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基于统计方法的CPU内电压传感器布局综述
1
作者
刘晓晨
《电子设计工程》
2017年第8期92-96,共5页
针对如何使用电压传感器监测CPU芯片供电网络内电压紧急状态发生状况这一核心问题,介绍和对比了两种最新的研究成果:基于统计概率计算框架的传感器布局方案和基于统计学习Group Lasso算法的传感器布局方案。前者选择最容易发生电压紧急...
针对如何使用电压传感器监测CPU芯片供电网络内电压紧急状态发生状况这一核心问题,介绍和对比了两种最新的研究成果:基于统计概率计算框架的传感器布局方案和基于统计学习Group Lasso算法的传感器布局方案。前者选择最容易发生电压紧急状态的节点用于放置传感器,后者则通过对供电网络内各节点电压的线性关系施以正则化的方法来选择线性预测模型中最重要的节点用于放置传感器。通过分析两种方法的异同和各自的适用场景,指出了布局问题未来与机器学习相结合的发展方向。
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关键词
电压紧急状态
传感器布局
概率框架
机器学习
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职称材料
题名
基于统计方法的CPU内电压传感器布局综述
1
作者
刘晓晨
机构
中国科学院上海微系统与信息技术研究所
上海科技大学
中国科学院大学
出处
《电子设计工程》
2017年第8期92-96,共5页
文摘
针对如何使用电压传感器监测CPU芯片供电网络内电压紧急状态发生状况这一核心问题,介绍和对比了两种最新的研究成果:基于统计概率计算框架的传感器布局方案和基于统计学习Group Lasso算法的传感器布局方案。前者选择最容易发生电压紧急状态的节点用于放置传感器,后者则通过对供电网络内各节点电压的线性关系施以正则化的方法来选择线性预测模型中最重要的节点用于放置传感器。通过分析两种方法的异同和各自的适用场景,指出了布局问题未来与机器学习相结合的发展方向。
关键词
电压紧急状态
传感器布局
概率框架
机器学习
Keywords
voltage emergency
sensor allocation
probability framework
machine learning
分类号
TN0 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于统计方法的CPU内电压传感器布局综述
刘晓晨
《电子设计工程》
2017
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