一种基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法技术

本发明专利技术公开一种基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法，属于老化检测领域。首先采集温度、压力及路径延迟数据；然后对数据进行预处理，并设置温度窗；最后根据设置的温度窗筛选数据，将得到的数据输入到机器学习模型中，进行老化程度的预测。本发明专利技术通过窗函数减少温度噪声对建模的干扰，分离出瞬时因素对路径延迟的影响，提升了建模准确率。提升了建模准确率。提升了建模准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法


[0001]本专利技术涉及老化检测
，特别涉及一种基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法。

技术介绍

[0002]过去几十年间，半导体工艺的巨大提升使得芯片的性能急剧升高；同时半导体工艺变得越来越复杂。另外，芯片应用的领域也变得更加复杂多变，这些都给芯片带来了更多的可靠性问题。因此，对复杂SoC的老化估计和预测变得更加关键。传统的老化估计和老化预测方式有较大的缺陷，不能够反应芯片间的工艺偏差，使得预测结果误差较大。另外，现代SoC结构较为复杂，侵入性的监测方式对SoC的性能和功能影响较大。故现在被广泛采用的SoC老化预测方法为基于模型的预测方法。
[0003]基于模型的SoC失效预测方法大体可以被分为两类：非寿命损耗模型和寿命损耗模型。其中非寿命损耗模型并非基于SoC老化的原因而是基于SoC老化表现进行建模，而SoC老化表现并不易于得到，因此主流的失效模型为寿命损耗模型。寿命损耗模型通常从老化原因出发，最后得到老化表现或者老化结果。
[0004]导致晶体管老化的效应主要有三种：HCI(HotCarrier
‑
Injection，热载流子注入)，NBTI(NegativeBias
‑
Temperature
‑
Instability，负偏压温度不稳定性)和TDDB(Time
‑
Dependent
‑
Dielectric
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Breakdown，时间介质击穿)。研究表明，NBTI和HCI对处理器的老化影响最大，这两个效应均与温度有关，温度越高，NBTI效应和HCI效应的影响就越大。同时，温度升高还会导致SoC中的互连线和封装的寿命降低。综上，温度是导致SoC老化的重要原因。
[0005]路径延迟是衡量老化的重要表现。对于同一个SoC电路，路径延迟越大，证明该电路的老化越严重。一些研究中的寿命损耗模型建立了老化原因到路径延迟的模型，并利用路径延迟的增量来衡量老化的程度。
[0006]在建立老化原因到路径延迟的寿命模型时，输入参数包括电压、温度、工作负载和热循环等。而电压和温度同时又会实时影响路径延迟。但是路径延迟不仅仅由老化原因决定，同时受到温度的瞬时影响较大，老化因素对路径延迟的影响是缓慢的，累积的，而瞬时因素对路径延迟的影响是迅速的，实时的，使用路径延迟表征老化结果需要剔除瞬时因素对路径延迟的影响。在实际过程中，电路的电压并不会剧烈变化，而是基本保持定值，但是温度有可能会出现较为明显的变化，温度的大幅变化会导致路径延迟波动严重，部分情况下会出现瞬时因素对延迟的影响大于累计的老化因素的影响。这对建立寿命损耗模型造成了极大的干扰，最终导致建模不准甚至失效，故针对温度的数据降噪变得极为重要，监测数据需要经过数据降噪再继续用于下一步的老化估计和老化预测。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法，以解决
温度的瞬时大幅变化导致路径延迟波动，影响寿命损耗模型建立的问题。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法，包括：
[0009]采集温度、压力及路径延迟数据；
[0010]对数据进行预处理，并设置温度窗；
[0011]根据设置的温度窗筛选数据，将得到的数据输入到机器学习模型中，进行老化程度的预测。
[0012]在一种实施方式中，采集温度、压力及路径延迟数据包括：
[0013]在FPGA上部署多级串联的LUT构成延迟链，并通过压力模块给延迟链施加压力，使得FPGA老化；
[0014]通过MUX模块将LUT组成环形振荡器，通过测量环形振荡器的频率得到此时LUT的延迟，并用LUT延迟衡量FPGA的老化程度；
[0015]通过FPGA上的温度和电压传感器测量温度和电压数据。
