【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及熱仿真，尤其是涉及一種基于哈密爾頓-蒙特卡洛采樣的芯片熱仿分析方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、隨著芯片晶體管密度、時(shí)鐘頻率的提高，在芯片可靠性分析中，熱仿真技術(shù)對芯片熱可靠性預(yù)測越來越重要。
2、現(xiàn)有的熱仿真方案，只對芯片在確定功耗分布情況下進(jìn)行穩(wěn)態(tài)熱仿真或瞬態(tài)熱仿真，得到的結(jié)果是確定的溫度分布數(shù)據(jù)或者隨時(shí)間變化的溫度數(shù)據(jù)。這種著眼于芯片穩(wěn)態(tài)溫度分布或瞬態(tài)溫度變化的熱仿真方案，不足以完整描述芯片工作狀態(tài)下的熱性能，無法滿足芯片設(shè)計(jì)階段對熱仿真結(jié)果的信息完整性需求。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于哈密爾頓-蒙特卡洛采樣的芯片熱仿分析方法及裝置，以實(shí)現(xiàn)芯片各種工作狀態(tài)下的溫度變化范圍的仿真分析，提高熱仿真結(jié)果對熱性能描述的完整性，緩解無法滿足芯片設(shè)計(jì)階段對熱仿真結(jié)果的信息完整性需求的問題。
2、第一方面，本專利技術(shù)實(shí)施例提供了一種基于哈密爾頓-蒙特卡洛采樣的芯片熱仿分析方法，包括：
3、獲取芯片的核心區(qū)域的熱功耗參數(shù)；其中，所述核心區(qū)域?yàn)楫a(chǎn)生熱功耗的區(qū)域，所述熱功耗參數(shù)包括位置信息、幾何信息和設(shè)計(jì)功率；
4、基于所述熱功耗參數(shù)和哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法，獲取所述核心區(qū)域的多個(gè)隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)；
5、基于各個(gè)所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，確定所述芯片的溫度范圍數(shù)據(jù)。
6、進(jìn)一步地，所述基于所述熱功耗參數(shù)和哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法，獲取所述核心區(qū)域的多個(gè)隨機(jī)功耗分布
7、基于所述核心區(qū)域的位置信息和幾何信息，對所述核心區(qū)域進(jìn)行劃分，得到多個(gè)離散單元；
8、通過多次執(zhí)行如下過程，得到所述核心區(qū)域的多個(gè)隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)：采用帶約束的哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法，生成所述核心區(qū)域的隨機(jī)功耗分布，其中，所述哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法的約束條件包括所述核心區(qū)域的總功率對應(yīng)的最高功率限制和最低功率限制，以及單個(gè)離散單元對應(yīng)的最高功率限制和最低功率限制；基于所述隨機(jī)功耗分布和所述核心區(qū)域的設(shè)計(jì)功率，對所述芯片進(jìn)行熱仿真計(jì)算，得到所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)。
9、進(jìn)一步地，所述采用帶約束的哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法，生成所述核心區(qū)域的隨機(jī)功耗分布，包括：
10、通過對各個(gè)所述離散單元上的熱功耗值進(jìn)行預(yù)設(shè)概率分布下的隨機(jī)采樣，得到所述核心區(qū)域的初始功耗分布，并基于所述初始功耗分布，計(jì)算得到每個(gè)所述離散單元對應(yīng)的初始勢能值；其中，所述初始勢能值與相應(yīng)所述離散單元的熱功耗值在所述預(yù)設(shè)概率分布下的概率值有關(guān)；
11、針對各個(gè)所述離散單元從預(yù)設(shè)高斯分布中采樣輔助變值，得到初始輔助變值分布，并基于所述初始輔助變值分布，計(jì)算得到每個(gè)所述離散單元對應(yīng)的初始動(dòng)能值；其中，所述初始動(dòng)能值與相應(yīng)所述離散單元對應(yīng)的輔助變值在所述預(yù)設(shè)高斯分布下的概率值有關(guān)；
12、基于每個(gè)所述離散單元對應(yīng)的初始勢能值和初始動(dòng)能值，計(jì)算得到每個(gè)所述離散單元對應(yīng)的初始哈密爾頓量；
13、通過哈密頓動(dòng)力學(xué)模擬算法，對所述初始功耗分布和所述初始輔助變值分布進(jìn)行更新，得到新功耗分布和新輔助變值分布；
14、判斷所述新功耗分布是否滿足所述約束條件；
15、如果滿足所述約束條件，基于各個(gè)所述離散單元對應(yīng)的初始哈密爾頓量和新哈密爾頓量，通過metropolis算法計(jì)算得到當(dāng)前接受概率；其中，各個(gè)所述離散單元對應(yīng)的新哈密爾頓量是基于所述新功耗分布和所述新輔助變值分布計(jì)算得到的；
16、從預(yù)設(shè)數(shù)值范圍內(nèi)獲取隨機(jī)數(shù)，并判斷所述隨機(jī)數(shù)是否小于所述當(dāng)前接受概率；
17、如果小于所述當(dāng)前接受概率，將所述新功耗分布確定為所述核心區(qū)域的隨機(jī)功耗分布。
18、進(jìn)一步地，所述基于所述隨機(jī)功耗分布和所述核心區(qū)域的設(shè)計(jì)功率，對所述芯片進(jìn)行熱仿真計(jì)算，得到所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，包括：
19、將所述隨機(jī)功耗分布和所述核心區(qū)域的設(shè)計(jì)功率帶入預(yù)設(shè)的熱仿真模型中進(jìn)行熱仿真計(jì)算，得到所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)；其中，所述熱仿真模型包括有限元模型、有限體積模型或熱阻模型。
20、進(jìn)一步地，所述基于各個(gè)所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，確定所述芯片的溫度范圍數(shù)據(jù)，包括：
21、統(tǒng)計(jì)各個(gè)所述熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)中，所述芯片的每個(gè)位置下的溫度最大值和溫度最小值，得到所述芯片的溫度范圍數(shù)據(jù)。
22、進(jìn)一步地，所述基于各個(gè)所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，確定所述芯片的溫度范圍數(shù)據(jù)之后，所述方法還包括：
