基于K-Means聚类的分块测试响应压缩方法：原理、优化与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着半导体技术的飞速发展，芯片的集成度不断提高，规模和复杂度日益增加。在芯片生产过程中，测试是确保芯片质量和性能的关键环节，而测试响应数据量也随之急剧增长。这一增长趋势给芯片测试带来了一系列严峻的挑战，涵盖存储、传输和处理等多个重要方面。

在存储方面，大规模的测试响应数据需要占用大量的存储空间。传统的存储设备难以满足如此庞大的数据存储需求，不仅增加了存储成本，还可能导致存储设备的性能瓶颈，影响数据的存储和读取效率。例如，对于一些高端的复杂芯片，其单次测试产生的响应数据量可能达到数GB甚至更高，