基于热叠加模型的叠层3D多芯片组件芯片热布局优化研究

叠层三维多芯片组件(3D Multi-Chip Module,MCM)芯片的位置布局直接影响其内部温度场分布,进而影响其可靠性.本文研究了叠层3D-MCM内芯片热布局优化问题,目标是降低芯片最高温度、平均芯片温度场.基于热叠加模型并结合热传导公式,选取芯片的温度作为评价指标,确定出用于3D-MCM热布局优化的适应度函数,采用遗传算法对芯片热布局进行优化,得出了最优芯片热布局方案,总结出了可用于指导叠层3D-MCM芯片热布局设计的热布局规则;采用有限元仿真方法,对所得的热布局优化结果进行验证,结果表明热布局优化结果与仿真实验结果一致,本文所提出的基于热叠加模型的MCM热布局优化算法可实现叠层3D-MCM芯片的热布局优化.

用模拟退火算法实现集成电路热布局优化

介绍了一种综合考虑集成电路电学性能指标以及热效应影响的布局优化方法 .在保证传统设计目标 (如芯片面积、连线长度、延迟等 )不被恶化的基础上 ,通过降低或消除芯片上的热点来优化集成电路芯片的温度分布情况 ,进而优化整个电路性能 .并将改进的模拟退火算法应用于集成电路的热布局优化 ,模拟结果表明该方法与传统布局方法相比在保持了较好的延迟与连线长度等设计目标的同时 。

基于模糊遗传算法的埋入式电阻热布局优化

针对标准遗传算法优化埋入式电阻热布局存在的过早收敛等问题,通过设计适应度函数、采用模糊逻辑控制器自适应调整交叉概率和变异概率,以及对长时间未进化的种群实施局部灾变等措施维持种群多样性,使算法最终收敛于全局最优解。仿真结果表明,该算法能够更好地抑制早熟收敛,算法优化布局结果的温度分布更平均,并通过热成像仪对实验样件进行温度分布测试验证了算法的有效性。

基于模糊集理论的MCM热分布算法研究

基于模糊集理论,提出了MCM模糊热分布算法。算法中MCM的每个芯片受到芯片间的排斥力、基板边缘对芯片的吸引力及基板中心对芯片的吸引力三种视在作用力。通过模糊推理规则分析了这些力和芯片分布间的模糊关系。高度法解模糊化后,以三力之和最小时的芯片分布作为最佳芯片分布方案。利用有限元法验证了模糊热分布算法的有效性,并将仿真结果与采用四分法得到的结果比较,表明利用该算法得到的MCM热分布比采用四分法得到的热分布更合理、更稳定。

基于遗传算法的表面组装电子元件热布局优化

基于热叠加模型,选取表面组装电子元件的平均温度作为评价指标,确定出用于热布局优化的适应度函数,基于遗传算法提出了一种电子元件热布局优化算法,并编制相应优化程序,实现了对电子元件的热布局优化;利用有限元软件ANSYS结合具体实例对优化结果进行仿真验证,验证结果表明优化结果与仿真结果基本一致,由此验证了热布局优化程序的有效性;根据优化结果得出热布局规则:各大功率电子元件分散开,并分布于板级电路四周,各小功率电子元件围绕大功率电子元件分布于中心,并按一定规律排列。

基于垂直扩散的FPGA温度优化布局算法

为减小FPGA热梯度的增加对芯片性能和可靠性的影响,提出一种基于垂直扩散的温度优化布局算法.首先,通过实验分析了芯片温度特性与芯片尺寸之间的关系;然后,根据布局后网表计算出过热区域,利用该区域边界及扩散系数构建温度优化布局算法,并引入局部位置调整机制解决逻辑块位置重叠问题.实验结果表明,与传统布局算法的芯片温度相比,在线长和延时平均仅增加3.4%和1.4%的情况下,该算法的峰值温度平均减小7.5%,热梯度平均减小20.3%.