23、對所述溫度范圍數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化輸出。
24、進(jìn)一步地，所述對所述溫度范圍數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化輸出，包括：
25、基于所述溫度范圍數(shù)據(jù)，生成所述芯片的溫度極值分布曲面圖；其中，所述溫度極值分布曲面圖包括溫度最大值分布曲面和溫度最小值分布曲面；
26、展示所述溫度極值分布曲面圖。
27、第二方面，本專利技術(shù)實(shí)施例還提供了一種基于哈密爾頓-蒙特卡洛采樣的芯片熱仿分析裝置，包括：
28、獲取模塊，用于獲取芯片的核心區(qū)域的熱功耗參數(shù)；其中，所述核心區(qū)域?yàn)楫a(chǎn)生熱功耗的區(qū)域，所述熱功耗參數(shù)包括位置信息、幾何信息和設(shè)計(jì)功率；
29、仿真模塊，用于基于所述熱功耗參數(shù)和哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法，獲取所述核心區(qū)域的多個(gè)隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)；
30、確定模塊，用于基于各個(gè)所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，確定所述芯片的溫度范圍數(shù)據(jù)。
31、第三方面，本專利技術(shù)實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)第一方面所述方法。
32、第四方面，本專利技術(shù)實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行第一方面所述方法。
33、本專利技術(shù)實(shí)施例提供的基于哈密爾頓-蒙特卡洛采樣的芯片熱仿分析方法及裝置，能夠獲取芯片的核心區(qū)域的熱功耗參數(shù)；其中，核心區(qū)域?yàn)楫a(chǎn)生熱功耗的區(qū)域，熱功耗參數(shù)包括位置信息、幾何信息和設(shè)計(jì)功率；基于熱功耗參數(shù)和哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法，獲取核心區(qū)域的多個(gè)隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)；基于各個(gè)隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，確定芯片的溫度范圍數(shù)據(jù)。這樣通過高效的哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法的隨機(jī)功耗分布采樣，實(shí)現(xiàn)了芯片在多個(gè)隨機(jī)功耗分布下的熱仿真，也即實(shí)現(xiàn)了芯片各種工作狀態(tài)下的溫度變化范圍的仿真分析，提高了熱仿真結(jié)果對熱性能描述的完整性，緩解了無法滿足芯片設(shè)計(jì)階段對熱仿真結(jié)果的信息完整性需求的問題。
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1.一種基于哈密爾頓-蒙特卡洛采樣的芯片熱仿分析方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述熱功耗參數(shù)和哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法，獲取所述核心區(qū)域的多個(gè)隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用帶約束的哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法，生成所述核心區(qū)域的隨機(jī)功耗分布，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述隨機(jī)功耗分布和所述核心區(qū)域的設(shè)計(jì)功率，對所述芯片進(jìn)行熱仿真計(jì)算，得到所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各個(gè)所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，確定所述芯片的溫度范圍數(shù)據(jù)，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各個(gè)所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，確定所述芯片的溫度范圍數(shù)據(jù)之后，所述方法還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述對所述溫度范圍數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化輸出，包括：
8.一種基于哈密爾頓-蒙特卡洛采樣
9.一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的方法。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于哈密爾頓-蒙特卡洛采樣的芯片熱仿分析方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述熱功耗參數(shù)和哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法，獲取所述核心區(qū)域的多個(gè)隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用帶約束的哈密爾頓-蒙特卡洛采樣算法，生成所述核心區(qū)域的隨機(jī)功耗分布，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述隨機(jī)功耗分布和所述核心區(qū)域的設(shè)計(jì)功率，對所述芯片進(jìn)行熱仿真計(jì)算，得到所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各個(gè)所述隨機(jī)功耗分布下的熱仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，確定所述芯片的溫度范圍數(shù)據(jù)，包...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：陳英時(shí)，諸敏，
申請(專利權(quán))人：深圳鴻芯微納技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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