基于稀疏字典学习的VLSI温度场重构技术

作     者：张天一 李文昌 肖金玉 刘剑 ZHANG Tian-yi;LI Wen-chang;XIAO Jin-yu;LIU Jian

作者机构：中国科学院半导体研究所北京海淀区100083 中国科学院大学微电子学院北京石景山区100049 华润上华科技有限公司江苏无锡214028 中国科学院大学材料科学与光电技术学院北京石景山区100049 

出 版 物：《电子科技大学学报》 (Journal of University of Electronic Science and Technology of China)

年 卷 期：2021年第50卷第4期

页      码：502-507页

摘      要：多核处理器等超大规模集成电路芯片通常采用动态热管理技术处理热问题。高精度重构芯片温度场是动态热管理正确运行、保证被测芯片运行性能及工作可靠性的前提条件。基于频域分析的温度场重构技术损失了一部分高频信息,重构精度较低。为了提升温度场重构精度,该文提出了一种基于稀疏字典学习的温度场重构方法。该方法通过字典学习将温度场先验信息稀疏表示,同时设计温度传感器位置分配方案,实现了温度场的重构。实验结果证明了相比基于频域分析的温度场重构方法,所提方案具有更优越的温度场重构性能。

主 题 词：字典学习 动态热管理 稀疏表示 温度传感器 温度场重构 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 080202[080202] 08[工学] 082501[082501] 0802[工学-机械学] 0825[工学-环境科学与工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.12178/1001-0548.2020417

馆 藏 号：203104506...