一种基于芯片异常运行的调控方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的一种基于芯片异常运行的调控方法及系统，涉及芯片运行监控技术领域。在本发明专利技术中，基于运行异常判断模型对多条芯片运行数据进行处理得到目标芯片的运行状态是否存在异常的判断结果，其中，每一条芯片运行数据用于表征目标芯片在对应的一个时刻或一个时间段内的运行状态参数，目标监控设备用于对目标芯片的运行状态进行监控以得到多条芯片运行数据；若判断结果为目标芯片的运行状态存在异常，则基于多条芯片运行数据生成目标芯片对应的运行控制信息；将运行控制信息发送给目标芯片，其中，目标芯片用于基于运行控制信息运行。基于上述方法，可以改善现有技术中在芯片异常运行时的调控效果不佳的问题。片异常运行时的调控效果不佳的问题。片异常运行时的调控效果不佳的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于芯片异常运行的调控方法及系统


[0001]本专利技术涉及芯片运行监控
，具体而言，涉及一种基于芯片异常运行的调控方法及系统。

技术介绍

[0002]芯片的类型较多，如处理芯片、存储芯片等，其中，在处理芯片中也具有多种不同功能的芯片。基于芯片具有的各种功能，使得芯片可以应用到较多的电子设备中，以进行相应的数据处理，使得电子设备的功能能够满足用户逐渐增加的各种需求。并且，由于电子设备的功能实际上是对应的一种芯片单独提供或多种芯片联合实现，因而，芯片的运行状态直接影响着电子设备是否能够正常的提供相应的功能。
[0003]因此，需要对芯片的运行状态进行监控，以在确定芯片的运行状态存在异常时，对芯片的运行进行调控。其中，经专利技术人研究发现，在现有技术中，一般是在芯片的运行状态存在异常时，直接对芯片的运行参数进行恢复默认参数处理，如此，可能使得恢复后的默认参数与当前的应用场景等因素不匹配，因而，存在调控效果不佳的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于芯片异常运行的调控方法及系统，以改善现有技术中在芯片异常运行时的调控效果不佳的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：
[0006]一种基于芯片异常运行的调控方法，基于预先训练得到的运行异常判断模型对目标监控设备监控得到的多条芯片运行数据进行处理，得到目标芯片的运行状态是否存在异常的判断结果，其中，所述运行异常判断模型为神经网络模型，每一条所述芯片运行数据用于表征所述目标芯片在对应的一个时刻或一个时间段内的运行状态参数，所述目标监控设备用于对所述目标芯片的运行状态进行监控以得到所述多条芯片运行数据；
[0007]若所述判断结果为所述目标芯片的运行状态存在异常，则基于所述多条芯片运行数据生成所述目标芯片对应的运行控制信息；
[0008]将所述运行控制信息发送给所述目标芯片，其中，所述目标芯片用于基于所述运行控制信息运行以使得对应的运行状态不存在异常。
[0009]在一些优选的实施例中，在上述基于芯片异常运行的调控方法中，所述若所述判断结果为所述目标芯片的运行状态存在异常，则基于所述多条芯片运行数据生成所述目标芯片对应的运行控制信息的步骤，包括：
[0010]若所述判断结果为所述目标芯片的运行状态存在异常，则获取用于训练所述运行异常判断模型的多组芯片运行样本数据，并在所述多组芯片运行样本数据中确定出多组第一芯片运行样本数据，其中，每一组第一芯片运行样本数据基于所述目标芯片在正常运行状态时监控得到，且每一组第一芯片运行样本数据包括多条芯片运行样本数据；
[0011]针对每一组第一芯片运行样本数据，计算该组第一芯片运行样本数据包括的多条
芯片运行样本数据与所述多条芯片运行数据之间的数据相似度，得到该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息；
[0012]基于每一组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息，在所述多组第一芯片运行样本数据中确定出至少一组第一芯片运行样本数据；
[0013]针对所述至少一组第一芯片运行样本数据中的每一组第一芯片运行样本数据，基于该组第一芯片运行样本数据对所述多条芯片运行数据进行校正，以得到该组第一芯片运行样本数据对应的多条芯片运行校正数据；
[0014]针对所述至少一组第一芯片运行样本数据中的每一组第一芯片运行样本数据，基于所述运行异常判断模型对该组第一芯片运行样本数据对应的多条芯片运行校正数据进行处理，得到对应的异常预测结果；
