(57)【要約】【課題】  ＣＰＵとメモリを備えた装置で、ＣＰＵとメモリとでデータを伝送するデータバスの駆動周波数が高速になった場合にも、メモリの異常を高精度で検知可能なメモリ診断方法及びメモリ診断プログラムを提供すること。【解決手段】  データバス２、５、６、７の異常診断を診断用データを用いて行う際に、診断用データの作成を乱数を用いた統計処理によりＣＰＵ１でおこなう。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＰＵとデータバスを介してデータが伝送されるメモリで、前記データバスの異常診断を診断用データを用いて行う際に、前記診断用データの作成を統計処理を施した乱数により前記ＣＰＵでおこなう診断用データ作成ステップと、この診断用データ作成ステップによって作成された前記診断用データを診断対象の前記メモリに書込む書込みステップと、この書込みステップにより書き込まれた前記診断用データを前記データバスを介して読込む読み込みステップと、前記ＣＰＵで前記読み込みステップで読み込まれた前記診断用データと前記診断用データ作成ステップで作成された診断用データとを比較する比較ステップとを有することを特徴とするメモリ診断方法。
【請求項２】
前記診断用データを診断対象のメモリに書込む書込みステップの際に用いる前記診断用データは、診断対象メモリの診断サイズと転送語長を一致させたデータを用いていることを特徴とする請求項１記載のメモリ診断方法。
【請求項３】
前記診断データ作成ステップで前記診断データを作成する際に用いる乱数は、擬似乱数であることを特徴とする請求項１記載のメモリ診断方法。
【請求項４】
前記診断用データは、生成の際に用いた乱数自身に規則的変化があり、かつ、前記ＣＰＵから前記データバスを介して前記メモリにＮ回目の転送とＮ＋１回目の転送において注目するビットに変化がない場合、該注目するビットをＭ回おきに反転した前記診断用データ用いていることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のメモリ診断方法。
【請求項５】
ＣＰＵとデータバスを介してデータが伝送されるメモリで、前記データバスの異常診断を診断用データを用いて行う際に、前記診断用データの作成を統計処理を施した乱数により前記ＣＰＵでおこなう診断用データ作成ステップと、この診断用データ作成ステップによって作成された前記診断用データを診断対象の前記メモリに書込む書込みステップと、この書込みステップにより書き込まれた前記診断用データを前記データバスを介して読込む読み込みステップと、前記ＣＰＵで前記読み込みステップで読み込まれた前記診断用データと前記診断用データ作成ステップで作成された診断用データとを比較する比較ステップとをコンピュータに実行させることにより異常を診断するメモリ診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＰＵにそれぞれデータバスを介して接続されているメモリを具えた装置で、それぞれのデータバスの異常診断を行なうメモリ診断方法及びメモリ診断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
パソコン等の情報処理装置のように、ＣＰＵにデータバスを介して接続されているメモリによって記憶動作をおこなっている装置では、もし、メモリを構成しているメモリ素子に何らかの障害が生じている場合、メモリに書き込んだデータが正しく記憶されないため、その装置は正常な動作をおこなうことが出来ない。
【０００３】
そのため、メモリを搭載している装置では、通常、従来から装置の動作の正常性を確認するために、メモリ素子に障害が生じているか否かを診断するメモリ診断が行われている。
【０００４】
このメモリ診断方法は、一例を挙げれば、まず、ＣＰＵ（中央演算処理装置）内のレジスタに格納されているテストデータをデータバスを介して、連続して診断対象のメモリの全アドレスに書き込む。その後、メモリの全アドレスからデータを連続して読み出し、書き込みデータと読み出しデータとを相互に比較処理する。それにより、メモリが正常であるか否かをチェックしている。
【０００５】
なお、このメモリ診断方法の場合、メモリの全アドレス領域の各ビットが正常に動作するかをチェックするためには、全ビットを変化させる必要がある。そのため、テストデータとして、各ビットの値が相反する２つ以上のデータパターンを用いている。
