一种芯片电流的预测方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本说明书公开了一种芯片电流的预测方法、装置、介质及电子设备，采用可解释人工智能技术，获取芯片中的任务负载状态以及指令集，该任务负载状态包括运算单元任务负载状态和缓存单元任务负载状态。将该芯片的任务负载状态输入到第一回归模型，以使第一回归模型确定该芯片维持该任务负载状态的所需电流。并将该指令集输入第二回归模型，以使第二回归模型确定该芯片执行该指令集中的指令后的电流变化值。根据该芯片维持该任务负载状态的所需电流以及该芯片执行该指令集中包含的指令后的电流变化值，以确定该芯片的增量电流。实现了对芯片维持作业的电流的预测，且因为第一回归模型与第二回归模型具备可解释性，提高了预测电流作业的可靠性及可控性。作业的可靠性及可控性。作业的可靠性及可控性。

【技术实现步骤摘要】
一种芯片电流的预测方法、装置、介质及电子设备


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种芯片电流的预测方法、装置、介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，人工智能飞速发展。一般的，在芯片
，可通过模型对芯片所需的电流进行预测，以基于预测的电流对芯片进行电流分配。
[0003]但是，由于模型中具有大量的网络层，且引入许多激活函数，因此在使用模型对芯片维持作业所需的电流进行预测时，很难解释模型能得到芯片维持作业所需的电流的原因是什么。也就是说，用于对芯片所需的电流进行预测的模型对人具有不可解释性，是一个黑盒模型，则通过模型预测的电流也就存在不可信性。那么根据黑盒模型得到的电流去对芯片进行电流分配，存在使得芯片损坏的隐患。因此，如何在模型具有可解释性的情况下实现对芯片电流的预测是一个亟待解决的问题。
[0004]基于此，本说明书提供一种芯片电流的预测方法。

技术实现思路

[0005]本说明书提供一种芯片电流的预测方法、装置、介质及电子设备，以至少部分的解决现有技术存在的上述问题。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种芯片电流的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取芯片的任务负载状态以及指令集；其中，所述任务负载状态包括：运算单元任务负载状态以及缓存单元任务负载状态；将所述任务负载状态输入第一回归模型，以使所述第一回归模型根据所述任务负载状态确定所述芯片维持所述任务负载状态的所需电流；以及将所述指令集输入第二回归模型，以使所述第二回归模型根据所述指令集确定所述芯片执行所述指令集中包含的指令后的电流变化值；根据所述所需电流以及所述电流变化值，确定所述芯片的增量电流。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述所需电流以及所述电流变化值，确定所述芯片的增量电流，具体包括：获取所述芯片中的当前电流；根据所述所需电流、所述电流变化值以及所述当前电流，确定所述芯片的增量电流。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述芯片的电流变化忍耐区间；若确定出的增量电流在所述电流变化忍耐区间内，则确定所述增量电流为零。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一回归模型中包含多条第一规则；所述第一规则采用下述方法得到：获取所述芯片在不同历史时间点的任务负载状态以及第一电流，将所述芯片在不同历史时间点的任务负载状态作为历史任务负载状态；其中，所述历史任务负载状态包括：历史运算单元任务负载状态，历史缓存单元任务负载状态；所述第一电流为所述芯片维持所述历史任务负载状态的电流；根据所述历史任务负载状态以及所述第一电流，确定第一样本；根据所述第一样本，拟合所述第一电流关于所述历史任务负载状态的第一函数；根据所述第一函数，得到第一规则。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一样本，拟合所述第一电流关于所述历史任务负载状态的第一函数，具体包括：将所述历史任务负载状态相同的第一样本作为待去重样本；对所述待去重样本进行去重，得到去重后的第一样本；根据所述去重后的第一样本，拟合所述第一电流关于所述历史任务负载状态的第一函数。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述待去重样本进行去重，具体包括：将所述待去重样本中的历史负载状态，作为去重后的第一样本的历史负载状态，将所述待去重样本中的第一电流的平均值，作为去重后的第一样本的第一电流。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，拟合所述第一电流关于所述历史任务负载状态的第一函数，具体包括：根据所述第一电流，对所述第一样本进行排序；将排序后的所述第一样本划分为多个第一样本子集；其中，所述第一样本子集的第一密度小于预设的第一密度阈值且包含的第一样本的数量最少；所述第一密度是根据所述第一样本子集中的第一样本的数量以及所述第一样本子集中的第一样本的第一电流得到的；
针对每个第一样本子集，根据该第一样本子集中的第一样本的第一电流以及历史任务负载状态，拟合所述第一电流关于所述历史任务负载状态的第一函数，得到该第一样本子集对应的第一函数；以及根据该第一样本子集中的第一样本的历史任务负载状态，确定该第一样本子集对应的第一函数的第一适用条件。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，将所述任务负载状态输入第一回归模型，以使所述第一回归模型根据所述任务负载状态确定所述芯片维持所述任务负载状态的所需电流，具体包括：将所述任务负载状态输入第一回归模型，以使所述第一回归模型确定与所述任务负载状态匹配的第一适用条件，并根据所述匹配的第一适用条件，确定所述匹配的第一适用条件对应的第一函数，并根据所述匹配的第一适用条件对应的第一函数，确定所述芯片维持所述任务负载状态的所需电流。9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：针对每个第一样本子集，确定该第一样本子集对应的第一函数在该第一样本子集对应的第一适用条件下的输出值，作为第一基准值；改变该第一样本子集对应的第一适用条件，并根据该第一样本子集对应的第一函数，确定所述改变该第一样本子集对应的第一适用条件后，该第一样本子集对应的第一函数的输出值，作为第一预测值；若所述第一基准值与第一预测值的差值在预设的第一范围内，则将改变后的第一适用条件以及该第一样本子集对应的第一函数作为生成的其他第一规则。10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，改变该第一样本子集对应的第一适用条件，具体...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘懿，程稳，蔡志翔，陈光，曾令仿，李勇，崔钰，吕波，陈晨，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：