2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、層次化方法在當(dāng)前VLSI布圖中被廣泛采用,以應(yīng)對(duì)集成電路規(guī)模的不斷擴(kuò)大。隨著超大規(guī)模集成電路工藝的不斷發(fā)展,熱問(wèn)題在集成電路設(shè)計(jì)中凸顯出來(lái)。本文對(duì)大規(guī)模集成電路物理設(shè)計(jì)中的布圖/布局算法進(jìn)行了研究,包括模擬退火算法,聚類(lèi),劃分等算法,并研究了高斯-塞德?tīng)柕惴ㄓ糜诳焖偾蠼鉄崮P?。采用不同的功率密度的聚?lèi)方法和一種高效的層次化迭代熱模型來(lái)進(jìn)行布圖優(yōu)化。它能有效的減少熱點(diǎn),同時(shí)優(yōu)化芯片面積和互連線長(zhǎng)等。增量式的高斯-塞德?tīng)枱崮P涂梢愿咝Ч?/p>

2、計(jì)芯片熱效應(yīng)。用GSRC T2測(cè)試集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文提出的功率密度聚類(lèi)方法,對(duì)熱進(jìn)行了很好的控制,使芯片上熱點(diǎn)的最大溫度下降。另外實(shí)驗(yàn)結(jié)果同時(shí)顯示貪婪平衡聚類(lèi)在效果和穩(wěn)定性方面優(yōu)于其它兩種策略。增量式熱模型的迭代次數(shù)逼近逆矩陣計(jì)算熱模型方法的1/5。本文的研究?jī)?nèi)容包括: ⑴采用功率密度的聚類(lèi)來(lái)保證熱模型的全局最優(yōu),修正熱模型以避免聚類(lèi)模塊間的熱點(diǎn)以適應(yīng)層次化的熱模型。 ⑵高斯-塞德?tīng)柕沙诘椒ū灰氲綄哟位?/p>

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