【０００６】
例えば、３２ビット幅のデータを書き込み、また読み出すメモリにおいては、テストデータとして、５５５５５５５５ｈとＡＡＡＡＡＡＡＡｈ（ｈは１６進数表示：以下同じ）の２パターンを使用し、それぞれのテストデータにおいて、書き込み、読み出し、比較のシーケンシャルの処理を行うことで、メモリの全アドレス領域の各ビットをチェックしている。（例えば、特許文献１を参照）
これらのメモリ診断では、前提として、データの伝送路であるデータバスが、データバスの駆動周波数に対して、十分に駆動周波数を伝送できるように設計されていて伝送路特性が安定していた。したがって、図１０（ａ）および（ｂ）に波形図を示すとおり、図１０（ａ）に示した、書き込むデータ（Ｗｒｉｔｅデータ）と図１０（ｂ）に示した、実際に書き込まれたデータとのチェック結果は、殆どの場合は一致していた。極めて稀には、一致しない異常な場合が発生していたが、その異常の原因は、メモリやデータバスの偶発故障だけと言ってもよいものであった。
【０００７】
なお、通常のメモリ診断と言った場合、単にメモリの診断だけにとどまらず、診断は広範囲に行われている。それらは、計算機に接続された周辺機器に限らず、内蔵されたメモリやバス等に対しても行われている。例えば、マイクロコンピュータにおいては、ＣＰＵボード上のメインメモリやＩ／Ｏポートに対しても障害が発生していないかの診断が行われる。（例えば、特許文献２を参照）
【特許文献１】特開２００２−３１２２５２号公報    （［０００２］、［０００３］）
【特許文献２】特開平９−３３０２７６号公報    （［０００２］）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来は、データバスの駆動周波数を伝送できていたため、その伝送特性まで考慮する必要がなかった。よって、メモリ診断は、個々のメモリについて故障の有無を特定すればよく、Ｒｅａｄｂａｃｋによるメモリ診断で検出できていた。
【０００９】
一般に、装置に組み込まれた状態でのメモリ診断では、単独状態の個々のメモリ自体は、既に個別に検査されているので、異常は存在しないと判断してよく、装置に組みこまれた際のＣＰＵとメモリとの間でデータを伝送するデータバスの経路による遅延等の伝送特性に問題がある場合が多い。したがって、装置に組み込まれた状態でのメモリ診断では、データバスの伝送路特性の影響も十分にチェックする必要がある。
【００１０】
すなわち、半導体テクノロジーの進歩に伴い、半導体集積回路の性能は年々向上しており、CＰＵの内部動作周波数も向上している。ただし、CＰＵとメモリとの間のデータバスの周波数は、基板上の配線の遅延時間などの制約から、CＰＵの内部周波数よりも低速にせざるを得なくなっている。データバスのデータ転送速度を向上させるため、バス幅（バス線の本数）を広げることも、行われてきているが、基板設計の難しさやパッケージの端子数（ピン数）増加などの制約があり、対応が困難な場合が多い。
【００１１】
また、データバスの伝送路特性の非線形な部分が駆動周波数の高速化に対応できず、メモリ診断に影響を及ぼしている場合も考えられる。したがって、メモリ診断の際には、データバスの非線形な部分が十分な周波数特性に対応できているか否をチェックする必要がある。
【００１２】
以下に、データバスの伝送路特性の影響について説明する。
【００１３】
図１１は、Ｗｒｉｔｅデータとメモリに実際に書き込まれたデータの比較波形図である。点線はＷｒｉｔｅデータで、実線は実際に書き込まれたデータを示している。各データの“１”と“０”はデータと閾値とを比較して、閾値に対する大小関係をよって判断している。
【００１４】
図１２は、データと閾値との判断についてのデータバスの伝送路特性による具体例を示す説明図である。
【００１５】
つまり、伝送路特性は非線形なため、例え、メモリのメモリ素子が正常であっても、データバスの駆動周波数に対する伝送路特性によっては、データ異常が発生する場合がある。
【００１６】
図１２に示したように、データの“１”と“０”は、閾値により判断しており、時刻（３）において、データを１から０に変化させた場合、時刻（４）におけるメモリ及びデータバスは、次に示す３状態のうち、或る１つの状態を取る。
【００１７】
（Ａ）の場合：  読み出しデータが閾値より大なので“１”と判定する
（Ｂ）の場合：  読み出しデータが閾値より小なので“０”と判定する
