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Predicting multi-core system Fmax by data-learning methodology

机译:通过数据学习方法预测多核系统Fmax

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摘要

The use of low-cost structural Fmax measurement as a replacement for in-system Fmax measurement for speed binning has been aided by the use of a data-learning approach that can be used to build a reliable single-core system Fmax predictor given structural Fmax [1] [2]. This paper uses industry test measurements to demonstrate how the data-learning approach can be applied to predict multi-core system Fmax, how to use the information of each core to achieve better prediction, and how the proposed methodology works on multiple lots.
机译:使用低成本的结构Fmax测量代替速度分档的系统内Fmax测量,已借助数据学习方法进行了辅助,该方法可在给定结构Fmax的情况下构建可靠的单核系统Fmax预测器[1] [2]。本文使用行业测试测量来证明如何将数据学习方法用于预测多核系统Fmax,如何使用每个核的信息来实现更好的预测以及所提出的方法在多个批次中如何工作。

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