高能效自适应调节电路设计及实现

发布时间:2023-09-17 18:07
  为了解决高性能SoC芯片应用负载多变下的能效需求,近几年提出的超宽电压范围电路得到了广泛关注,它通常涵盖近/亚阈值区至常规电压区,可满足高负载时的高性能需求及低负载时的高能效需求。随着工作电压进入近阈值区,时序偏差问题变得更为显著。要实现体系结构级的时序偏差容忍,第一个关键问题是如何实时检测出时序偏差,在检测的基础上,第二个关键问题是如何在低开销和宽电压下实现时序偏差容忍,并保证芯片正确运行。本文针对当前自适应电压设计直接监测中的预测型和出错改错型中存在的问题分别提出解决方案,最后,针对面向高能效的二值化神经网络加速器,实现神经网络的在线监测,进一步提升其能效。主要创新工作如下:1.提出宽电压半路径监测方案,解决了自适应电压设计直接监测预测型无法在当周期响应的问题。该方案将跳变监测单元插入到关键路径中间点处,实时监测片内时序情况。为此本文设计了一款面积代价小并且在宽电压范围内稳定工作的9管跳变监测单元(命名为TD-1)。考虑到宽电压下关键路径的有效性,提出采用关键路径末端覆盖法选择关键路径,并进一步提出采用最小化算法筛选出符合设计要求的半路径监测点。整个设计方案采用SMIC 40nm工...

【文章页数】:131 页

【学位级别】:博士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 宽电压设计
        1.2.2 自适应电压设计技术
        1.2.3 神经网络高能效计算技术
        1.2.4 本文主要贡献
    1.3 本文的组织结构
第二章 高能效自适应调节电路技术概述
    2.1 芯片的功耗组成
        2.1.1 CMOS反相器的动态功耗
        2.1.2 CMOS反相器的静态功耗
    2.2 高能效设计方法
        2.2.1 宽电压设计技术
        2.2.2 自适应电压调节技术
    2.3 神经网络优化的目标
        2.3.1 能效
        2.3.2 性能
    2.4 二值化神经网络
        2.4.1 二值化神经网络计算原理
        2.4.2 二值化神经网络批量归一化
    2.5 本文整体技术路线
    2.6 本章小结
第三章 基于半路径时序预警监测方法的AVS系统
    3.1 基于半路径时序预警的自适应电压设计原理
    3.2 跳变监测单元电路结构TD-1
        3.2.1 跳变监测单元TD-1结构和工作原理
        3.2.2 跳变监测单元TD-1与国际上时序监测单元对比
    3.3 半路径监测点选择
        3.3.1 关键路径选择
        3.3.2 半路径监测点选择
    3.4 电路仿真验证和流片测试结果分析
        3.4.1 芯片功能验证
        3.4.2 芯片测试
    3.5 本章小结
第四章 基于Pulselatch的自适应电压设计系统
    4.1 基于Pulselatch的自适应电压设计原理
    4.2 跳变监测单元TD-2
        4.2.1 跳变监测单元TD-2结构
        4.2.2 跳变监测单元TD-2和国际上时序监测单元参数对比
    4.3 脉冲产生电路
    4.4 关键路径筛选
    4.5 Pulselatch划分簇算法
    4.6 电路仿真验证和流片测试结果分析
        4.6.1 芯片后端设计和实现
        4.6.2 芯片功能验证
        4.6.3 芯片测试结果分析
    4.7 本章小结
第五章 自适应电压调节在神经网络中的应用
    5.1 神经网络容错性分析
        5.1.1 人工神经网络
        5.1.2 容错性分析
        5.1.3 时序错误提取
        5.1.4 时序错误对神经网络精度的影响
    5.2 基于模拟延时的二值化神经网络加速器电路
        5.2.1 二值化神经网络硬件架构
        5.2.2 基于模拟延时的累加单元设计
        5.2.3 二值化神经网络在线监测设计
        5.2.4 系统功能验证
        5.2.5 芯片实测结果与分析
    5.3 自累加型神经网络在线监测设计
        5.3.1 在线监测方案设计
        5.3.2 电路仿真设计验证
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录 A:定制结构晶体管级网表
博士阶段获得的研究成果



本文编号:3847889

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