龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：成都海光微电子技术有限公司
申请日：2020-09-07
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN112100910B
主分类号：G06N20/00
分类号：G06N20/00;G06F18/27;G06F18/213;G01R31/317
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2021.04.23#专利申请权的转移;2021.01.05#实质审查的生效;2020.12.18#公开
摘要：本申请提供一种处理器的功耗模型训练方法、功耗测试方法及装置。方法包括：获取处理器在运行过程中各子功能模块在多个时间段对应的波形段和功耗信息；对每个子功能模块对应的波形段进行特征提取获得特征信息，并根据特征信息计算各个波形段的特征值；利用每个子功能模块对应的多个波形段的特征值和功耗信息对线性模型进行训练获得各子功能模块的功耗模型；根据各子功能模块对应的功耗模型获得处理器的总功耗模型。本申请实施例通过利用机器学习针对处理器中每个子功能模块的功耗进行模型训练，获得各子功能模块对应的功耗模型，然后根据各子功能模块对应的功耗模型获得整个处理器的总功耗模型，从而可以快速的实现对大规模的处理器功耗的分析。
主权项：1.一种处理器的功耗模型训练方法，其特征在于，处理器包括多个功能模块，且每一功能模块包括多个子功能模块，所述方法包括：获取所述处理器在运行过程中各子功能模块分别在多个时间段对应的波形段和功耗信息；对每个子功能模块对应的波形段进行特征提取，获得对应的特征信息，并根据所述特征信息计算各个波形段的特征值；利用每个子功能模块对应的多个波形段的特征值和功耗信息对线性模型进行训练，获得各子功能模块对应的功耗模型；根据各子功能模块对应的功耗模型获得所述处理器的总功耗模型；所述根据所述特征信息计算各个波形段的特征值，包括：针对一个波形段，分别确定开关率对应的特征信号与功耗信息的第一线性相关系数，以及使用率占空比对应的特征信号与功耗信息的第二线性相关系数；根据所述第一线性相关系数和所述第二线性相关系数确定目标特征信号；其中，所述目标特征信号为开关率对应的特征信号或使用率占空比对应的特征信号；根据所述目标特征信号计算各个波形段的特征值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都海光微电子技术有限公司 一种处理器的功耗模型训练方法、功耗测试方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号