請用此 Handle URI 來引用此文件:
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/74656
標題: | 使用機器學習之晶片效能預測 Chip Performance Prediction Using Machine Learning Techniques |
作者: | Min-Yan Su 蘇旻彥 |
指導教授: | 李建模 |
關鍵字: | 機器學習,製程變異,晶片效能,晶片速度分級, Machine learning,Process variation,Chip performance,Speed binning, |
出版年 : | 2019 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 製程變異會對晶片的性能產生重大影響。 在這篇論文中,我們提出了一種基於機器學習的晶片性能預測架構。 我們以晶片上的環形振盪器之頻率作為特徵來訓練機械學習模型,因此我們只需要結構測試,而不是昂貴的功能測試。 這篇論文中我們將回答以下三個問題: (1)我們應該將哪種類型的邏輯閘用於環形振盪器之中(ring oscillator)? (2)預測準確度有多高? (3)哪一種機械學習模型較適合?
我們在矽前階段選出最重要的九種邏輯閘來做為環形振盪器,因此我們可以最小化晶片上的環形振盪器數量。 我們使用約一萬兩千顆工業晶片來做實驗,其實驗結果表明,根據公司的標準,我們的預測精度可與自動化測試設備(automation test equipment)的測量相媲美,其準確度達到了百分之九十。 實驗結果也說明線性回歸模型對於該應用來說簡單且準確。 Process variation induces significant impact on chip performance. In this work, we propose a machine learning-based chip performance prediction framework. We consider on-chip ring oscillator’s frequency as feature so that we only need structural tests, not expensive functional tests. We answer three questions: (1) What types of cells should we use for ring oscillators (RO)? (2) What is the prediction accuracy? and (3) What is best prediction model? We select most important nine cells for ring oscillators at pre-silicon stage, so we can minimize the ring oscillators on the chip. Experimental results on 12K industry chips show that our prediction accuracy is comparable to automation test equipment’s measurement (90%) according to company’s criterion. Linear model is found to be simple and accurate for this application. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/74656 |
DOI: | 10.6342/NTU201902387 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 電子工程學研究所 |
文件中的檔案:
檔案 | 大小 | 格式 | |
---|---|---|---|
ntu-108-1.pdf 目前未授權公開取用 | 2.17 MB | Adobe PDF |
系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。