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J-GLOBAL ID：202002247598211014   整理番号：20A2637952

フルチップ温度と温度変化率のNNベースオンライン推定に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards NN-based Online Estimation of the Full-Chip Temperature and the Rate of Temperature Change

著者 (5件)： Rapp Martin (Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany) ,  Elfatairy Omar (German University in Cairo, Cairo, Egypt) ,  Wolf Marilyn (University of Nebraska - Lincoln, Lincoln, NE, USA) ,  Henkel Jorg (Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany) ,  Amrouch Hussam (University of Stuttgart, Stuttgart, Germany)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MLCAD ’20  ページ： 95-100  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 全チップの動的熱マップと温度変化速度の両方について,実行時間を推定する新しい手法を提案した。現在の温度の知識は熱管理にとって重要である。温度変化の速度の付加的知識は,近い将来の温度の予測を可能にし,従って,積極的な管理を可能にする。しかし,それらの限られた数のため,既存の熱センサでは達成できない。提案手法は,ニューラルネットワーク(NN)に基づいており,性能対読みと熱マップの電流推定に基づく温度変化の速度を予測する。次に熱マップを予測に基づいて更新した。設計時間において,著者らは,混合作業負荷の実行の間,性能カウンターと動的熱マップを記録することによって,NNのための訓練データを作成した。赤外線(IR)カメラの助けを借りて熱マップを記録した。実行時間では,この技術は性能計数のみを必要とする。この技法は温度変化を正確に予測した。しかし,絶対温度推定は不安定性に悩まされる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  赤外線 ,  電流 ,  熱管理 ,  ニューラルネットワーク ,  絶対温度 ,  不安定性 ,  *温度変動 ,  機械学習
準シソーラス用語： 訓練データ ,  実行時間 ,  熱センサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  熱管理

分類 (1件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 温度変化 ,  オンライン ,  推定