OpenTitan制造测试中SPI控制台轮询机制的优化
2025-06-28 02:34:17作者:霍妲思
在OpenTitan芯片的制造测试(Manufacturing Test)流程中,功能测试(Functional Test, FT)环节需要主机与设备之间进行通信以获取测试结果。传统的实现方式是通过主机不断轮询SPI控制台来读取设备发出的消息,这种方式虽然简单直接,但在实际应用中存在明显的缺点。
问题背景
在自动化测试设备(ATE)环境下,主机持续轮询SPI控制台会产生大量的通信噪声。这种噪声不仅会影响测试信号的完整性,还可能导致测试结果的不稳定。特别是在高精度测试场景下,这种通信噪声可能成为影响测试准确性的重要因素。
技术分析
SPI(Serial Peripheral Interface)是一种同步串行通信接口,广泛用于嵌入式系统中。在OpenTitan的FT测试中,SPI接口被用于主机与待测设备之间的数据交换。轮询机制虽然实现简单,但存在以下问题:
- 通信效率低下:主机需要不断发送查询请求,即使设备没有新数据要发送
- 增加系统负载:持续的轮询操作会占用主机资源
- 产生电磁干扰:高频的轮询通信会在测试环境中产生不必要的电磁噪声
解决方案
针对这一问题,开发团队提出了使用GPIO信号触发的改进方案。具体实现原理是:
- 设备在有数据需要传输时,通过GPIO引脚向主机发送中断信号
- 主机在收到中断信号后,才启动SPI通信读取数据
- 在没有数据传输需求时,SPI总线保持静默状态
这种事件驱动的方式相比轮询具有明显优势:
- 降低通信噪声:只在需要时进行通信,大幅减少不必要的总线活动
- 提高测试可靠性:减少电磁干扰对测试结果的影响
- 优化资源利用:主机不需要持续监控SPI接口
实现细节
在OpenTitan的代码库中,这一改进通过PR #27094实现。主要修改包括:
- 移除原有的SPI轮询逻辑
- 新增GPIO中断处理机制
- 重构主机端的通信协议处理代码
- 更新相关测试用例以适应新的通信方式
实际效益
这一优化在制造测试环境中带来了显著改善:
- 测试稳定性提升:减少了通信噪声对敏感测试信号的影响
- 测试效率提高:避免了不必要的轮询等待时间
- 系统资源优化:降低了主机的CPU负载
- 功耗降低:减少了SPI总线的活动时间
总结
OpenTitan项目通过将SPI控制台通信从轮询模式改为GPIO触发模式,有效解决了制造测试中的噪声问题。这一改进不仅提升了测试的可靠性和效率,也展示了OpenTitan团队对制造测试流程细节的关注和持续优化的承诺。这种优化思路对于其他嵌入式系统的制造测试也具有参考价值。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
876
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136