模拟
Fsim算法流程
开始
正向处理
反向处理 N
设置故障列表FL
设置茎干列表 STEM_LIST
存在未模拟的STEM? Y
计算积累可观测性 CD（s）
存在未模拟的矢量？ Y
封装矢量
N 完成
CD（s）=（0000）？ Y
N 计算D(s,t),t为s支配
节点
➢ 潜在可测试性故障具有更高的活性。将高活性 的故障分为一组，各个事件传播路径重复的概 率增大，可以减小模拟时间
Thank you
N Fi被检测到，从故 障列表删除，不包 括故障的FFRs标志
为不需要模拟
图7，Fsim算法流程
HOPE算法
➢ HOPE是一个利用单故障传播的平行同步故障 模拟算法，它采用的是三值（0，1，X）逻辑， 同时模拟多个故障，并充分利用了无扇出区域 （FFR）的概念。
➢ HOPE提出了控制点的概念，信号线y是x的控 制点当且仅当x到初级输出的所有路径都必须 经过y。
ATALANTA算法报告
任建国
主要内容
➢ 程序结构 ➢ 随机算法原理 ➢ FAN算法原理 ➢ Fsim算法原理 ➢ Hope算法原理
ATANLANTA
➢ 固定故障ATPG ➢ 采用随机算法和Fan算法进行ATPG ➢ 采用Fsim或HOPE进行模拟
算法结构
input and output file interface
减少需要并行模拟的故障的数目
➢ 第一个阶段，在某个FFR中，所有的故障映射 到FFR对应得茎故障
➢ T为FFR（t）的支配节点，利用局部模拟可以 将FFR（t）中的故障可以映射到t，有3种可能 性，分别为0，1或x，其中必定有值与无故障 电路一致，因此FFR（t）中的故障可以减少为 茎t处的两种故障
➢ 第二个阶段，T为FFR（t）的支配节点，利用 局部模拟可以将FFR（t）中的故障可以映射到 t，有3种可能性，分别为0，1或x，其中必定 有值与无故障电路一致，因此FFR（t）中的故 障可以减少为茎t处的两种故障
减少故障注入时间
➢ PROOFS中，对每个固 定故障增加两个门，一 个为注入故障门，另一 个为单输入原始门增加 了需要模拟的门以及事 件
无故障模拟 正向处理 反向处理
Y D（s，t）=（0000）？
N 将s加入active_stem
找出包含d的FFR t， 标志为需要模拟
N active_stem非空？
Y 取其最高级茎s，计
算其D（s）
Y D（s）=（0000）？
N
计算FFR（s）中每 个故障的D（fi）
D（fi）=（0000）？ Y
无故障电路：V（k）=（0100），V（p）=（0000） 考虑故障f1：V*（k）=（1100），V*（p）=（0000） 考虑故障f2：V*（k）=（0000），V*（p）=（0000）
钝化不必要的测试矢量（一）
➢ k处能够检测到故障的要求是：V*（k）为V（k）的反，即V*（k） =（1011），前面四个矢量中前两个矢量能检测到故障
➢ 包含至少一个支配节点 但不包含故障的FFRs， 如FFR（S5）
➢ 既不包含故障也不包含 支配节点的FFRs，如FFR
（S2） ➢ 第（1）类FFRs和故障传
播路径上的第（2）类 FFRs，需要进行故障模
拟
图4 正向模拟电路举例
钝化不必要的测试矢量（一）
➢ 并行模拟中的某些矢量无法检测到考虑的故障，如果这些故障能 够尽早地被识别出来，那么仅仅这些矢量所影响FFRs就不必进行 模拟，可以减少测试时间
Fan算法结构
不一致
开始 设置故障信号 设置回溯标志
立即蕴涵
继续回溯是否有意义？ YES
NO 设置回溯标志
0个
主导线或扇出点上存在 未分配的组合？
NO Exit，不可测故障
YES 设置未分配的值 设置回溯标志
故障信号传至原始输出？
YES
NO D边界上的门数？
1个 唯一敏化
存到新故障？
N
Y
加入测试向量表
满足故障覆盖率要求？ N
图2 RPT算法流程
Y
完成
Fan算法加速原理
➢ 立即蕴含 ➢ 尽快尽早地
确定可以唯 一确定的值
Fan算法加速原理
➢ 唯一敏化 ➢ D前沿到
原始输出 必经的唯 一路径
主导线技术
➢ 将由PI驱动的 逻辑锥与剩余 的电路隔离开
➢ k到原始输出的可观测性D（k，PO）=（0001），即只有第四个
矢量在k处检测到的故障能够传播至输出 ➢ 无法在原始输出检测到故障，但需要全部进行模拟 ➢ V*（k）=V（k）⊕CD（k），CD（k）为封装矢量在k处的累积可
观测性 ➢ 对于某个矢量，如果CD（k）=0，那么其无法传播故障至原始输
➢ 消除PI判决树 中的一个分支
多重回溯
➢ PODEM深度回溯 ➢ Fan广度回溯
➢ 多重回溯：多个目标 回溯考察扇出点需要 设置0和1的次数，如 果二者次数均大于0， 且目标故障不在扇出 分支上，那么发生冲 突，不再回溯，根据0， 1的次数关系，设置扇 出点值为0或1，这样 回溯在扇出点或主导 线处截至
