摘要
本发明提供了一种芯片多层异构集成方法、装置、设备及存储介质,其中,该方法包括:对存算一体化芯片的设计参数进行深度学习分析,生成芯片布局方案,并利用图神经网络动态调整计算任务分配和数据存储功能,得到优化的芯片设计方案;基于设计方案进行微凸点的深度学习建模,设计并通过电镀工艺形成微凸点阵列;基于芯片设计方案生成硅晶圆的硅通孔分布方案,在硅晶圆上形成硅通孔结构;对芯片进行倒装处理,并与具有硅通孔的硅晶圆进行多层堆叠,形成多层异构集成结构。本方法通过结合调整计算任务分配和数据存储功能后的微凸点阵列和硅通孔进行芯片多层异构集成,实现了芯片计算任务与存储位置的动态优化,提升了芯片的性能与集成效率。
技术关键词
异构集成方法
时间序列预测模型
芯片
任务分配策略
硅通孔结构
深度学习建模
机器视觉系统
深度学习分析
性能预测模型
堆叠工艺
电镀工艺参数
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