積體電路邏輯測試機設計概述.pdf - 第7页
7 順序等訊息，都是在測試中隨著的參數變化 ，一樣的記錄下來 ， 我們發覺 能記錄下來的東西更多比想像中還豐富，蒐集資料變的多元性 ， 也契 合了 Big Data 特徵 6 個 V 的條件的前面 3 個 V ： 表 1.5 Big data 6 個 V Big data General Define 3V-> 4V-> 6V 1 Volume 數據量，大量資料的產生 2 Velocity 資料產生處理速度 3 Variet…
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收到資料後還要分類反而耗時，當然也可以在 Data receive unit
加以分類只是會再增加硬體的難度，介面設計硬體時要算計一下能
快多少，才能滿足 BUS 的極限速度，目前的設計是一塊塊
Pattern memory 讀回 PC。
(四) IC Tester 傳統產生的 Summary Report 再也無法滿足，
進化成 Big text and Category Report
測試機採用資料鍊(Data Linker)方式的控制 I/O，使得讀回的資料量
得以大增， 因應如此的需求，新的硬體設計採用了很多小型的微控制
單元，可以自動將硬體取得的資料自動回傳或是待到指定的位置，
是故以往 No / NoGo 的方式(比較器:Pass OR Failure)全部被捨棄
全部用實質的數字傳回主機，再用主機運算得到所需的值再加以分析
正確與否，無論是電壓、電流、頻率、Time delay 或者是一大串的
取樣值，由於測試主機都得到真實的數值，不再只是一個 Flag， 所以
動搖了 Summary Report 的地位，IC Testing Big Data(Big Text)
的概念因而形成。
Big Data(Big Text)顧名思義是期望能將各類別的所有參數一一
真實的呈現給使用者，讓使用者或是其他工程人員一目了然，
清楚知道測試機得到的數值是多少，不要再像以前得不到數值，若是
一碰到問題(客戶訴願或品管退貨)就得另外再借測試機分析，
用 Data Log 的方式取得比較詳細的測試資料，曠時費日。
原則上 Category Report 能想的到的 Value 均可列印，
甚至包括字串或者是
Rom Code，當初的規劃是每個 Dut 至少 20kbytes 以上的讀回空間，
是實上每個 Dut 傳回 1k bytes 的資料就已經夠長了。
由於現今的 IC 測試機都沒有此功能，推廣反而比實際的應用要來的
重要，眾多的 user 並不了解 SanCode 測試機所特有的 Category Report
是什麼東西，更不清楚測試機，悄然的進入 big data 時代了。
(五) Category Report 的多元性
IC Testing Big Data(Big Text)轉化成 Category Report
如是 Category Report 記錄了很多訊息 Summary 是被包含在其中，
早先的規劃主要是以記錄測試的參數為主，但實際執行我們就發現可以要
的更多，光只有參數沒不足以表達參數本身的意思，例如我們要知，晶片
的批號、工廠、測試程式的名稱、版本、Release Data、Probe Card
使用次數等等，都帶進來才能表達這參數本身的真實性，除此之外
一些相關的訊習亦可輕易的取得，對爾後的參數分析更有幫助，例如 X，Y
座標，測試機台測試開始時間，測試每顆 IC 所費時間，重測記錄，測試
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順序等訊息，都是在測試中隨著的參數變化，一樣的記錄下來，我們發覺
能記錄下來的東西更多比想像中還豐富，蒐集資料變的多元性，也契合了
Big Data 特徵 6 個 V 的條件的前面 3 個 V：
表 1.5 Big data 6 個 V
Big data General Define 3V-> 4V-> 6V
1
Volume
數據量，大量資料的產生
2
Velocity
資料產生處理速度
3
Variety
多變性，指的是資料的形態,非一定
SQL( Structured Query Language) 更非固定型式
4
Veracity
準確性 , 概念表達一致性
5
Visualization
可視性 , 人機介面
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Vailidity
合法性
在原始的 IC Testing Big Data (Big Text)/ Original Text File
中比現在看到的更多，現有的報告單如 Summary、 Category 均是從
Original Text File 中分離出來的，由於過於複雜的測試行為記錄，若
不加以整理是太過於複雜不易看懂。
在原始的蒐集檔(Original Text File)中，看起就是很雜亂雖是文字檔，
根本無法用眼睛辨識。
表 1.6 Big Data IC Testing 6 V Define
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(五)測試資料的即時蒐集和儲存
User Behavior，Big data 的第一步是資料蒐集和儲存。
資料蒐集的硬體解決了，接下來的便是軟體的問題，首先碰到的事資料格
式問題，
格式問題會影響到資料儲存的問題，這是牽一髮動全身的問題。
透過 Data Linker 的方式，和測試機的硬體設計，當取得資料不是問題，
所有參數巨量湧現，我們最初想到的是用 SQL 資料庫的結構來儲存資料，
但隨之發現 SQL 有其先天性限制，資料庫天生是結構化的組織，每一行
有幾欄，每一欄的格式(int ,unsigned int ,float,char,….)都是必需固定，每
一欄有幾個字元也必須固定。資料庫一塊一塊，非常僵化，這些資料庫應
有的特性反而是一種限制， 曾經實驗最大的問題在於沒法滿足資料內容
的多變性(Variety)。
IC 測試機的待測物，是永遠不相同的，所測的參數可能只有 5 個也有可能
是 50 個，甚至更多，每個參數所需的精密度不一，甚至有的要帶 Rom Code
長度很長，資料庫怎麼都難滿足這些多元的需求，最後決定改用 Big Text
的方式來記錄，
再以一批晶片的可變與不可變的參數為依據，半結構化的模式規化採文字
檔的記錄方式，記錄的資料可分下列三種類型:
1. 晶片測試批量生產基本資料。
2. 晶片測試動態基本資料。
3. 收集 IC 測試參數資料。
如下說明， 例如要測試一片其基本的型號批號，軟體版本晶元工廠，Probe
Card 編號…，以批來講為其不變的資料，另一隨著 IC 測試而變的資料如
測試順序 XY 座標，測試的時間所耗測試時間及 USER 自己設定的傳回參
數，這些是參數資料正常狀況是相近而不相同的測試資料， Category