（Ｃ）の場合：  読み出しデータが閾値より小なので“０”と判定する
Ｗｒｉｔｅデータと比較すると、（Ａ）は、診断異常であり、（Ｂ）及び（Ｃ）は診断正常である。
【００１８】
一方、時刻（１）においてデータを１から０に変化させた場合、時刻（２）におけるメモリ及びデータバスは、前述と同様の３状態を取ったとしても、（Ａ）、（Ｂ）および（Ｃ）の全ての読み出しデータが閾値より小なので、“０”と判断される。そのため、異常を検知できない。
【００１９】
従来のメモリ診断方法では、データバスの駆動周波数が高速になったとき、異常を検知できないという問題があった。
【００２０】
本発明はこれらの事情にもとづいてなされたもので、ＣＰＵとメモリを備えた装置で、ＣＰＵとメモリとでデータを伝送するデータバスの駆動周波数が高速になった場合にも、メモリの異常を高精度で検知可能なメモリ診断方法及びメモリ診断プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本願発明の一態様によれば、ＣＰＵとデータバスを介してデータが伝送されるメモリで、前記データバスの異常診断を診断用データを用いて行う際に、前記診断用データの作成を統計処理を施した乱数により前記ＣＰＵでおこなう診断用データ作成ステップと、この診断用データ作成ステップによって作成された前記診断用データを診断対象の前記メモリに書込む書込みステップと、この書込みステップにより書き込まれた前記診断用データを前記データバスを介して読込む読み込みステップと、前記ＣＰＵで前記読み込みステップで読み込まれた前記診断用データと前記診断用データ作成ステップで作成された診断用データとを比較する比較ステップとを有することを特徴とするメモリ診断方法が提供される。
【００２２】
また、前記診断用データを診断対象のメモリに書込む書込みステップの際に用いる前記診断用データは、診断対象メモリの診断サイズと転送語長を一致させたデータを用いていることを特徴とする。
【００２３】
また、前記診断データ作成ステップで前記診断データを作成する際に用いる乱数は、擬似乱数であることを特徴とする。
【００２４】
また、前記診断用データは、生成の際に用いた乱数自身に規則的変化があり、かつ、前記ＣＰＵから前記データバスを介して前記メモリにＮ回目の転送とＮ＋１回目の転送において注目するビットに変化がない場合、該注目するビットをＭ回おきに反転した前記診断用データ用いていることを特徴とする。
【００２５】
また本願発明の一態様によれば、ＣＰＵとデータバスを介してデータが伝送されるメモリで、前記データバスの異常診断を診断用データを用いて行う際に、前記診断用データの作成を統計処理を施した乱数により前記ＣＰＵでおこなう診断用データ作成ステップと、この診断用データ作成ステップによって作成された前記診断用データを診断対象の前記メモリに書込む書込みステップと、この書込みステップにより書き込まれた前記診断用データを前記データバスを介して読込む読み込みステップと、前記ＣＰＵで前記読み込みステップで読み込まれた前記診断用データと前記診断用データ作成ステップで作成された診断用データとを比較する比較ステップとをコンピュータに実行させることにより異常を診断するメモリ診断プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、メモリ診断の際にデータとデータを伝送するデータバスの伝送路特性も考慮して診断を行なうので、データの書き込みによって同一転送データにおけるビット方向の内容、及び同一ビット位置における時系列的な内容に伴い変化する２通りの障害も検出可能となる。しかも、特別なハードウェア必要とせずに、また、複雑なデータ作成処理を伴わずに、高精度のメモリ診断をおこなうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明を実施するための最良の形態を、図面を参照して説明する。
【００２８】
まず、本発明の基本的になっている考え方について説明する。
【００２９】
ＣＰＵにデータバスを介して接続されているメモリ等の構成で、データバスやメモリを診断データを用いて診断する際、図１に波形図を示したように、診断データを伝送するデータバスの駆動周波数が低く、かつ、伝送路特性が安定領域である場合は、従来の方式でも、時刻（１‘）から（２‘）においてデータを１から０に変化させても、常に正しい結果が得られる。
【００３０】
