使用基于计算机视觉的数据眼分析的数据链路稳定性检测制造技术

可以通过收集表示功能数据眼的二维阵列并且使用卷积神经网络确定功能数据眼的得分，来分析和以其他方式维护数据通信链路的可靠性。可以将所确定的得分与阈值进行比较，并且可以基于比较的结果发起动作。可以基于比较的结果发起动作。可以基于比较的结果发起动作。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用基于计算机视觉的数据眼分析的数据链路稳定性检测

技术介绍

[0001]计算设备越来越多地控制任务关键型或安全关键型系统，诸如自主运载工具(例如，汽车、无人机等)、工业自动化、医疗设备和物联网(“IoT”)领域内的各种设备。维护这种系统的可靠性是一个重要的目标。
[0002]计算设备可以包括经由高速数据通信接口或链路彼此通信的多个子系统。通信子系统可以被包括在相同的集成电路芯片中或不同的芯片中。“片上系统”或“SoC”是这样的一个集成了许多组件以提供系统级功能的芯片的示例。例如，SoC可以包括一种或多种类型的处理器，诸如中央处理单元(“CPU”)、图形处理单元(“GPU”)、数字信号处理器(“DSP”)和神经处理单元(“NPU”)。SoC可以包括其他子系统，诸如提供无线连接的收发器或“调制解调器”子系统。SoC可以经由数据通信链路耦合到一个或多个存储器芯片。高速、同步类型的存储器(诸如双倍数据速率同步动态随机存取存储器(“DDR
‑
SDRAM”))需要数据与时钟信号之间的精确定时来维护可靠性。噪声和其他环境应激源可能会对这些信号产生不利影响。
[0003]数据眼是通信链路上的数据信号的电压对时间图形式的表示，诸如可以由高速示波器产生。术语“数据眼”是指出现最小数据信号转变的特性开口或区域的形状。当时钟边沿与数据眼的中心对准时，通信链路的稳定性被最大化。噪音和其他环境应激源可能会使数据眼失真。由于这个原因，已经开发了一些技术用来对数据链路进行周期性训练，以将时钟边沿与数据眼的中心重新对准。如果眼已经变得严重失真，则数据链路训练可能不会提高性能。此外，数据链路训练通常不用于确定数据链路是否已经损坏到需要采取其他动作(诸如维护)来避免故障。

