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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

摘要

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。

著录项

  • 公开/公告号CN113760660A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN202111043131.4

  • 申请日2021-09-07

  • 分类号G06F11/30(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构32360 南京泰普专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人肖乐愈秋

  • 地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号

  • 入库时间 2023-06-19 13:37:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-08-11

    授权

    发明专利权授予

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