しかしながら、上記において図１２を参照して説明したとおり、近時、診断データを伝送するデータバスの駆動周波数が高くなってきたことに伴って、正しい結果が得られない場合が生じている。そのため、データバスやメモリの診断に際しては、新たな条件として、時間に対する伝送路特性を考慮するようにした。
【００３１】
つまり、データバスの駆動周波数が高くなってきたことに対応する高精度のメモリ等の診断では、図２に模式図を示したように、診断に用いるデータはビット番号及び時間［ｔ］を考慮する必要がある。図２において、横軸はビット番号であり、縦軸（斜軸）は時間であり、高さ方向はデータの１、０を示している。すなわち、ＢＩＴ０の時間軸方向のデータは、１、０、１、１であり、ＢＩＴ２の時間軸方向のデータは、０、１、０、１であり、ＢＩＴ３の時間軸方向のデータは、１、１、１、１である。
【００３２】
次に、図３、図４および図５の各波形図を用いて、時間軸方向の診断データについて説明する。
【００３３】
図３は、ある特定のビットを見た場合の波形図で、波形は、診断データを毎回交互に反転することを示している。この場合、データバスは駆動周波数の１／２で駆動されている。
【００３４】
図４も、ある特定のビットを見た場合の波形図で、波形は、診断データを２回転送の度に反転することを示している。この場合、データバスは駆動周波数の１／４で駆動されている。
【００３５】
図５は、ある特定のビットを乱数に従って転送した場合を示す波形図である。データ転送回数を大きく取ることにより、各ビットにおけるデータバスは駆動周波数ｘを０＜＝ｘ＜１／２の範囲で、まんべんなく駆動されている。
【００３６】
データバスの伝送特性は、駆動周波数に依存しているので、図５に示したように、診断データとして乱数を用いた場合には、診断回数を多くすることによって、ビット位置と各ビットの駆動周波数に対して、想定される周波数を洩れなく試すことが出来、高精度の診断をおこなうことができる。
【００３７】
つまり、本発明では、診断データとして乱数を用いて、ビット位置と各ビットの駆動周波数に対して、想定される周波数を網羅することにより、データバスの伝送路特性を加味して、メモリ及びそれをＣＰＵに接続しているデータバスの診断を行うものである。
【００３８】
次に、上述の基本的な考え方にもとづいた実施の態様について説明する。
【００３９】
図６は、本発明を適用した診断用データを用いて診断される一例の情報処理装置のブロック図である。
【００４０】
ＣＰＵ１には、データバスＡ２を介してバスブリッジ３が接続されている。このバスブリッジ３はＤＭＡＣ４（ダイレクト・メモリ・アクセス・コントローラ）を具備している。また、バスブリッジ３に接続されたデータバスＢ５、データバスＣ６及びデータバスＤ７には、それぞれ、メモリＢ８、メモリＣ９およびメモリＤ１０が接続されている。
【００４１】
これらの構成において、メモリＢ８、メモリＣ９およびメモリＤ１０は診断対象のメモリであり、例えばページメモリのような大容量のメモリを示している。また、各メモリ間におけるデータのやり取りは、ＤＭＡＣ４の制御により、全てＤＭＡ転送（ダイレクト・メモリ・アクセス転送）で行われている。その際のＤＭＡ転送は、対象となるデータバス２、５、６、７における最大ビット長を用いて行っている。
【００４２】
これらの構成に対して、本発明のメモリ診断では、乱数に対する統計処理によって作成した診断用データを用いて診断を行っている。
【００４３】
なお、診断用データに用いる乱数の生成方法は、一般に行われているものを用いているもので、通常、乱数の生成方法は、物理現象の不規則性を利用して乱数を生成する方式と、数学的な演算処理によって長い周期の乱数列を生成する方式とが知られている。
【００４４】
物理現象の不規則性を利用して乱数を生成する方式では、例えば、抵抗体の熱雑音により乱数を生成する方式や、リングオシレータなどのアナログ出力からアナログ−デジタル変換、コバルト−６０の放射線量、セシウム−１３７の崩壊によるガンマ線放射、トランジスタの熱雑音、ダイオードの熱雑音、ネオン放電管からの雑音等によって乱数を得る方式等が知られている。
【００４５】
しかしながら、これらの方式では、必ずしも全く偏りのない粗雑な乱数が得られるわけではなく、ビット単位の偏りや周期性が生じてしまうことがある。
【００４６】
また、数学的な演算処理によって長い周期の乱数列を生成するソフトウェア生成の乱数は、疑似乱数と呼ばれるように、出力した乱数列に一定の規則性があり、結果に誤った指向性が出たり、結果の収束に影響したりすることがある。
