一种基于TSV阵列的滤波器及其TSV阵列的设计方法

    公开(公告)号:CN116470254A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310460568.0

    申请日:2023-04-26

    摘要: 本申请涉及滤波领域,具体提供了一种基于TSV阵列的滤波器及其TSV阵列的设计方法。基于TSV阵列的滤波器包括块体硅,块体硅相对侧面固定设置有第一结构层,第一结构层远离块体硅一侧固定设置有第二结构层,块体硅内部设置有多个TSV,TSV贯穿块体硅,贯穿方向与第一结构层所在平面垂直,第一结构层和第二结构层内部固定设置有连接结构,连接结构连接TSV。本发明滤波器不是通过增大面积降低实现截止频率的降低,而是通过设置TSV实现的,TSV充分利用了平面垂直方向上的空间,实现了三维方向上的设计;本申请通过改变TSV的阵列结构、尺寸等改变截止频率,因此不需要大幅度增加面积实现截止频率的降低。本申请还提供了一种根据截止频率需求设计TSV阵列的方法。

    一种两阶段TSV智能热力协同优化方法

    公开(公告)号:CN116484686A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310460231.X

    申请日:2023-04-26

    IPC分类号: G06F30/23

    摘要: 本申请涉及集成电路领域,具体提供了一种两阶段TSV智能热力协同优化方法,该方法包括如下步骤:S1,构建模型,并确定最佳网格尺寸;S2,粗网格低精度快速优化;S3,细网格高精度精确优化;S4,最优参数的输出和验证。本发明提出一种两阶段TSV智能热力协同优化方法。本发明与传统的方法相比,减少了获取数据集的时间,然后使预优化区域中的数据量增多,使最终优化的结果更加精确。具体地,第一阶段是对TSV峰值温度粗网格,低精度的快速搜索,第二阶段对TSV峰值温度细网格、高精度的准确搜索,该方法可以减少获取神经网络训练数据的时间,同时增加了在预优化区域内采样点数量,提升了在预优化区域神经网络的精度,因此,优化时间较短,效率较高。