[0016]在一种实施方式中，对数据进行预处理包括：使用numpy函数采集并处理数据，之后使用xlsxwriter函数通过excel表格对数据进行存储。
[0017]在一种实施方式中，所述温度窗为在当前温度附近设置温度上限和温度下限，温度上限和下限之间的温度范围；设置温度窗包括：
[0018]记录数据的时间戳，温度、电压参数，并新建温度积分，电压积分，工作负载积分，每个时间戳对应的积分数据应等于之前所有时间戳的对应数据之和；
[0019]遍历所有数据，求出温度的最大值，最小值以及平均值，并设置温度窗系数；
[0020]将最大值和最小值的差值除以温度的平均值，并用这个比值乘以温度窗系数作为温度窗的大小。
[0021]在一种实施方式中，根据设置的温度窗筛选数据包括：将温度窗中心设置到平均温度上，将温度窗外的数据列表全部清除，温度窗内的数据列表进行保留。
[0022]在一种实施方式中，将温度窗外的数据列表全部清除时，需要去除该温度对应的所有其他参数数据。
[0023]本专利技术提供的一种基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法，具有以下有益效果：
[0024](1)能有效分离出瞬时因素对于老化估计的影响，减少了数据的噪声干扰，提高寿命损耗模型建立准确率；
[0025](2)采用自适应温度窗的老化监测数据降噪方法，减少了数据处理的时间，应用和配置方法简单，同时有效提高了数据降噪质量。
附图说明
[0026]图1是本专利技术提供的一种基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法流程示意图。
[0027]图2是利用FPGA搭建老化估计的实验平台结构示意图。
[0028]图3是温度窗筛选数据示意图。
具体实施方式
[0029]以下结合附图和具体实施例对本专利技术提出的一种基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法作进一步详细说明。根据下面说明，本专利技术的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术实施例的目的。
[0030]本专利技术提供一种基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法，可减少温度噪声对建模的干扰，分离出瞬时因素对老化估计的影响，其流程如图1所示。
[0031]步骤一、首先利用FPGA搭建老化估计的实验平台。如图2所示，在FPGA上部署多级串联的LUT构成延迟链，并通过压力模块STRESS给延迟链施加压力，使得FPGA老化。需要测量LUT延迟时，则通过MUX模块将LUT组成环形振荡器，通过测量环形振荡器的频率得到此时LUT的延迟，并用LUT延迟衡量FPGA的老化程度。温度和电压的测量则使用FPGA片上的温度和电压传感器进行，最后通过串口将所有的数据发送给上位机；
[0032]之后进行数据的处理和温度窗的设置。温度窗指在当前温度附近设置温度上限和温度下限，温度上限和下限之间的温度范围。在采样数据时，记录此数据对应的温度，如果此时的温度在温度窗之外，则丢弃采样到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法，其特征在于，包括：采集温度、压力及路径延迟数据；对数据进行预处理，并设置温度窗；根据设置的温度窗筛选数据，将得到的数据输入到机器学习模型中，进行老化程度的预测。2.如权利要求1所述的基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法，其特征在于，采集温度、压力及路径延迟数据包括：在FPGA上部署多级串联的LUT构成延迟链，并通过压力模块给延迟链施加压力，使得FPGA老化；通过MUX模块将LUT组成环形振荡器，通过测量环形振荡器的频率得到此时LUT的延迟，并用LUT延迟衡量FPGA的老化程度；通过FPGA上的温度和电压传感器测量温度和电压数据。3.如权利要求2所述的基于自适应温度窗的老化监测数据降噪方法，其特征在于，对数据进行预处理包括：使用numpy函数采集并处理数据，之后使用xlsxwriter函数通过excel表格对数据进行存储。4.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宇轩，梁一凡，季伟伟，黄乐天，解维坤，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十八研究所，
类型：发明
国别省市：