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公开(公告)号：CN113467590A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111035472.7
申请日：2021-09-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06F1/20 , G06F15/173 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于相关性和人工神经网络的众核芯片温度重构方法及系统，该方法基于众核芯片核与核之间温度变化之间的相关性确定了热传感器的分布位置；人工神经网络能够根据热传感器获得的部分核的温度得出众核芯片中所有核的温度。本发明可以支持众核芯片在多种负载情况下进行温度重构；当众核芯片运行多种不同的应用的时候不需要重新确定热传感器的分配位置和也无需重新训练人工神经网络。本发明所需热传感器数目少，重构得到的温度精度高，能适应多种负载情况，因此有着良好的实用价值和广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN113467590B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111035472.7
申请日：2021-09-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06F1/20 , G06F15/173 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于相关性和人工神经网络的众核芯片温度重构方法及系统，该方法基于众核芯片核与核之间温度变化之间的相关性确定了热传感器的分布位置；人工神经网络能够根据热传感器获得的部分核的温度得出众核芯片中所有核的温度。本发明可以支持众核芯片在多种负载情况下进行温度重构；当众核芯片运行多种不同的应用的时候不需要重新确定热传感器的分配位置和也无需重新训练人工神经网络。本发明所需热传感器数目少，重构得到的温度精度高，能适应多种负载情况，因此有着良好的实用价值和广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN113760660A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111043131.4
申请日：2021-09-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出了一种基于长短时记忆神经网络的三维多核芯片温度预测方法及系统，其中所述方法采用的模型通过长短时记忆神经网络层与全连接层相结合实现，其中长短时记忆神经网络层接收历史温度信息作为输入；全连接层输出多个时间长度后的预测温度信息。本发明提出的方法可为多核芯片中动态温度管理模型提供时间与空间的热分析：即预测节点的温度变化和三维多核芯片的温度分布。本发明通过神经网络对三维多核芯片中温度变化模式的学习能确定潜在热点的位置，较为准确地对每个节点进行多步长温度预测，从而便于动态温度管理模型对芯片整体温度分布情况的掌握，进一步提前进行温度调控，避免热点的产生。
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公开(公告)号：CN113760660B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202111043131.4
申请日：2021-09-07
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/30 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提出了一种基于长短时记忆神经网络的三维多核芯片温度预测方法及系统，其中所述方法采用的模型通过长短时记忆神经网络层与全连接层相结合实现，其中长短时记忆神经网络层接收历史温度信息作为输入；全连接层输出多个时间长度后的预测温度信息。本发明提出的方法可为多核芯片中动态温度管理模型提供时间与空间的热分析：即预测节点的温度变化和三维多核芯片的温度分布。本发明通过神经网络对三维多核芯片中温度变化模式的学习能确定潜在热点的位置，较为准确地对每个节点进行多步长温度预测，从而便于动态温度管理模型对芯片整体温度分布情况的掌握，进一步提前进行温度调控，避免热点的产生。
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