技术实现思路

[0004]公开了用于检测和以其他方式维护计算设备中的数据通信链路的可靠性的系统、方法、计算机程序产品和其他实施例。
[0005]一种用于维护计算设备中的数据通信链路的可靠性的示例性方法可以包括收集表示数据通信链路上的数据眼的二维数据点阵列。该方法还可以包括使用卷积神经网络确定二维数据点阵列的得分。该方法还可以包括将所确定的得分与阈值进行比较。该方法还可以包括基于将所确定的得分与阈值进行比较的结果来发起动作。
[0006]一种用于维护计算设备中的数据通信链路的可靠性的示例性系统可以包括通过数据通信链路耦合的第一子系统和第二子系统。子系统之一可以具有配置有卷积神经网络的处理器系统。该子系统可以被配置为收集表示数据通信链路上的数据眼的二维数据点阵列。该子系统还可以被配置为使用卷积神经网络确定二维数据点阵列的得分。该子系统还可以被配置为将所确定的得分与阈值进行比较。该子系统还可以被配置为基于将所确定的得分与阈值进行比较的结果来发起动作。
[0007]一种用于维护计算设备中的数据通信链路的可靠性的示例性计算机程序产品可以包括其上存储有计算机可执行形式的指令的计算机可读介质，指令在由处理系统执行时，将处理系统配置为：收集表示在数据通信链路上被传送的数据眼的二维数据点阵列；使
用卷积神经网络确定二维数据点阵列的得分；将所确定的得分与阈值进行比较；以及基于将所确定的得分与阈值进行比较的结果来发起动作。
[0008]另一用于维护计算设备中的数据通信链路的可靠性的示例性系统可以包括用于收集表示在数据通信链路上传送的数据眼的二维数据点阵列的部件。该系统还可以包括用于确定二维数据点阵列的得分的部件。该系统还可以包括用于将所确定的得分与阈值进行比较的部件。该系统还可以包括用于基于将所确定的得分与阈值进行比较的结果来发起动作的部件。
附图说明
[0009]在附图中，除非另有说明，否则在各个视图中，相似的附图标记指代相似的部分。对于具有字母字符标号的附图标记，诸如“102A”或“102B”，字母字符标号可以区分出现在同一附图中的两个相似的部分或元素。当附图标记意图涵盖在所有附图中具有相同附图标记的所有部分时，可以省略附图标记的字母字符标号。
[0010]图1是示出根据示例性实施例的具有通过数据通信链路耦合的两个子系统的计算设备的框图。
[0011]图2是示出根据示例性实施例的相对于时钟信号的数据信号眼的定时图。
[0012]图3A是根据示例性实施例的数据信号眼的示波器图像。
[0013]图3B是根据示例性实施例的另一数据信号眼的示波器图像。
[0014]图4是示出根据示例性实施例的功能数据眼或二维数据点阵列的曲线图。
[0015]图5是示出根据示例性实施例的SoC与存储器芯片之间的接口的框图。
[0016]图6以概念形式示出了根据示例性实施例的用于维护数据通信链路的可靠性的方法。
[0017]图7示出了根据示例性实施例的用于维护数据通信链路的可靠性的系统。
[0018]图8以流程图形式示出了根据示例性实施例的用于维护数据通信链路的可靠性的方法。
[0019]图9A以流程图形式示出了根据示例性实施例的用于维护数据通信链路的可靠性的另一方法。
[0020]图9B是图9A的流程图的延续。
[0021]图10A以流程图形式示出了根据示例性实施例的用于训练卷积神经网络的方法。
[0022]图10B是图10A的流程图的延续。
[0023]图11示出了根据示例性实施例的对用于卷积神经网络的均方误差损失函数的修改。
[0024]图12是示出根据示例性实施例的用于响应于检测到数据通信链路不稳定性切换子系统的故障转移(fail
‑
over)系统的框图。
[0025]图13是根据示例性实施例的计算设备的框图。
具体实施方式
[0026]本文使用的“示例性”一词表示“用作示例、实例或说明”。“说明性的”一词在本文中可以用作“示例性的”的同义词。本文描述为“示例性”的任何方面不一定被解释为比其他
方面更优选或更有利。
[0027]如图1所示，在说明性或示例性实施例中，计算设备100可以包括经由双向数据通信链路106被耦合在一起的处理器子系统102和存储器子系统104。数据通信链路106可以包括任何数量的信号线，被配置为传达数据信号、时钟信号等。本公开中描述的系统、方法和计算机程序产品可以用于评估和以其他方式维护数据通信链路106的可靠性。应当理解，尽管在本公开中描述的示例性实施例中，数据通信链路106位于处理器子系统102与存储器子系统104之间，并且被配置为传达存储器业务，但是在其他实施例中，这样的数据通信链路可以位于任何其他类型的计算设备子系统之间，并且可以被配置为传送(即，发送和接收)任何其他类型的数据业务。例如，在这样的其他实施例中，数据通信链路可以是快速外围组件互连(“PCIe”)总线、通用串行总线(“USB”)或与本公开中描述的原理不一致的任何其他类型的接口或数据通信链路。