【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及集成电路设计领域，特别涉及一种基于量子点传感的芯片动态功耗管理方法、系统及相关设备。
技术介绍
0、技术背景
1、随着半导体工艺的不断演进和芯片集成度的持续提升，芯片功耗问题日益突出，已成为制约集成电路性能和可靠性的瓶颈。传统的功耗管理方法，如动态电压频率调节(dynamic voltage and frequency scaling,dvfs)、门控时钟等，主要基于芯片的宏观状态信息，如温度、电压、电流等，调节粒度较粗，响应速度较慢，难以应对芯片内部复杂多变的功耗行为。
2、随着量子计算和人工智能等新兴技术的发展，为芯片功耗管理带来了新的思路和手段。一方面，量子传感技术能够在纳米尺度上对芯片内部的电荷分布、能级跃迁等微观状态进行实时、原位表征，为功耗分析提供更加精细和全面的数据支撑。另一方面，机器学习算法能够从海量的芯片状态数据中自动提取与功耗相关的关键特征，构建起准确、自适应的功耗预测模型，并根据多目标优化算法生成最优的管理策略。然而，如何将量子传感与机器学习高效地融合起来，形成一套完整的芯片动态功耗管理方案，还面临诸多技术挑战:
3、(1)量子态信息的高效获取与处理。芯片表面集成的量子点阵列能够产生海量的原始数据，如何在芯片内部进行数据压缩、滤波、特征提取等预处理，减轻数据传输和存储的压力，是一个关键问题。
4、(2)量子经典混合特征的提取与融合。芯片功耗不仅与宏观的温度、电压等物理量相关，也与微观的量子态密切关联。如何从两个不同的物理层面提取功耗特征，并将它们
5、(3)自适应功耗预测模型的构建与更新。芯片功耗行为随着工艺、环境、任务等因素的变化而动态演变，预测模型需要能够自适应地学习和更新。如何在线实时地优化模型结构和参数，平衡模型的准确性和复杂度，是另一个挑战。
6、(4)多目标动态优化策略的搜索与决策。功耗管理往往需要兼顾性能、能效、可靠性等多个目标，且目标之间可能存在冲突。如何快速搜索出pareto最优解集，并根据具体应用场景和用户偏好，从中选择一个权衡方案，是策略制定的关键。
7、(5)策略执行的精确控制与实时反馈。管理策略如何高效地转化为控制芯片的具体指令，并及时监测执行效果、动态调整策略，形成闭环控制，也是实现方案的一个难点。
8、(6)系统级自学习与演进优化。随着系统的长期运行，如何持续积累和挖掘芯片状态日志数据，自动提炼出系统级的优化知识和规则，并及时反馈到底层算法中，不断提升整体的优化效果，是智能化方案必须考虑的问题。
9、针对上述技术挑战，亟需一种全新的芯片动态功耗管理方案，充分发挥量子调控与智能优化的优势，在纳米尺度、皮秒时间上实现功耗行为的精准感知、预测与控制，最大限度地挖掘芯片的能效潜力，推动集成电路产业的可持续发展。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种量子点增强动态功耗管理方法及系统，旨在克服现有芯片动态功耗管理技术中存在的不足。
2、为了实现上述专利技术目的，本专利技术实施例提供了以下技术方案：
3、一种量子点增强动态功耗管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
4、步骤s1：利用集成在芯片表面的量子点传感阵列，对芯片内部的电荷分布、能级跃迁等量子态信息进行实时采集，并转化为可处理的数字信号输出；
5、步骤s2：将量子态数据与来自温度、电压、电流等传统传感器的数据进行时间同步和空间对齐，并通过自适应滤波算法去除噪声干扰，最终形成一个统一的多维状态矩阵；
6、步骤s3：利用非线性降维映射和量子经典混合特征选择算法，从高维状态矩阵中提取出一组与功耗强相关的低维关键特征向量；
7、步骤s4：以提取出的关键特征为输入，结合芯片的历史功耗数据，通过长短时记忆网络和注意力机制构建一个自适应的功耗预测模型，并利用增量学习算法实现模型的在线更新；
8、步骤s5：将功耗预测模型嵌入到一个多目标优化框架中，以芯片的性能、能耗、温度等指标为优化目标，以电压、频率、任务调度等参数为优化变量，利用进化算法搜索出一组最优的管理策略；
9、步骤s6：将最优策略转化为一系列具体的控制指令，通过配置寄存器等方式精确调节芯片的工作状态，同时通过传感器网络实时监测执行效果，计算与预期的偏差，形成闭环控制；
10、步骤s7：随着系统的长期运行，积累起大量的芯片状态日志和策略执行效果数据，通过时空多尺度的行为模式挖掘，结合最新的算法迭代，不断优化底层的数学模型和解决方案，并通过渐进式更新融入到系统中，实现整体优化能力的自我提升。
11、更进一步地，所述步骤s1包括：
12、a.对钙钛矿量子点阵列进行初始化，其中量子点尺寸为3-5nm，间距为10-15nm；
13、b.利用多波长可调谐激光器，产生与量子点吸收带匹配的激光脉冲序列，照射到量子点阵列上；
14、c.通过集成的单光子探测器阵列接收量子点发出的荧光信号，并转化为微弱电流信号；
15、d.对微弱电流信号进行低噪声放大和模数转换，得到离散的数字信号；
16、e.按照帧格式对数字信号进行打包，通过低压差分信号接口传输。
17、更进一步地，所述步骤s2包括：
18、a.对量子态数据和传感器数据的时间戳进行对齐，并对传感器数据进行插值处理；
19、b.对量子态探测器和传感器进行校准，消除系统偏差；
20、c.利用自适应卡尔曼滤波和小波阈值去噪算法，滤除高频噪声和孤立突变点；
21、d.对不同维度数据进行min-max归一化，将其线性缩放到[0,1]区间；
22、e.利用张量分解技术，将固定时间窗口的融合数据重构为核心张量与因子矩阵的乘积形式。
23、更进一步地，所述步骤s3包括：
24、a.按固定时间窗口对净化数据进行分片，并计算每片数据的统计特征和差分特征；
25、b.利用主成分分析算法对原始特征进行正交变换；
26、c.引入核主成分分析算法进行非线性特征变换，提取特征间的高阶相关模式；
27、d.利用基尼指数和互信息，度量每个特征对功耗的重要性；
28、e.采用在线增量学习策略，实时更新特征子集，适应芯片工况的动态变化。
29、更进一步地，所述步骤s4包括：
30、a.针对功耗数据的时序特性，选择长短时记忆神经网络作为基本预测模型；
31、b.在模型中引入注意力机制层，自适应地调整不同时间步的特征权重；
32、c.定义均方根误差和l1正则化项为损失函数，控制预测偏差和模型复杂度；
33、d.采用自适应矩估计算法对网络权重进行迭代优化，加速收敛：
34、mt＝β1*m{t-1}+(1-β1)*gt
35本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种量子点增强动态功耗管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S1中包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S4中，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S5中，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S6中，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤S7中，包括：
9.一种量子点增强动态功耗管理系统，其特征在于，包括：
10.一种物联网设备，其特征在于，包括处理器和通过总线相连的存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，使所述物联网设备执行权利要求1-8任一项所述的量子点增强动态功耗管理方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，该程序被处理器
...【技术特征摘要】
1.一种量子点增强动态功耗管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤s1中包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤s2中，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤s3中，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤s4中，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤s5中，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤s6...
【专利技术属性】
技术研发人员：张家伟，柯人元，施忆，李晶华，谢东亮，
申请(专利权)人：广州迎威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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