摘要
本发明属于线阻网络分析技术领域,公开了一种非易失存储器阵列的快速线阻网络分析方法,包括:建立非易失存储器阵列线阻网络中所有行、列的电极KCL方程;将KCL方程中的电压线路和系数矩阵进行变换和分解,引入固定点迭代算法,迭代计算阵列顶部和底部节点的电压分布。将原本复杂的大规模线性方程组问题转化为两个较小规模的子问题。通过两个子问题的相互迭代进行求解,从而降低了计算复杂度与计算内存。本发明的方法能够在设计阶段预测和评估IR‑drop对神经网络计算加速的影响。优势包括:准确度高,能够以超过95%的准确度模拟IR‑drop的影响;低计算复杂度,将计算复杂度从O((2mn)2)降低到O(mn);内存负载小,在保持高准确度的同时,最小化了内存的使用。
技术关键词
非易失存储器阵列
网络分析方法
矩阵
电极
正交变换
方程
电压
固定点
可读存储介质
网络分析系统
网络分析技术
存储单元
复杂度
计算机程序产品
线性
迭代算法
内存
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变压器套管
滤波算法
灰度共生矩阵
高斯滤波方法
图像
保障方法
历史故障数据
故障预测模型
深度神经网络
风电机组故障
估算模型构建方法
肾脏
回归模型构建方法
组学特征
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