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文檔簡介
1、近年來,電子產(chǎn)品的消費需求越來越高,消費者們不僅關(guān)注電子產(chǎn)品的性能,而且更加關(guān)注其產(chǎn)品本身是否輕便、小巧、易于攜帶。這為消費類電子產(chǎn)品的設(shè)計帶來了很大的挑戰(zhàn)。微處理器作為電子產(chǎn)品的核心元件,其本身性能的好壞直接影響著電子產(chǎn)品的用戶體驗。因此,很多芯片制造廠商都大力提升其微處理器的集成度,這造成了集成電路特征尺寸不斷減小,功耗密度不斷增加,芯片的工作溫度也隨之提高。過高的芯片溫度導致晶體管漏電功耗增加,轉(zhuǎn)換速率降低,電路可靠性下降等一系列
2、嚴重的問題。針對這種情況,目前高性能微處理器中普遍采用動態(tài)熱管理技術(shù)對其工作溫度進行實時管理。
動態(tài)熱管理技術(shù)依靠微處理器中集成的熱傳感器,采用有效的熱點監(jiān)控算法和溫度重構(gòu)算法來計算微處理器的工作溫度狀況,根據(jù)這一溫度狀況,來決定是否發(fā)出預警或者采取必要的響應。因此,熱點監(jiān)控算法和溫度重構(gòu)算法的好壞直接影響動態(tài)熱管理的效率。本文基于這兩種應用分別展開了算法的研究及優(yōu)化,并在實驗中仿真驗證這些算法的性能。
在熱點監(jiān)控部
3、分,本文首先研究如何利用K-means聚類算法和雙重聚類算法實現(xiàn)以少量熱傳感器有效監(jiān)控全部熱點的方法?;谶@些方法,再結(jié)合熱點分布的一些特性,設(shè)計者提出了考慮熱梯度的K-means聚類優(yōu)化算法和考慮溫度奇異點的雙重聚類優(yōu)化算法對熱點監(jiān)控效率進行改進。仿真結(jié)果表明,這兩種優(yōu)化算法無論在熱點監(jiān)控誤差上還是傳感器使用數(shù)量上,均比原有算法表現(xiàn)更為優(yōu)秀。其中,在相同誤差要求下,考慮溫度奇異點的雙重聚類優(yōu)化算法所使用的傳感器數(shù)量比考慮熱梯度的K-m
4、eans聚類算法更低。
在微處理器溫度分布重構(gòu)部分,本文提出兩種利用非均勻分布熱傳感器溫度采樣值重構(gòu)整個微處理器溫度分布的方法。其中,基于V圖頻譜濾波的方法使用非均勻采樣向均勻采樣轉(zhuǎn)化的思想,通過傅里葉變換和余弦變換,簡單快速的實現(xiàn)了溫度的重構(gòu),但是誤差狀況不是很理想。另一種方法是距離倒數(shù)加權(quán)平均算法,該方法精度高,但時間代價大。針對動態(tài)熱管理中的時間及時性要求,提出分塊距離倒數(shù)加權(quán)優(yōu)化算法和基于V圖相鄰關(guān)系的距離倒數(shù)加權(quán)優(yōu)化
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