➢ HOPE采用广度优先的搜索方法， 其故障排序方式为：f1，f2，f3， fA，fB，使f1，f2，f3这三个在同一 个FFR中的故障分布在同一个故障 矢量中的概率大大增加。
动态故障分组
➢ 由于故障的存在，可能阻止触发器触发至特定 的值，产生X态
➢ 对于潜在可测试性故障，必然存在从触发器至 输出的传输途径
➢ Another key feature employed in FSIM is the use of multiple last-in first-out (LIFO) stacks instead of the commonly used priority queue
正向模拟
➢ （1）包含故障的FFRs， 如FFR（S1）
➢ 在HOPE中，作者将故 障门等效为具有故障功 能的门
故障分组方法
➢ 并行故障模拟每次进行多个故障的模拟 时，故障矢量组的选择会影响到故障模 拟的速度
➢ 排序的原则是尽量将产生相同事件的故 障组合在一起模拟
静态故障分组
➢ 在PROOFS中，作者采用深度优先 搜索方法其故障排序为：f1，f2， fA，f3，fB，如果fA足够多，那么f1， f2，f3有可能不在同一个故障矢量 里面，但是由于它们都经茎c那么它 们产生相同事件的概率很大。
construction of data structures
Random pattern testing session
Deterministic Test Pattern Generation Session
Test compaction session
随机测试生成
➢ ./atalanta –r n ****.bench
多个
YES
确定最终目标
对最终目标线分配 数值
NO Free线确认
Exit，测试生成
Fsim算法
➢ FSIM is a fast fault simulator, for combinational circuits.
➢ The essential idea of FSIM is to simulate the circuit in the forward levelized order and to prune off unnecessary gates in the early stages.
出处，此矢量被钝化 ，仅与之相关的FFRs不再被模拟
Fsim算法流程
开始
正向处理
反向处理 N
设置故障列表FL
设置茎干列表 STEM_LIST
存在未模拟的STEM? Y
计算积累可观测性 CD（s）
存在未模拟的矢量？ Y
封装矢量
N 完成
CD（s）=（0000）？ Y
N 计算D(s,t),t为s支配
节点
➢ 潜在可测试性故障具有更高的活性。将高活性 的故障分为一组，各个事件传播路径重复的概 率增大，可以减小模拟时间
Thank you
N Fi被检测到，从故 障列表删除，不包 括故障的FFRs标志
为不需要模拟
图7，Fsim算法流程
HOPE算法
➢ HOPE是一个利用单故障传播的平行同步故障 模拟算法，它采用的是三值（0，1，X）逻辑， 同时模拟多个故障，并充分利用了无扇出区域 （FFR）的概念。
➢ HOPE提出了控制点的概念，信号线y是x的控 制点当且仅当x到初级输出的所有路径都必须 经过y。
ATALANTA算法报告
任建国
主要内容
➢ 程序结构 ➢ 随机算法原理 ➢ FAN算法原理 ➢ Fsim算法原理 ➢ Hope算法原理
ATANLANTA
➢ 固定故障ATPG ➢ 采用随机算法和Fan算法进行ATPG ➢ 采用Fsim或HOPE进行模拟
算法结构
input and output file interface
减少需要并行模拟的故障的数目
➢ 第一个阶段，在某个FFR中，所有的故障映射 到FFR对应得茎故障
➢ T为FFR（t）的支配节点，利用局部模拟可以 将FFR（t）中的故障可以映射到t，有3种可能 性，分别为0，1或x，其中必定有值与无故障 电路一致，因此FFR（t）中的故障可以减少为 茎t处的两种故障
➢ 第二个阶段，T为FFR（t）的支配节点，利用 局部模拟可以将FFR（t）中的故障可以映射到 t，有3种可能性，分别为0，1或x，其中必定 有值与无故障电路一致，因此FFR（t）中的故 障可以减少为茎t处的两种故障
减少故障注入时间
➢ PROOFS中，对每个固 定故障增加两个门，一 个为注入故障门，另一 个为单输入原始门增加 了需要模拟的门以及事 件
无故障模拟 正向处理 反向处理
Y D（s，t）=（0000）？
N 将s加入active_stem
找出包含d的FFR t， 标志为需要模拟
N active_stem非空？
Y 取其最高级茎s，计
算其D（s）
Y D（s）=（0000）？
N
计算FFR（s）中每 个故障的D（fi）
D（fi）=（0000）？ Y