[发明专利]基于贪婪算法的三维片上网络中温度传感器的部署方法

说明书

本发明公开了一种基于贪婪算法的三维片上网络中温度传感器的部署方法，该方法首先建立一个基于状态空间的三维片上网络的热模型，然后设定可观测性格拉姆矩阵的秩作为优化目标函数，最后采用贪婪算法，从温度传感器可选的位置集合V中选择一个大小为m的子集S用来部署温度传感器，该子集使得目标函数最大化。本发明可以在多项式时间内找到一个次优解，并保证满足一定的误差界。与传统方法相比，在存在测量噪声以及传感器数目有限的情况下，本发明结合卡尔曼滤波可以实现较高精度的全芯片温度重建。

技术领域

本发明涉及三维片上网络领域，具体涉及一种基于贪婪算法的三维片上网络中温度传感器的部署方法。

背景技术

片上网络是一个有效、实用且新颖的通信架构，可以满足片上系统(SoC)不断增长的通信需求。三维芯片堆叠也是一个新兴技术，能够有效提高集成密度，减少芯片面积。作为片上网络技术和三维芯片堆叠技术的结合产物——三维片上网络吸收了两者的优势，因此网络传输延时更低，网络带宽更高，数据交换的功耗更低。但是多芯片堆叠也导致了更高的功耗密度、更长的散热路径，因此三维片上网络的散热问题比二维片上网络更为严峻。对于一个SoC芯片来说，高温和很高的温度梯度会带来诸多问题，比如静态功耗增加、性能损失、时序更为复杂、器件的可靠性降低等等。为了解决这些问题，学术界和产业界提出了许多动态温度管理技术(DTM)，这些技术力求将系统温度控制在一个温度阈值以下。

实时的温度信息对于DTM来说是必需的，因此在处理器特别是高性能多核处理器中片上温度传感器必不可少。一般来说，增加温度传感器的数量可以获得更精确的温度信息，但是由于物理和成本因素的制约，温度传感器的数目一般而言是受限的。因此，一个关键的问题就是如何将有限的温度传感器部署在芯片上，这个问题是一个NP-hard问题。为了解决这个问题，之前的工作提出了许多部署算法，然而这些算法的大多数都是依赖于特定应用。

对于一个温度传感器数目受限的系统来说，温度重建技术是必需的，因为它保证了能够根据温度传感器的观测值实时对整个芯片的温度进行重建。温度重建技术应用中存在一个问题，就是温度传感器测量噪声的问题，噪声显然对重建精度有着重要的影响。因此，对于设计人员而言，在噪声下如何精确重建温度是一个大的挑战。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于贪婪算法的三维片上网络中温度传感器的部署方法，具体由以下技术方案实现：

所述基于贪婪算法的三维片上网络中温度传感器的部署方法，包括下述步骤：

步骤1)建立基于状态空间的三维片上网络的热模型；

步骤2)设定可观测性格拉姆矩阵的秩作为优化目标函数；

步骤3)采用贪婪算法，从温度传感器可选的位置集合V中选择一个大小为m的子集S_m，根据子集S_m部署温度传感器，通过卡尔曼滤波实现全芯片的温度重建，m表示温度传感器的数目。

所述基于贪婪算法的三维片上网络中温度传感器的部署方法的进一步设计在于，步骤1)中的基于状态空间的三维片上网络的热模型如式(1)所示：

其中，T(k)为k时刻各节点的温度值，u'(k)为k时刻的等效输入，即u'(k)＝u(k)+O_offset，B×O_offset＝b_ambt×T_ambt，T_ambt是环境温度，b_ambt是环境温度系数，S(k)是k时刻各温度传感器的读数，ω(k)是过程噪声，ν(k)是传感器的时域测量噪声，η为定值表示空域测量噪声，A,B,H分别是状态转移矩阵、输入矩阵以及输出矩阵。