公开(公告)号：CN120046507A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510371312.1

申请日：2025-03-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 牛丹 ,  张德慷 ,  陈鹏举 ,  金洲 ,  孙长银 ,  周振亚

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/33 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0455 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明涉及一种用于2.5D集成电路快速高精度热预测的频域‑空间域融合感知方法，该网络包括频空热编码器模块、频域跨尺度交互模块、频域‑空间域混合损失函数(FSL)以及模型输入与预处理网络(PPNet)。频空热编码器模块结合自适应多频嵌入和3D卷积神经网络，提取高至低频的热耗散梯度特征和详细空间特征；频域跨尺度交互模块通过跨注意力机制实现多尺度特征交互，解决语义间隙问题；频域‑空间域混合损失函数损失函数结合空间均方误差和频域损失，抑制高频热梯度噪声。本发明首次实现频域‑空间域双域感知的热预测，显著提升预测精度和速度，且具有出色的泛化能力，可广泛应用于2.5D集成电路的热管理领域。

公开(公告)号：CN120046509A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510371317.4

申请日：2025-03-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 牛丹 ,  陈鹏举 ,  张德慷 ,  邢炜 ,  何磊 ,  董毅超 ,  张兆丞

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06F30/33 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的芯粒热仿真有限元网格生成方法。该方法包括几何与热特征提取模块、温度分布预测模块以及智能网格优化模块。几何与热特征提取模块通过张量构建，结合多尺度卷积、金字塔池化和可变形卷积，实现对芯片温度分布的精确预测；智能网格优化模块通过热梯度与几何约束的耦合，自适应地优化有限元网格，减少网格单元数量并提升计算效率。首次将深度学习与有限元网格生成相结合，通过神经网络预测热分布来替代传统的迭代网格细化过程，显著提升了网格生成速度，同时保持热仿真精度在0.8％以内。该方法特别适用于复杂的2.5D/3D芯片封装结构，能够有效应对现代集成电路设计中的热管理挑战，为芯片设计提供了快速且精确的热仿真工具。