一种面向嵌入式的可配置众核处理器

    公开(公告)号:CN113704169A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110924960.7

    申请日:2021-08-12

    Abstract: 本发明公开了一种面向嵌入式的可配置众核处理器,包括:内部数据总线系统、事件总线系统、数据连接线、路由单元和处理器核;内部数据总线系统包括若干条横、纵向数据线;若干条横、纵向数据线横纵交错排列,形成N个交叉点,每个交叉点对应放置一个路由单元,相邻路由单元之间通过横向数据线或纵向数据线连接;事件总线系统包括:事件控制单元、事件总线和事件信号线;各处理器核与对应的路由单元之间通过数据连接线连接;各事件控制单元一方面与事件总线连接,另一方面通过事件信号线与对应的处理器核和路由单元连接。本发明可满足嵌入式、高实时性、芯片内部处理器核之间高同步性、芯片内部通信并行性和高吞吐量的需求。

    一种基于聚类分析的集成电路单粒子效应软错误仿真方法

    公开(公告)号:CN115437893A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202210853718.X

    申请日:2022-07-11

    Abstract: 本发明公开一种基于聚类分析的集成电路单粒子效应软错误仿真方法,步骤包括:应用VPI获取目标集成电路内部结构与资源信息;对获取的集成电路内部单元信息按功能相关性进行聚类,得到一定数量的簇;对每簇内单元进行以20%‑40%比例进行随机抽样,并生成故障节点列表;构建用于故障注入的集成电路单粒子效应软错误数字信号等效模型,以簇为单位对抽样单元进行故障注入,并监测故障注入是否引发芯片软错误;统计抽样单元的软错误概率;将抽样单元故障注入评估得到的软错误概率作为簇软错误概率。基于簇软错误概率实现对芯片整体软错误概率的评估与敏感区域定位。本发明实现了故障注入样本的优化,提升了仿真效率,可用于集成电路单粒子效应敏感性分析。

    一种面向嵌入式的可配置众核处理器

    公开(公告)号:CN113704169B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202110924960.7

    申请日:2021-08-12

    Abstract: 本发明公开了一种面向嵌入式的可配置众核处理器,包括:内部数据总线系统、事件总线系统、数据连接线、路由单元和处理器核;内部数据总线系统包括若干条横、纵向数据线;若干条横、纵向数据线横纵交错排列,形成N个交叉点,每个交叉点对应放置一个路由单元,相邻路由单元之间通过横向数据线或纵向数据线连接;事件总线系统包括:事件控制单元、事件总线和事件信号线;各处理器核与对应的路由单元之间通过数据连接线连接;各事件控制单元一方面与事件总线连接,另一方面通过事件信号线与对应的处理器核和路由单元连接。本发明可满足嵌入式、高实时性、芯片内部处理器核之间高同步性、芯片内部通信并行性和高吞吐量的需求。

    一种热点检测方法及装置
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116430679A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310300726.6

    申请日:2023-03-24

    Abstract: 本申请涉及热点识别领域,具体而言,涉及一种热点检测方法及装置,一定程度上可以解决通过光刻仿真方式进行热点检测时准确性差的问题。所述的热点检测方法包括:存储多张包括电路版图的第一图像至图像库中,所述电路版图包含热点;确定所述图像库中与待测图像匹配的匹配图像,所述第一图像包括所述匹配图像,所述待测图像包括需要进行热点检测的晶圆;获取所述匹配图像的特征向量;将所述特征向量输入至预设的检测模型中,基于所述检测模型的输出,确定所述晶圆中热点的类型及位置。

    一种数字电路关键路径时序分析方法和装置

    公开(公告)号:CN115809623A

    公开(公告)日:2023-03-17

    申请号:CN202211486597.6

    申请日:2022-11-25

    Abstract: 本申请涉及数字电路故障分析技术领域,具体而言,涉及一种数字电路关键路径时序分析方法和装置,可以解决传统算法存在的仅能处理少量独立随机变量的低维变化空间、以及只关注单元级故障时间而忽略单元级之间的相关性的问题。所述方法,包括:获取数字电路系统中单元的单元数量和系统级故障率的阶数D;估计与单元级数目相同数目的单元故障率和同时故障率;基于同时故障率计算D阶、D‑1阶局部失效率;基于D阶、D‑1阶局部失效率计算D+1阶局部失效率上限值,D+1阶局部失效率上限值和D阶的局部失效率用于计算D阶系统故障率第二估值;从D阶系统故障率第一估值和D阶系统故障率第二估值组成的区间中选取渐进概率近似值。

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