【００４７】
したがって、一般的な擬似乱数生成法では、与えられたシード（種）に所定の乱数演算を繰り返すことにより擬似乱数を生成する。すなわち、乱数演算の関数をＦとした場合、シードとして初期値Ｒ（０）が与えられると、乱数列Ｒ（１）、Ｒ（２）、Ｒ（３）、…は、“Ｒ（ｉ＋１）＝Ｆ（Ｒ（ｉ））”の式により順番に生成される。そして、乱数Ｒ（１）、Ｒ（２）、Ｒ（３）、…を結合することにより、所望の長さの擬似乱数を生成している。
【００４８】
次に、ＣＰＵ１で作成する診断用データの作成方法について説明する。この場合、乱数は擬似乱数を用いている。
【００４９】
図７は、診断用データの作成方法のフローチャートである。以下、このフローチャートを参照して説明する。
【００５０】
まず、診断用データの作成に用いる乱数は診断している間における乱数変化の傾向を異なるものとするために、乱数の種データを更新設定する。なお、例えば種データは、システム時計の秒情報、または一定加算値を用いる。（ステップＳ１）
次に、診断対象に応じた診断サイズｉを入力する。（ステップＳ２）
次に、乱数を取得する。（ステップＳ３）
次に、取得した乱数の値がＣＰＵ１が扱う要求長であるビット長（ＣＰＵレジスタビットサイズ）に対して足りているか否かを判断する。（ステップＳ４）
判断結果により、ビット長に対して不足している場合（ＮＯの場合）には、ＣＰＵレジスタビットサイズｊを入力する。（ステップＳ５）
次に、複数の乱数値と論理シフト演算処理し、論理和処理を用いて要求長に一致したデータを作成する。すなわち、データに対し乱数ビット分を右に論理シフト後、新たな乱数をＯＲする（ステップＳ６）。
【００５１】
次に、作成したデータを入力する。（ステップＳ７）
次いで、（ステップＳ７）で入力されたデータ、および、（ステップＳ４）でビット長に対して足りていると判断されたデータは、ＣＰＵレジスタ長と転送長が等しいか否かを判断される。（ステップＳ８）
（ステップＳ８）の判断で、Ｙｅｓの場合は、乱数の値の特定ビットが１，０，１のように定期的に繰り返す規則的変化をしているか否かを判断する。すなわち、ＤＭＡＣ４が用いるビット長＝ＣＰＵ１が扱うビット長×Ｎ（Ｎ＝１〜無限大）を満たす場合において、ｎ×ｉ＋ａ回目（ｎ＝２，ａ＝１の場合、ｉが奇数の時）（ステップＳ９）
（ステップＳ９）の判断で、Ｙｅｓの場合、ｎ×ｉ＋ａ回目（ｎ＝２，ａ＝１の場合、ｉが奇数の時）に限り、定数ｂ（ｂ＝２に対し、特定ビット位置（０〜ＣＰＵ１が扱うビット長−１）乗＝１など）を加算する。それにより診断サイズ分の乱数データによる診断用データを作成する。（ステップＳ１０）
（ステップＳ１０）で作成されたデータを、診断用データのｉ番目に設定する。（ステップＳ１１）
次いで、設定データを入力する。（ステップＳ１２）
なお、上述の場合は、擬似乱数を用いたが、物理現象から生成された乱数を用いることもできる。
【００５２】
次に、作成された診断データを用いた診断対象メモリの診断についての基本的な処理を説明する。
【００５３】
図８は、診断対象のメモリの診断を行う際の、診断用一時メモリと診断対象メモリとの関係を示す説明図である。診断対象メモリＭＸの診断は、バスブリッジ３を介して異なるメモリの間で行う。診断対象メモリＭＸの領域は、Ｎ−１、Ｎ、Ｎ＋１、Ｎ＋２に分割されている。また、診断用一次メモリＭ１は、診断用データの格納領域１１とＲｅａｄｂａｃｋ用領域１２を有している。
【００５４】
まず、診断用一時メモリＭ１と診断対象メモリＭＸを指定する。
【００５５】
その際、診断用データは、ＣＰＵ１が図７に示したフローチャートに従って作成する。
【００５６】
図８の矢印Ａで示したように、ＣＰＵ１はＤＭＡＣ４を用いて、診断用一時メモリの診断データを診断対象メモリＭＸのＮ−１領域へ書き込む。
【００５７】
図８の矢印Ｂで示したように、ＣＰＵ１はＤＭＡＣ４を用いて、先の手順で書き込んだデータを診断用一時メモリのＲｅａｄｂａｃｋ用データ領域へ読み込む。
【００５８】
図８の矢印Ｃで示したように、ＣＰＵ１は、診断用データの格納領域の診断用データとＲｅａｄｂａｃｋ用データ領域のＲｅａｄｂａｃｋ用データとを比較し、一致度をチェックして異常の有無を調査する。
【００５９】
次に、ＣＰＵ１はＤＭＡＣ４を用いて、診断用一時メモリの診断データを診断対象メモリＭＸのＮ領域へ書き込む。
【００６０】
