[發明專利]一種芯片熱布局方法

有效

• 申請號: 201611107317.0
• 申請日: 2016-12-06
• 公開（公告）號: CN106599428B
• 公開（公告）日: 2019-07-23
• 發明（設計）人: 楊杰;張秀娟;章少宇;葉檸;苑振宇;沈鴻媛;馬文鵬
• 申請（專利權）人: 東北大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 胡曉男

本發明提供一種基于粒子群優化與結溫結合的芯片熱布局方法，包括：確定要布局的芯片數量、芯片的尺寸大小、基板的尺寸大小；將各個芯片作為粒子，基板上的所有芯片構成粒子群，將芯片的結溫作為適應度函數，采用粒子群優化算法尋找最優的芯片坐標；根據確定的最優的各芯片坐標將各芯片布局到基板上。本發明利用粒子群優化算法的優勢，可以指定任意芯片的結溫作為適應度函數，考慮了芯片的實際尺寸防止芯片出界或重疊，使得基板上的所有芯片在合理分布的基礎上，使得某一高功率芯片、不耐高溫芯片，或有特殊要求的芯片的溫度盡量達到最低，從而更加降低整個基板上的熱點溫度，以及縮小了芯片間的溫差，提高了器件的性能和可靠性。

技術領域

本發明屬于芯片熱布局技術領域，具體是一種芯片熱布局方法。

背景技術

傳統的熱布局有熱力導向方法，微元體熱平衡法與優化方法結合等多種布局方法。

在《基于粒子群算法的PCB板上電子元件的熱布局優化》以及《基于蟻群算法的PCB板電子元件的熱布局優化研究》文章中，該兩種方法均使用微元體熱平衡法來建立溫度分布模型，然而，微元體熱平衡法需要分別導出各種相應的節點方程，在復雜的溫度場和對流情況下，不能夠準確的表達各個芯片相對應的穩態溫度值，并且，該兩種方法只適合一些在基板上工整擺放的簡單規則的幾何形狀，然而在實際的工程應用中，電路板上的電子元件絕大多數不是規整的排列放置，此外，該兩種方法也沒有對芯片的幾何條件進行限制，易產生芯片重疊和出界的問題。

在《Thermal Placement Algorithm Based on Heat Conduction Analogy》文章中，力導算法計算過程復雜，每次迭代都對每兩點間的斥力進行了累加計算，即每次迭代的該部分時間復雜度達到O(n²)。若忽略邊產生引力的部分計算，且假設迭代至趨于平衡的時間復雜度是O(n)，那么整個算法的時間復雜度為O(n³)，計算時間較長，易出現不收斂的結果，此外，該算法中，每個組件都是簡化為質點的熱源，忽略組件的尺寸大小這一問題相對比較嚴重，是不可忽視的問題，因為芯片間可能發生重疊和出界問題，這樣一來，所得到的布局結果是不可采納的，不具有實際布局意義。在《Thermal Placement Algorithm Basedon Heat Conduction Analogy》文章中，同樣存在上述的問題。

在《Multiobjective Optimal Placement of Convectively Cooled ElectronicComponents on Printed Wiring Boards》文章中，引入了基于模糊模型的力導方法，來解決MCM上的熱布局問題,這種方法相比遺傳方法計算更快。然而,在該方法中,功耗越大的芯片往往被放置在基板的邊界，導致了芯片的重疊，以及基板的四個角上更加容易產生熱點，使得芯片高溫失效。

常用的優化算法有遺傳算法、模擬退火算法等。在《Thermal Placement Designfor MCM Applications》以及《Integration of simulation and response surfacemethods for thermal design of multichip modules》文章中，使用了遺傳算法對PCB上的電子元器件進行了優化布局，然而這種方法需要更多的存儲空間，因為它必須記億種群中所有的個體結構，并且存在編碼不規范及編碼表示不準確的問題。此外，遺傳算法對算法的精度、可行度、計算復雜性等方面，還沒有有效的定量分析方法。

在《Object-Oriented Thermal Placement Using an Accurate Heat Model》文章中，運用了模擬退火算法，該算法優化過程過長，需要耗費非常多的時間，并且對某一個具體問題的求解需要更困難的參數調整，而且還不一定能夠找到全局的最優解。此外，正如文章所示，該方法沒有包含邊界設定條件。