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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/82007| 標題: | 機器學習輔助之低功率消耗的多重防護帶及最小工作電壓分級 ML-Assisted Vmin Binning with Multiple Guard Bands for Low Power Consumption |
| 作者: | Wei-Chen Lin 林韋辰 |
| 指導教授: | 李建模(Chien-Mo Li) |
| 關鍵字: | 製程變異,晶片效能預測,多重裝箱, Process variation,Chip performance prediction,Multiple binning, |
| 出版年 : | 2021 |
| 學位: | 碩士 |
| 摘要: | 我們提出了一種兩階段的晶片效能預測流程，其能夠避免客戶退貨，降低功率消耗，並減少產出損失。在第一階段，我們首先預測最小工作電壓的初始值;在第二階段，我們先預測每個晶片所在的箱並應用不同的防護帶。在851顆先進的7奈米手機晶片上的實驗結果顯示，所有晶片的預測最小工作電壓都大於實際的最小工作電壓，而這能夠避免客戶退貨。此外，功耗可降低2.69%。當最小工作電壓要求為1.20縮放的最小電壓時，產出損失最多可減少5.05%。與傳統流程相比，實行我們提出的流程只需要花費多一點的運行時間，流程的運行時間仍是短的，但我們可以節省每個晶片測量最小工作電壓的時間。 |
| URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/82007 |
| DOI: | 10.6342/NTU202102410 |
| 全文授權: | 同意授權(限校園內公開) |
| 電子全文公開日期: | 2026-08-19 |
| 顯示於系所單位： | 電子工程學研究所 |
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| 檔案 | 大小 | 格式 | |
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| U0001-1608202121435700.pdf 未授權公開取用 | 7.2 MB | Adobe PDF | 檢視/開啟 |
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