本申请涉及一种芯片异常识别方法、装置、计算机设备和存储介质，获取物联网芯片的各组成结构的第一温度数据；并将各组成结构中第一温度数据大于预设温度阈值的组成结构，作为候选组成结构，进而获取候选组成结构当前运行的数据信息；基于物联网芯片的仿真模型，对候选组成结构处理对应数据信息的过程进行仿真，得到候选组成结构的仿真运行信息；根据候选组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从候选组成结构中选择物联网芯片的异常组成结构。经过两次筛选，即首先筛选温度异常的候选组合结构，进而从候选组成结构中选择物联网芯片的异常组成结构，无需逐个线程排查物联网芯片的故障信息，提高了芯片的故障信息的识别效率。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及物联网芯片，特别是涉及一种芯片异常识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、芯片，也称为集成电路芯片（integrated circuit chip），是一种集成了多个电子元件（如晶体管、电阻、电容等）的微型芯片。这些元件通过微电子工艺被集成到单一的半导体晶片上，形成一个完整的电路系统。芯片可以根据不同的用途设置不同的功能和特性。例如，为物联网（internet of things，iot）应用而设计的物联网芯片。这些物联网芯片具有特定的功能和特性，以满足物联网设备的需求。
2、芯片在运行的过程中，芯片的部分运行程序处理异常时，会产生异常运行信息，进而导致芯片出现故障。现有技术中通常采用逐线程查询的方式，查询存在异常运行信息的线程，从而确定该芯片的故障信息，但是该方式耗时较长，导致芯片的故障信息识别效率低下。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种芯片异常识别方法、装置、计算机设备和存储介质，能够提高芯片的故障信息的识别效率。
2、第一方面，本申请提供了一种芯片异常识别方法，所述方法包括：
3、获取物联网芯片的各组成结构的第一温度数据；
4、将各组成结构中第一温度数据大于预设温度阈值的组成结构，作为候选组成结构，并获取所述候选组成结构当前运行的数据信息；
5、基于所述物联网芯片的仿真模型，对所述候选组成结构处理对应数据信息的过程进行仿真，得到所述候选组成结构的仿真运行信息；
6、根据所述候选组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述候选组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构。
7、在其中一个实施例中，所述根据所述候选组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述候选组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构，包括：
8、将所述候选组成结构中仿真运行信息存在异常的候选组成结构，作为目标组成结构；
9、获取所述目标组成结构处理对应数据信息过程中的温度分布信息；
10、根据所述目标组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述目标组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构。
11、在其中一个实施例中，所述目标组成结构的数量为至少两个，所述根据所述目标组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述目标组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构，包括：
12、针对每一目标组成结构，确定该目标组成结构的仿真运行信息中异常运行信息对应的第一时间段；
13、确定该目标组成结构的温度分布信息中异常温度对应的第二时间段；
14、若所述第一时间段和所述第二时间段之间存在重叠，则将该目标组成结构作为所述物联网芯片的异常组成结构。
15、在其中一个实施例中，所述仿真运行信息包括处理对应数据信息过程的结构状态分布信息和/或处理速率分布信息。
16、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
17、针对每一候选组成结构，获取该候选组成结构处理对应数据信息过程的处理速率分布信息的分布曲率；
18、若所述分布曲率大于预设曲率阈值，则确定该候选组成结构的处理速率分布信息存在异常。
19、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
20、获取各组成结构之间的连接关系和数据交互信息；
21、根据各组成结构之间的连接关系和数据交互信息，构建初始仿真模型；
22、基于各组成结构的结构数据，调整所述初始仿真模型中各组成结构的结构参数，得到仿真模型。
23、第二方面，本申请还提供了一种芯片异常识别装置，所述装置包括：
24、第一获取模块，用于获取物联网芯片的各组成结构的第一温度数据；
25、第二获取模块，用于将各组成结构中第一温度数据大于预设温度阈值的组成结构，作为候选组成结构，并获取所述候选组成结构当前运行的数据信息；
26、仿真模块，用于基于所述物联网芯片的仿真模型，对所述候选组成结构处理对应数据信息的过程进行仿真，得到所述候选组成结构的仿真运行信息；
27、选择模块，用于根据所述候选组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述候选组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构。
28、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
29、获取物联网芯片的各组成结构的第一温度数据；
30、将各组成结构中第一温度数据大于预设温度阈值的组成结构，作为候选组成结构，并获取所述候选组成结构当前运行的数据信息；
31、基于所述物联网芯片的仿真模型，对所述候选组成结构处理对应数据信息的过程进行仿真，得到所述候选组成结构的仿真运行信息；
32、根据所述候选组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述候选组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构。
33、第四方面，本申请还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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
34、获取物联网芯片的各组成结构的第一温度数据；
35、将各组成结构中第一温度数据大于预设温度阈值的组成结构，作为候选组成结构，并获取所述候选组成结构当前运行的数据信息；
36、基于所述物联网芯片的仿真模型，对所述候选组成结构处理对应数据信息的过程进行仿真，得到所述候选组成结构的仿真运行信息；
37、根据所述候选组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述候选组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构。
38、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
39、获取物联网芯片的各组成结构的第一温度数据；
40、将各组成结构中第一温度数据大于预设温度阈值的组成结构，作为候选组成结构，并获取所述候选组成结构当前运行的数据信息；
41、基于所述物联网芯片的仿真模型，对所述候选组成结构处理对应数据信息的过程进行仿真，得到所述候选组成结构的仿真运行信息；
42、根据所述候选组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述候选组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构。
43、上述芯片异常识别方法、装置、计算机设备和存储介质，在识别芯片的异常数据时，获取物联网芯片的各组成结构的第一温度数据；并将各组成结构中第一温度数据大于预设温度阈值的组成结构，作为候选组成结构，进而获取候选组成结构当前运行的数据信息；基于物联网芯片的仿真模型，对候选组成结构处理对应数据信息的过程进行仿真，得到候选组成结构的仿真运行信息；根据候选组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从候选组成结构中选择物联网芯片的异常组成结构本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种芯片异常识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述候选组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标组成结构的数量为至少两个，所述根据所述目标组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述目标组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述仿真运行信息包括处理对应数据信息过程的结构状态分布信息和/或处理速率分布信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.一种芯片异常识别装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种芯片异常识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述候选组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标组成结构的数量为至少两个，所述根据所述目标组成结构的仿真运行信息和温度分布信息，从所述目标组成结构中选择所述物联网芯片的异常组成结构，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述仿真运行信息包括处理对应数据信息过程的结构状态分布信息和/或处理速率分布信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：向柏澄，习伟，陈军健，陶伟，张巧惠，关志华，董飞龙，谢心昊，孙沁，张泽林，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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