在图1所示的示例性实施例中，数据通信链路可以位于分离的芯片之间，诸如在包括第一子系统(例如，处理器子系统102)的So本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于维护计算设备中的数据通信链路的可靠性的方法，包括：由控制系统收集表示所述数据通信链路上的数据眼的二维数据点阵列；由卷积神经网络确定所述二维数据点阵列的得分；由所述控制系统将所确定的所述得分与阈值进行比较；以及由所述控制系统基于将所确定的所述得分与所述阈值进行比较的结果来发起动作。2.根据权利要求1所述的方法，其中收集所述二维数据点阵列包括：由所述控制系统监视数据流，所述数据流包括所述数据通信链路上的多个发送的数据值和对应的多个接收的数据值；由所述控制系统在监视所述多个发送的数据值和所述对应的多个接收的数据值的同时，相对于所述数据通信链路的参考电压和时钟
‑
数据时间延迟彼此来改变所述参考电压和所述时钟
‑
数据时间延迟，以提供不同的参考电压和不同的时钟
‑
数据时间延迟的多个组合；由所述控制系统在参考电压和时钟
‑
数据时间延迟的每个组合的条件下，对接收的数据值与对应的发送的数据值不匹配的次数进行计数；以及由所述控制系统形成所述二维数据点阵列，每个数据点与接收的数据值与对应的发送的数据值不匹配的所述次数相对应，每个数据点以参考电压和时钟
‑
数据时间延迟的唯一组合被定位在所述阵列中。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述数据通信链路将计算设备的第一子系统和第二子系统耦合。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述第一子系统包括存储器芯片，并且所述第二子系统包括具有中央处理单元和存储器控制器的片上系统(SoC)。5.根据权利要求4所述的方法，其中发起动作包括：将数据流从在所述SoC与所述存储器芯片之间被传送切换至在备用SoC与所述存储器芯片之间被传送。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述卷积神经网络包括三个卷积层、随后是三个密集层。7.根据权利要求6所述的方法，其中所述卷积神经网络包括每对卷积层之间的归一化层。8.根据权利要求7所述的方法，其中所述卷积神经网络包括第一卷积层、随后是第一批量归一化层、随后是第二卷积层、随后是第二批量归一化层、随后是第三卷积层、随后是平坦化层、随后是第一密集层、随后是第二密集层、随后是第三密集层、随后是输出层。9.根据权利要求1所述的方法，还包括在所述确定步骤之前：多次执行所述收集步骤以获得多个二维数据点阵列；显示多个图像，每个图像与所述多个二维数据点阵列中的一个数据点阵列相对应；基于对应的所述图像向所述多个二维数据点阵列中的每个数据点阵列分配所分配的得分；以及使用多个所述所分配的得分和对应的二维数据点阵列来训练所述卷积神经网络。10.根据权利要求9所述的方法，其中训练所述卷积神经网络包括使用均方误差损失函数对误差信息进行反向传播。11.根据权利要求10所述的方法，其中对所述均方误差损失函数进行加权，以将较高的
损失应用于比对应的所分配的得分高一定量的所确定的得分以及将较低的损失应用于比对应的所分配的得分低所述一定量的所确定的得分。12.一种用于维护计算设备中的数据通信链路的可靠性的系统，包括：第一子系统；以及第二子系统，具有至少一个处理器系统并且由所述数据通信链路被耦合到所述第一子系统，所述处理器系统被配置为包括卷积神经网络并且被配置为：收集表示所述数据通信链路上的数据眼的二维数据点阵列；使用所述卷积神经网络确定所述二维数据点阵列的所确定的得分；由所述控制系统将所述所确定的得分与阈值进行比较；以及由所述控制系统基于将所述所确定的得分与所述阈值进行比较的结果来发起动作。13.根据权利要求12所述的系统，其中所述第二子系统通过被配置为进行以下操作而被配置为收集所述二维数据点阵列：监视数据流，所述数据流包括所述数据通信链路上的多个发送的数据值和对应的多个接收的数据值；在监视所述多个发送的数据值和所述对应的多个接收的数据值的同时，相对于所述数据通信链路的参考电压和时钟
‑
数据时间延迟彼此来改变所述参考电压和所述时钟
‑
数据时间延迟，以提供不同的参考电压和不同的时钟
‑
数据时间延迟的多个组合；在参考电压和时钟
‑
数据时间延迟的每个组合的条件下，对接收的数据值与对应的发送的数据值相匹配的次数进行计数；以及形成二维数据点阵列，每个数据点与接收的数据值与对应的发送的数据值相匹配的所述次数相对应，每个数据点以参考电压和时钟
‑
数据时间延迟的唯一组合被定位在所述阵列中。14.根据权利要求12所述的系统，其中所述数据通信链路将存储器芯片与具有存储器控制器的片上系统(SoC)耦合。15.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：U，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：