量产 如何 隔离 坏块 如何有效屏蔽量产硬盘坏块？

1、生产工艺优化

生产过程中，如果每个芯片都被允许有缺陷，那么芯片生产成本将会急剧下降。因此，厂商需要不断地优化生产工艺，以降低坏块数量。一些提高芯片质量的技术包括：极小化伙伴(Defect-Partner Minimization，DPM)和改善锁存环节的可靠性。

DPM技术旨在消除两个缺陷之间相互影响的影响（也称作协作缺陷，Cooperative Defects）。例如，一个无法正确编写数据的逻辑电路缺陷，有可能因为相较于主任务而弱小的容错能力，导致未能生成正确的控制信号。这种未被理解的缺陷协作会导致许多产品毁坏，因此我们需要寻找这些缺陷对，并消除它们。改善锁存环节的可靠性则是通过增加时钟延迟和口哨宽度来调整锁存电路。

2、专业测试

生产流程完毕后，芯片将被送到测试员手上。测试员使用设计的测试方法来确定芯片的可靠性，从而确定其在市场上的适用情况。使用测试算法的主要目的是为了避免不经意地忽略坏块，提前发现一些问题，提高芯片隔离的效果。此外，由于较低电压和更高速的芯片主频、更高功耗等因素，各种测试算法不断地被充实和改善。

例如，遇到朝向矩阵坏块的时候，现有算法会通过屏蔽导体来防止对方面的点受到影响，防止坏块传播。而对于地方性检查逻辑坏块，相应的测试硬件和测试程序将在新收到的芯片清单上进行特定的检查，如果存在坏块，则自动将其包括在内。

3、故障管理

在厂家中，会用到类似“干露娜”之类的工具来自动化识别和处理数量巨大的芯片故障。针对各种故障，可以使用不同的处理方式。例如，一些现代化的生产线上，设立了专门的临时存储空间。当芯片在测试过程中被识别出来，测试员将从平台上取下整体，将其危险芯片放置到预留的存储空间中。随后，这些设备将会进入额外的级别较低的设备探测流程中。这些芯片有用之处的单元将被无损修复，而无用的部分则被拆除，以便有技能的技术团队进行进一步的几何分析。

4、机器学习技术

近年来，随着技术的发展，各厂商在芯片的质量方面使用了越来越多的人工智能技术，通过机器学习技术来提高芯片产品的质量和有效性。

使用机器学习技术，可以将芯片检测和隔离的自动化程度提高到更高的水平。具体来说，机器学习模型可以使用多维数据模型或大规模模型来测试芯片的每一个单元，根据芯片的运行数据，发现其中的缺陷，然后对缺陷进行分类、评估，最终进行坏块隔离，以确保生产的芯片质量达到设计要求。