以下同様で、診断対象メモリＭＸのＮ＋１、Ｎ＋２に対して同様の処理を施し、診断対象メモリＭＸの全てを診断するまで繰り返す。
【００６１】
最後に、診断対象メモリＭＸ全体を計画最小回数〜計画最大回数まで繰り返し診断を行う。
【００６２】
なお、用いた診断用データが、擬似乱数自身に規則的変化があり、かつＮ回目の転送とＮ＋１回目の転送において注目するビットに変化がない場合、そのビットをＭ回おきに反転するデータを用いる。
【００６３】
次に、上述のメモリ診断の基本的な処理を用いた、メモリ診断の詳細について説明する。図９は、メモリ診断方法の詳細なフローチャートである。
【００６４】
この場合、以下の設定で行う。メモリ１を診断用一時メモリ、メモリ２を診断対象メモリＭＸと仮定する。また、診断サイズを１Ｍバイトと仮定する。ＣＰＵ１は、診断用一時メモリに対して、転送語長と一致したデータである１Ｍバイト分の乱数データを作成する。その際、乱数種はｉを用いる。
【００６５】
まず、診断回数ｉを１０００と仮定し、ｉ＝１０００をキーボード等により入力する。（ステップＳ２１）
次に、サブルーチンとして予め定められている「乱数データ作成処理」を呼び出す。（ステップＳ２２）
診断対象メモリＭＸの分割数ｊをキーボード等により入力する。（ステップＳ２３）
次に、ＤＭＡＣ４を用いて、診断用一時メモリの診断データを診断対象メモリＭＸへ１Ｍバイト書き込む。（ステップＳ２４）
次に、ＤＭＡＣ４を用いて、診断用一時メモリの診断データを診断対象メモリＭＸへ１Ｍバイト書き込む。ＤＭＡＣ４を用いて、診断対象メモリＭＸから診断用一時メモリのＲｅａｄｂａｃｋメモリへ１Ｍバイト読み込む。（ステップＳ２５）
診断メモリのサイズｋをキーボード等により入力する。（ステップＳ２６）
次に、診断用一時メモリの診断データとＲｅａｄｂａｃｋメモリを排他的論理和（ｅｘｏｒ）し、結果が０であれば正常と判断する。１が立っている場合、該当するデータバスまたはメモリが異常と判断する。（ステップＳ２７）
異常と判断された場合は、診断エラーとなる。（ステップＳ２８）
診断メモリのサイズｋについての結果を入力する。（ステップＳ２９）
以下、同様に、診断対象メモリＭＸの分割数ｊ、診断回数ｉについても、フローチャートに沿った処理を施す。（ステップＳ３０）（ステップＳ３１）
それにより、上記処理を診断対象メモリＭＸ全域にわたり実施する。しかも、その処理を１０００回繰り返す。
【００６６】
このようなメモリ診断を行うことにより、データの書き込みによって同一転送データにおけるビット方向の内容や、同一ビット位置における時系列的な内容に伴い変化する障害も検出することができる。
【００６７】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。例えば、上述の実施の形態では、説明の便宜のために各機能を有する部分に個別の名称を付して説明したが、各機能を有する部分を兼用し、或いは、更に細分化して実施するなど種々設計変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明の基本的な考え方を説明するための参考波形図。
【図２】本発明の基本的な考え方を説明するための説明図。
【図３】本発明の基本的な考え方を説明するための波形図。
【図４】本発明の基本的な考え方を説明するための波形図。
【図５】本発明の基本的な考え方を説明するための波形図。
【図６】本発明を適用した診断用データを用いて診断される一例の情報処理装置のブロック図。
【図７】診断用データの作成方法のフローチャート。
【図８】診断対象のメモリの診断を行う際の、診断用一時メモリと診断対象メモリとの関係を示す説明図。
【図９】本発明のメモリ診断方法の詳細なフローチャート。
【図１０】（ａ）および（ｂ）は、従来のメモリ診断方法を説明するための波形図。
【図１１】従来のメモリ診断方法を説明するための波形図。
【図１２】従来のメモリ診断方法を説明するための説明図。
【符号の説明】
【００６９】
１…ＣＰＵ、２…データバスＡ、３…バスブリッジ、４…ＤＭＡＣ、５…データバスＢ、６…データバスＣ、７…データバスＤ、８…メモリＢ、９…メモリＣ、１０…メモリＤ、１１…診断用データ領域、１２…Ｒｅａｄｂａｃｋ用領域。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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