一种考虑漏电流功耗的快速校正线性模型的瞬态热分析方法

随着集成电路特征尺寸不断缩小，三维集成电路越来越受重视。然而，由于三维集成电路采用多层堆叠，导致芯片内部能量密度极高、散热困难。因此，精确的三维集成电路热分析是控制三维集成电路温度的重要前提。此外，实验结果表明稳态和瞬态热分析的温度差异可高达60 K,因此，在某些温度敏感的关键场景中，快速、准确的瞬态热分析是必不可少的。基于已有文献提出的漏电功耗校正线性模型稳态热分析方法，本文进一步提出了快速校正线性模型方法应用于瞬态热分析问题中。该方法采用后向欧拉法对时间进行离散，并通过减少每个时刻点中迭代方程雅可比矩阵的更新以提高计算效率。实验结果表明：本文提出的方法在最高温差不超过0.521 K的精度下，相比已有的方法有约1.3～3.1倍的加速效果。     

基于XGBoost预测及弹性网误差补偿的室内定位算法

为解决室内定位系统中因环境动态变化而导致定位精度下降的问题,提出一种基于XG-Boost并融合弹性网的误差补偿算法.采用XGBoost定位模型对目标位置进行初步预测,当室内环境改变后,再采用弹性网算法构建误差补偿模型,修正XGBoost定位模型的定位误差,并与基于K近邻、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树等定位算法做...     

鲁棒主元分析和稀疏表示方法在模拟电路错误检测中的应用

模拟电路错误检测问题,即重点是检测出模拟电路芯片存在错误后确定错误元件或参数的问题,对于进一步明确错误产生原因,在设计或制造中加以改进,有重要的意义.经典做法是通过预先设置错误,并仿真得到其对应的响应数据,构造"错误字典",然后将测试信号与错误字典进行比对,识别其属于哪一类错误类型.本文提出一种基于数据稀疏表示方法来进行错误类型识别的新方法,它计算属于不同错误类型的数据在所有类型的数据构成的空间中的展开向量,根据得到的稀疏向量来判断其所属错误类型.对于稀疏表示方法无法进行准确分类识别的情况,采用SVM作为二级分类器进行修正.存在某些错误类型,其响应数据构成的空间之间线性相关性较强,对于稀疏表示后属于其中之一类型的数据,采用传统的SVM方法来加以辅助分类.在两个实验例子中,与SVM,Ada Boost以及没有加SVM辅助分类的单纯稀疏表示方法相比较,本文方法有更高的错误类型识别正确率.     

互连线高效时域多步积分模型降阶算法

为了进一步提高现有互连电路模型降阶算法的精度和效率,提出一种基于时域多步积分的互连线模型降阶算法.首先对原始电路的时域方程进行多步积分得到关于状态变量的二阶递推关系,然后通过二次Arnoldi方法得到投影矩阵,再通过投影矩阵对原始时域方程进行投影得到降阶系统.该算法可以保证时域积分后降阶系统和原始系统的状态变量在离散时间点的匹配,保证时域降阶精度,同时继承了已有算法所具有的数值稳定性及降阶系统的无源性.该算法不仅比现有的时域模型降阶算法复杂度低和比现有的频域模型降阶算法精度高,而且与时域单步积分的模型降阶算法相比,可以在保证与其计算复杂度相当的基础上,达到更高的精度.     

一种高效的模拟波形数据压缩方法

随着集成电路规模的增加,电路仿真的波形数据量也急剧膨胀.为了降低存储量,提出了一种高效的模拟波形数据压缩方法.该压缩方法是流压缩方法,采用预测、量化、编码等技术,所需的数据缓冲存储量很小,可在电路仿真时对仿真波形进行实时压缩和输出.在保持数据精度的同时,该方法可以达到很高的压缩比.该方法计算复杂度低,可以处理大数据量的波形文件,是一种非常实用的压缩方法.实际电路的仿真波形压缩测试结果表明,当波形误差在0.1%左右时,压缩文件大小仅为原文件的10%左右,极大地降低了数据存储量.     

