一种多芯片热布局确定方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请适用于集成电路制造技术领域，提供了一种多芯片热布局确定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：构建多芯片体的至少两个数字孪生模型，其中，每个数字孪生模型对应所述多芯片体的一个三维几何模型；预测所述多芯片体的每个数字孪生模型的热点温度；根据所述多芯片体的所述至少两个数字孪生模型的热点温度确定所述多芯片体的目标三维几何模型，所述目标三维几何模型中所述多芯片体的布局方式为所述多芯片体的热布局方式。本申请根据所述多芯片体的所述至少两个数字孪生模型的热点温度来确定所述多芯片体的目标三维几何模型，提高了多芯片热布局确定方法的确定精度和确定效率。精度和确定效率。精度和确定效率。

【技术实现步骤摘要】
一种多芯片热布局确定方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请属于集成电路制造
，尤其涉及一种多芯片热布局确定方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着集成电路制造技术的发展，芯片市场需求不断增长，晶体管尺寸已经越来越接近物理尺寸极限，而作为集成电路板上的主要发热元件，芯片所处的位置布局直接影响到整个板件的温度分布。特别在采用多芯片布局时，芯片数量的增多会导致整体发热量的增加，但是散热面积并未增加，导致整个多芯片布局的发热密度会大幅度提高，使集成电路板的实用性和可靠性降低。
[0003]目前，多芯片热布局的确定方法有多种方式，例如，利用基于粒子群优化算法的PCB板上电子元件的热布局优化方法对PCB板上的电子元件进行热布局的优化，但是这种确定多芯片热布局的方法中各个芯片相对应的最高温度值不准确；利用基于蚁群算法的PCB板电子元件热布局优化研究的方法对PCB板上电子元件的热布局进行优化，但是这种确定多芯片热布局的方法效率太低，因此，现有的多芯片热布局确定方法的确定精度和确定效率均较低，还有待进一步提高。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种多芯片热布局确定方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决多芯片热布局确定方法的确定精度和确定效率较低的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种多芯片热布局确定方法，包括：
[0006]构建多芯片体的至少两个数字孪生模型，其中，每个数字孪生模型对应所述多芯片体的一个三维几何模型；
[0007]预测所述多芯片体的每个数字孪生模型的热点温度；
[0008]根据所述多芯片体的所述至少两个数字孪生模型的热点温度确定所述多芯片体的目标三维几何模型，所述目标三维几何模型中所述多芯片体的布局方式为所述多芯片体的热布局方式。
[0009]第二方面，本申请实施例提供了一种多芯片热布局确定装置，包括：
[0010]构建模块，用于构建多芯片体的至少两个数字孪生模型，其中，每个数字孪生模型对应所述多芯片体的一个三维几何模型；
[0011]预测模块，用于预测所述多芯片体的每个数字孪生模型的热点温度；
[0012]确定模块：用于根据所述多芯片体的所述至少两个数字孪生模型的热点温度确定所述多芯片体的目标三维几何模型，所述目标三维几何模型中所述多芯片体的布局方式为所述多芯片体的热布局方式。
[0013]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述
计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述的多芯片热布局确定方法。
[0014]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的多芯片热布局确定方法。
[0015]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的多芯片热布局确定方法。
[0016]本申请通过构建多芯片的至少两个数字孪生模型，其中，每个数字孪生模型对应所述多芯片体的一个三维几何模型；预测所述多芯片体的每个数字孪生模型的热点温度；根据所述多芯片体的所述至少两个数字孪生模型的热点温度确定所述多芯片体的目标三维几何模型，所述目标三维几何模型中所述多芯片体的布局方式为所述多芯片体的热布局方式。本申请中，首先通过构建多芯片体的至少两个数字孪生模型，然后预测所述多芯片体的每个数字孪生模型的热点温度，最后根据所述多芯片体的每个数字孪生模型的热点温度确定所述多芯片体的目标三维几何模型；通过这种多芯片热布局确定方法可以提高多芯片热布局确定方法的确定精度和确定效率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本申请一实施例提供的多芯片热布局确定方法的流程示意图；
[0019]图2是本申请一实施例提供的多芯片体的三维几何模型的示意图；
[0020]图3是本申请一实施例提供的通过反向传播神经网络和粒子群优化算法预测热点温度的流程示意图；
[0021]图4是本申请一实施例提供的多芯片热布局确定装置的结构示意图；
[0022]图5是本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
[0024]应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0025]还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0026]如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当
…
时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确
定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0027]另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0028]在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0029]图1示出了本申请实施例提供的多芯片热布局确定方法的流程示意图，参照图1，该方法包括：
[0030]S101，构建多芯片体的至少两个数字孪生模型，其中，每个数字孪生模型对应所述多芯片体的一个三维几何本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多芯片热布局确定方法，其特征在于，所述方法包括：构建多芯片体的至少两个数字孪生模型，其中，每个数字孪生模型对应所述多芯片体的一个三维几何模型；预测所述多芯片体的每个数字孪生模型的热点温度；根据所述多芯片体的所述至少两个数字孪生模型的热点温度确定所述多芯片体的目标三维几何模型，所述目标三维几何模型中所述多芯片体的布局方式为所述多芯片体的热布局方式。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建多芯片体的至少两个数字孪生模型包括：获取所述多芯片体的至少两个不同排列的三维几何模型；获取热传递模型；基于所述多芯片体的每个三维几何模型和所述热传递模型，构建所述多芯片体的每个三维几何模型对应的数字孪生模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述热传递模型包括所述多芯片体中的每个芯片产生热量的模型、所述多芯片体中的芯片之间的热传导模型、以及热对流模型。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预测所述多芯片体的每个数字孪生模型的热点温度包括：采用反向传播神经网络和粒子群优化算法预测所述多芯片体的每个数字孪生模型的热点温度。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用反向传播神经网络和粒子群优化算法预测所述多芯片体的每个数字孪生模型的热点温度，包括：获取反向传播神经网络中各层的初始权值和阈值；将所述反向传播神经网络中各层的初始权值和阈值作为粒子群优化算法中粒子的位置和速度；将反向传播神经网络的预测值和期望值之间的差值作为所述粒子群优化算法中的适应度函数；通过所述粒子群优化算法寻找个体极值和群体极值；将所述粒子群化算法寻找到的个体...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂宏斌，高晨，徐学明，张鲁峰，赵瑞敏，谭洋，张馨月，章翔，
申请(专利权)人：中国长城科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：