摘要
本发明涉及芯片热管理的技术领域,公开了一种芯片热分布预测建模方法及装置,本发明获取芯片设计信息并通过预训练迁移学习神经网络进行三维网格划分,构建电‑热‑力多物理场耦合模型;实时监测运行负载数据,进行热学仿真并生成温度分布特征矩阵,通过温度传感器阵列采集数据,利用粒子滤波和贝叶斯推断模拟热扩散,用变分自编码器压缩并重构温度分布特征矩阵,生成数字孪生体,利用深度强化学习优化散热策略,生成温度控制策略,提高了芯片热管理精度,优化散热策略,提升性能与稳定性,解决了现有技术中传统热管理的方案中对温度分布的预测不足的问题。
技术关键词
预测建模方法
微型温度传感器
芯片
迁移学习神经网络
散热策略
分布特征
深度确定性策略梯度
三维网格划分
数字孪生体
传感器单元
时空特征信息
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