基于模拟退火的三维集成电路水冷散热网络优化算法

三维集成电路(3D-IC)通过在垂直方向堆叠多层芯片有效提高了芯片的性能和集成度.然而,过高的功率密度和温度成为3D-IC集成度提高的最大障碍.水冷散热技术将冷却液注入两层芯片间的沟道有效解决了3D-IC的散热问题,同时也带来了过高温度梯度的问题以及对散热功耗,芯片可靠性的要求.本文提出一种在有硅穿孔限制下的基于模拟退火的沟道网络优化算法,算法基于温度仿真,对散热沟道进行放置与填充操作,设计出的沟道网络可以有效降低散热功率和温度梯度.实验中,与传统的均匀直沟道的设计方法相比,我们的方法可以在相同最高温和温度梯度限制条件下,降低散热功率达67.0%.     

基于Wiener滤波器的波形比较方法及其在最坏情况分析中的应用

提出一种基于Wiener滤波器的波形比较方法,应用于数模混合电路的最坏情况分析.该方法能考虑一定的时间容限和信号容限,自动比较电路在不同的工艺参数、电压和温度(PVT)组合下的仿真波形,通过波形形状的比较来实现电路性能验证,有效地提高了电路验证效率.此方法成功地运用到波形比较软件系统中,并已在Intel技术开发(上海)公司内部推广使用.     

N2、CO2和H2 O稀释对天然气层流燃烧速度的影响

利用CHEMKIN PRO软件分别探究了在标准大气压、393 K条件下, N_2、CO_2和H_2O三种稀释成分对天然气层流燃烧速度的影响规律,并进行了化学动力学分析.结果表明,天然气的层流燃烧速度随稀释气掺混量的增大逐渐降低,其中CO_2对层流燃烧速度的影响最为显著.自由基OH、H和O的浓度随稀释气掺混量的增大而逐渐减小,并且,天然气层流燃烧速度与OH和H的浓度之和密切相关.此外,通过设计几种虚拟成分分离了稀释气对天然气层流燃烧速度影响的物理效应(包括稀释效应与吸热效应)与化学效应,结果显示,稀释气体主要通过吸热效应对天然气的层流燃烧速度产生影响.在不考虑NO_x生成情况下,N_2影响天然气层流燃烧速度的主要方式是稀释与吸热;CO_2的化学效应随着稀释比增大逐渐减小,稀释与吸热效应则有所增强;不同稀释比下,H_2O的三种效应贡献率基本不变.     

基于自适应增强的静态随机存储单元失效率快速仿真算法

随着纳米工艺的不断推进,由随机工艺参数偏差引起的电路稳定性问题日益突出.静态存储器由大规模高度重复性电路单元结构组成,要保证整个芯片工作正常,要求单个单元电路失效的概率极低,相关的失效事件属于极端概率事件.传统的蒙特卡洛采样在产生足够的有效采样点和精确捕捉实际失效区域分布方面存在诸多缺陷.本文采用的自适应增强(AdaBoost)方法是一种新的统计学习技术,通过样本学习构建一个强分类器,可以过滤掉大量无效的采样点,使采样点更集中的分布在失效区域中.另外,本文引入交叉熵方法改进传统的重要性采样算法,达到更快的收敛速度.该方法综合了数据挖掘和极值理论的思想,能够快速精确地捕捉失效区域实际分布,相比于标准的蒙特卡洛采样方法,在不损失精度的情况下效率提高了1000倍以上.     

一种适用于FPGA应用的高效高速缓存压缩方法

缓存压缩技术在计算机体系结构领域的应用日臻成熟.然而,因为现场可编程门阵列(FPGA)应用程序运行过程中对存储器的访问更规则,所以现有的计算机缓存压缩技术直接用于FPGA效率不高.本文提出了一种新颖的适用于FPGA的快速在线数据压缩的页式高速缓存压缩方法.该方法可以将数据压缩为标准大小的高速缓存行,避免了其他缓存压缩技术压缩数据后导致的内存碎片化问题.此外,我们还提出了一个简化的页式内存管理单元,以解决以往缓存压缩技术在新旧数据替换时空间不足的问题.实验结果表明:我们的页式高速缓存消耗硬件资源少,能够有效地压缩图像和矩阵数据,同时具备极低的压缩和解压缩延时的优点.