[0015]确定是否存在对应的异常预测结果为运行状态不存在异常的多条芯片运行校正数据，并在存在对应的异常预测结果为运行状态不存在异常的多条芯片运行校正数据时，基于该多条芯片运行校正数据生成所述目标芯片对应的运行控制信息。
[0016]在一些优选的实施例中，在上述基于芯片异常运行的调控方法中，所述针对每一组第一芯片运行样本数据，计算该组第一芯片运行样本数据包括的多条芯片运行样本数据与所述多条芯片运行数据之间的数据相似度，得到该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息的步骤，包括：
[0017]针对每一组第一芯片运行样本数据，计算该组第一芯片运行样本数据包括的多条芯片运行样本数据与所述多条芯片运行数据之间对应采集顺序位置的所述芯片运行样本数据与所述芯片运行数据之间的相似度，得到该组第一芯片运行样本数据对应的多个相似度信息；
[0018]针对每一组第一芯片运行样本数据，基于该组第一芯片运行样本数据对应的所述多个相似度信息，计算得到该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度，作为该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息。
[0019]在一些优选的实施例中，在上述基于芯片异常运行的调控方法中，所述针对每一组第一芯片运行样本数据，基于该组第一芯片运行样本数据对应的所述多个相似度信息，计算得到该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度，作为该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息的步骤，包括：
[0020]针对每一组第一芯片运行样本数据，基于该组第一芯片运行样本数据对应的所述多个相似度信息进行均值计算，以将得到相似度平均值作为该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度，以得到该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息。
[0021]在一些优选的实施例中，在上述基于芯片异常运行的调控方法中，所述基于每一组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息，在所述多组第一芯片运行样本数据中确定出至少一组第一芯片运行样本数据的步骤，包括：
[0022]在得到的多个所述数据相似度信息中，确定出最大的目标数量个数据相似度信息，作为目标数据相似度信息；
[0023]在所述多组第一芯片运行样本数据中，确定出所述目标数据相似度信息对应的每一组第一芯片运行样本数据。
[0024]在一些优选的实施例中，在上述基于芯片异常运行的调控方法中，所述针对所述
至少一组第一芯片运行样本数据中的每一组第一芯片运行样本数据，基于该组第一芯片运行样本数据对所述多条芯片运行数据进行校正，以得到该组第一芯片运行样本数据对应的多条芯片运行校正数据的步骤，包括：
[0025]针对所述至少一组第一芯片运行样本数据中的每一组第一芯片运行样本数据，计算该组第一芯片运行样本数据包括的多条芯片运行样本数据与所述多条芯片运行数据之间对应采集顺序位置的所述芯片运行样本数据与所述芯片运行数据之间的平均值，以得到该组第一芯片运行样本数据对应的多个芯片运行数据均值；
[0026]针对所述至少一组第一芯片运行样本数据中的每一组第一芯片运行样本数据，将该组第一芯片运行样本数据对应的多个芯片运行数据均值确定为对应的多条芯片运行校正数据。
[0027]在一些优选的实施例中，在上述基于芯片异常运行的调控方法中，所述若所述判断结果为所述目标芯片的运行状态存在异常，则基于所述多条芯片运行数据生成所述目标芯片对应的运行控制信息的步骤，还包括：
[0028]在不存在对应的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于芯片异常运行的调控方法，其特征在于，包括：基于预先训练得到的运行异常判断模型对目标监控设备监控得到的多条芯片运行数据进行处理，得到目标芯片的运行状态是否存在异常的判断结果，其中，所述运行异常判断模型为神经网络模型，每一条所述芯片运行数据用于表征所述目标芯片在对应的一个时刻或一个时间段内的运行状态参数，所述目标监控设备用于对所述目标芯片的运行状态进行监控以得到所述多条芯片运行数据；若所述判断结果为所述目标芯片的运行状态存在异常，则基于所述多条芯片运行数据生成所述目标芯片对应的运行控制信息；将所述运行控制信息发送给所述目标芯片，其中，所述目标芯片用于基于所述运行控制信息运行以使得对应的运行状态不存在异常。