2024-07-16 | 中央社
手機過熱有解 陽明交大創新技術增晶片散熱性能
現代人使用手機頻繁,有時常遇到手機過熱。陽明交大團隊開發創新的晶片內網路溫度預測及溫控技術,能顯著增強多核晶片的散熱性能,將有助於解決手機過熱的問題。
陽明交通大學今天發布新聞稿指出,多核心晶片近年廣泛用於電腦、手機、伺服器等設備,隨著處理器核心數量增加,多核心晶片內連線挑戰逐漸提高;由於運算核心時脈頻率提高,也帶來嚴重溫度挑戰,影響晶片運作效能及可靠度。
陽明交大智慧型可靠度系統晶片實驗室團隊,在副教授陳坤志帶領下,與碩士生廖元豪、陳政廷、王蕾期,提出一款較為經濟有效的線上學習機制,可進行晶片內網路系統的準確溫度預測,並透過可適性強化式學習技術進行動態的主動式溫度管理,大幅提升系統的溫度管理效能和穩定性,研究成果刊登在國際期刊。
陳坤志表示,這項基於機器學習的主動式溫度管理,採用最小均方可適性濾波理論優化模型,可動態調整溫度預測,提高預測準確性,以應對不同工作的負載和溫度變化,同時引入自適應強化學習方法,透過即時反饋當前溫度、預測溫度和系統吞吐量動態調整節流比例,達到最佳的熱管理效果,同時最大化保證系統性能。
根據陽明交大團隊研究成果顯示,相較於傳統方法,自適應強化學習方法可顯著減少溫度預測誤差,同時提升系統性能;這項創新研究成果獲得國際期刊IEEE TVLSI(IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems)最佳論文獎,也是30年來台灣首度有團隊獲此殊榮。
陽明交通大學今天發布新聞稿指出,多核心晶片近年廣泛用於電腦、手機、伺服器等設備,隨著處理器核心數量增加,多核心晶片內連線挑戰逐漸提高;由於運算核心時脈頻率提高,也帶來嚴重溫度挑戰,影響晶片運作效能及可靠度。
陽明交大智慧型可靠度系統晶片實驗室團隊,在副教授陳坤志帶領下,與碩士生廖元豪、陳政廷、王蕾期,提出一款較為經濟有效的線上學習機制,可進行晶片內網路系統的準確溫度預測,並透過可適性強化式學習技術進行動態的主動式溫度管理,大幅提升系統的溫度管理效能和穩定性,研究成果刊登在國際期刊。
陳坤志表示,這項基於機器學習的主動式溫度管理,採用最小均方可適性濾波理論優化模型,可動態調整溫度預測,提高預測準確性,以應對不同工作的負載和溫度變化,同時引入自適應強化學習方法,透過即時反饋當前溫度、預測溫度和系統吞吐量動態調整節流比例,達到最佳的熱管理效果,同時最大化保證系統性能。
根據陽明交大團隊研究成果顯示,相較於傳統方法,自適應強化學習方法可顯著減少溫度預測誤差,同時提升系統性能;這項創新研究成果獲得國際期刊IEEE TVLSI(IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems)最佳論文獎,也是30年來台灣首度有團隊獲此殊榮。
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