2.如权利要求1所述的基于芯片异常运行的调控方法，其特征在于，所述若所述判断结果为所述目标芯片的运行状态存在异常，则基于所述多条芯片运行数据生成所述目标芯片对应的运行控制信息的步骤，包括：若所述判断结果为所述目标芯片的运行状态存在异常，则获取用于训练所述运行异常判断模型的多组芯片运行样本数据，并在所述多组芯片运行样本数据中确定出多组第一芯片运行样本数据，其中，每一组第一芯片运行样本数据基于所述目标芯片在正常运行状态时监控得到，且每一组第一芯片运行样本数据包括多条芯片运行样本数据；针对每一组第一芯片运行样本数据，计算该组第一芯片运行样本数据包括的多条芯片运行样本数据与所述多条芯片运行数据之间的数据相似度，得到该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息；基于每一组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息，在所述多组第一芯片运行样本数据中确定出至少一组第一芯片运行样本数据；针对所述至少一组第一芯片运行样本数据中的每一组第一芯片运行样本数据，基于该组第一芯片运行样本数据对所述多条芯片运行数据进行校正，以得到该组第一芯片运行样本数据对应的多条芯片运行校正数据；针对所述至少一组第一芯片运行样本数据中的每一组第一芯片运行样本数据，基于所述运行异常判断模型对该组第一芯片运行样本数据对应的多条芯片运行校正数据进行处理，得到对应的异常预测结果；确定是否存在对应的异常预测结果为运行状态不存在异常的多条芯片运行校正数据，并在存在对应的异常预测结果为运行状态不存在异常的多条芯片运行校正数据时，基于该多条芯片运行校正数据生成所述目标芯片对应的运行控制信息。3.如权利要求2所述的基于芯片异常运行的调控方法，其特征在于，所述针对每一组第一芯片运行样本数据，计算该组第一芯片运行样本数据包括的多条芯片运行样本数据与所述多条芯片运行数据之间的数据相似度，得到该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息的步骤，包括：针对每一组第一芯片运行样本数据，计算该组第一芯片运行样本数据包括的多条芯片运行样本数据与所述多条芯片运行数据之间对应采集顺序位置的所述芯片运行样本数据与所述芯片运行数据之间的相似度，得到该组第一芯片运行样本数据对应的多个相似度信息；
针对每一组第一芯片运行样本数据，基于该组第一芯片运行样本数据对应的所述多个相似度信息，计算得到该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度，作为该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息。4.如权利要求3所述的基于芯片异常运行的调控方法，其特征在于，所述针对每一组第一芯片运行样本数据，基于该组第一芯片运行样本数据对应的所述多个相似度信息，计算得到该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度，作为该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息的步骤，包括：针对每一组第一芯片运行样本数据，基于该组第一芯片运行样本数据对应的所述多个相似度信息进行均值计算，以将得到相似度平均值作为该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度，以得到该组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息。5.如权利要求2所述的基于芯片异常运行的调控方法，其特征在于，所述基于每一组第一芯片运行样本数据对应的数据相似度信息，在所述多组第一芯片运行样本数据中确定出至少一组第一芯片运行样本数据的步骤，包括：在得到的多个所述数据相似度信息中，确定出最大的目标数量个数据相似度信息，作为目标数据相似度信息；在所述多组第一芯片运行样本数据中，确定出所述目标数据相似度信息对应的每一组第一芯片运行样本数据。6.如权利要求2所述的基于芯片异常运行的调控方法，其特征在于，所述针对所述至少一组第一芯片运行样本数据中的每一组第一芯片运行样本数据，基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩玉兰，白程，肖勇，
申请(专利权)人：韩玉兰，
类型：发明
国别省市：