CN116644262A - 芯片温度分布确定方法、装置和电子设备 - Google Patents

芯片温度分布确定方法、装置和电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种芯片温度分布确定方法、装置和电子设备，其中，所述方法包括：获取芯片的功耗分布数据；所述功耗分布数据至少表征所述芯片中各热耗点的功耗值和位置分布情况；基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系；基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据耗。

Description

芯片温度分布确定方法、装置和电子设备
技术领域
本申请涉及但不限于计算机技术领域，尤其涉及一种芯片温度分布确定方法、装置和电子设备。
背景技术
芯片内置的温度传感器可以在芯片运行过程中实时检测内部温度，传感器测温的精确程度对控制芯片发热和保障芯片的健康运行非常重要。对于一些恶劣的应用环境，触发降额，睡眠或者停止运行等状态以提高设备运行的可靠性。对于应用场景日益复杂，功耗分布日益密集的芯片，如何在设计前期识别芯片的高温区域，了解温度状态并对温度传感器的位置进行选取较为困难。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例至少提供一种芯片温度分布确定方法、装置和电子设备。
本申请实施例的技术方案是这样实现的：
一方面，本申请实施例提供一种芯片温度分布确定方法，所述方法包括：。
获取芯片的功耗分布数据；所述功耗分布数据至少表征所述芯片中各热耗点的功耗值和位置分布情况；
基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系；
基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据。
在一些实施例中，各所述热耗点之间的导热关系包括线性方程组；所述基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系，包括：
基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的求解域矩阵；所述求解域矩阵中第一矩阵元素的位置信息和功耗信息，与所述第一矩阵元素对应的热耗点的位置信息和功耗信息相关；
基于预设的边界条件构建初始温度矩阵；所述初始温度矩阵的维度与所述求解域矩阵的维度相同；
基于所述求解域矩阵、所述初始温度矩阵和所述导热参数，构建所述线性方程组；所述线性方程组包括每一所述第一矩阵元素对应的热平衡方程。
在一些实施例中，所述基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的求解域矩阵，包括：
基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的功耗分布矩阵；
基于所述功耗分布矩阵，构建所述求解域矩阵；所述求解域矩阵的维度与所述功耗分布矩阵的维度相关。
在一些实施例中，所述基于所述求解域矩阵、所述初始温度矩阵和所述导热参数，构建所述线性方程组，包括：
针对所述求解域矩阵中的每一所述第一矩阵元素，基于所述第一矩阵元素对应的功耗信息、所述导热参数和所述初始温度矩阵中至少一个第二矩阵元素中每一所述第二矩阵元素的初始温度，构建所述第一矩阵元素对应的热平衡方程；所述至少一个第二矩阵元素在所述初始温度矩阵中的位置信息与所述第一矩阵元素在所述求解域矩阵中的位置信息相关；
基于每一所述第一矩阵元素对应的热平衡方程，构建所述线性方程组。
在一些实施例中，所述基于所述第一矩阵元素对应的功耗信息、所述导热参数和所述初始温度矩阵中至少一个第二矩阵元素中每一所述第二矩阵元素的初始温度，构建所述第一矩阵元素对应的热平衡方程，包括：
基于所述第一矩阵元素在所述求解域矩阵中的位置信息，在所述初始温度矩阵中获取相同位置信息的目标第二矩阵元素；
在所述初始温度矩阵中获取与所述目标第二矩阵元素相邻的至少一个相邻第二矩阵元素；
以所述第一矩阵元素对应的功耗信息与所述导热参数的乘积、所述目标第二矩阵元素的初始温度、每一所述相邻第二矩阵元素的初始温度的线性组合，构建所述第一矩阵元素对应的热平衡方程。
在一些实施例中，所述方法还包括：
获取所述芯片的样本功耗分布数据和所述样本功耗分布数据对应的标准温度分布数据；
基于所述样本功耗分布数据和所述标准温度分布数据，生成所述导热参数。
在一些实施例中，所述基于所述样本功耗分布数据和所述标准温度分布数据，生成所述导热参数，包括：
针对所述样本功耗分布数据中的每一样本热耗点，在所述样本功耗分布数据中获取所述样本热耗点的样本功耗值，并在所述标准温度分布数据中获取所述样本热耗点对应的至少一个标准温度值；所述标准温度值在所述标准温度分布数据的位置信息与所述样本功耗值在所述样本功耗分布数据中的位置信息相关；
基于所述至少一个标准温度值和所述样本功耗值，确定所述导热参数。
在一些实施例中，所述功耗分布数据包括多个场景中每一所述场景对应的子功耗分布数据，所述温度分布数据包括每一所述场景对应的子温度分布数据；所述方法还包括：
基于每一所述场景对应的子温度分布数据，确定所述芯片的芯片高温区域；
基于所述芯片的芯片高温区域，确定所述芯片的温度传感器的传感器部署参数。
在一些实施例中，所述方法还包括以下至少之一：
响应于针对所述芯片的温度可视化请求，基于所述芯片对应的温度分布数据，生成所述芯片的温度分布示意图；
响应于针对所述芯片的功耗可视化请求，基于所述芯片对应的功耗分布数据，生成所述芯片的功耗分布示意图。
在一些实施例中，所述功耗分布数据中各所述热耗点在所述芯片中的尺寸相同；所述基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系，包括：
响应于所述功耗分布数据中存在至少两个所述热耗点在所述芯片中的尺寸不同，对所述功耗分布数据进行预处理，得到预处理后的功耗分布数据；所述预处理后的功耗分布数据中各所述热耗点在所述芯片中的尺寸相同；
基于所述预处理后的功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系。
另一方面，本申请实施例提供一种芯片温度分布确定装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取芯片的功耗分布数据；所述功耗分布数据至少表征所述芯片中各热耗点的功耗值和分布情况；
构建模块，用于基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系；
确定模块，用于基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据。
再一方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法中的部分或全部步骤。
又一方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括芯片，及位于芯片上的温度传感器，所述温度传感器的传感器部署参数根据上述方法获得。
又一方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法中的部分或全部步骤。
本申请实施例中，通过获取芯片的功耗分布数据；所述功耗分布数据至少表征所述芯片中各热耗点的功耗值和位置分布情况；基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系；基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据。这样，通过将芯片的传热问题转化为热传递模型的求解问题，实现了直接根据芯片功耗分布数据快速获取温度分布数据，相较于传统技术中通过热仿真软件确定温度分布的方案，本申请可以快速准确的获取芯片在实际工作场景中的温度分布情况。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本申请的技术方案。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于说明本申请的技术方案。
图1为本申请实施例提供的一种芯片温度分布确定方法的实现流程示意图；
图2A为本申请实施例提供的一种芯片温度分布确定方法的实现流程示意图；
图2B为本申请实施例提供的一种功耗分布矩阵的转换示意图；
图2C为本申请实施例提供的一种求解域矩阵的矩阵示意图；
图2D为本申请实施例提供的一种初始温度矩阵的矩阵示意图；
图3A为本申请实施例提供的一种芯片温度分布确定方法的实现流程示意图；
图3B为本申请实施例提供的一种求解域矩阵与初始温度矩阵之间的映射关系示意图；
图4A为本申请实施例提供的一种芯片温度分布确定方法的实现流程示意图；
图4B为本申请实施例提供的一种温度分布数据的示意图；
图5为本申请实施例提供的一种芯片温度分布确定方法的实现流程示意图；
图6A为本申请实施例提供的一种芯片温度分布确定方法的实现流程示意图；
图6B为本申请实施例提供的一种温度分布示意图；
图6C为本申请实施例提供的一种功耗分布示意图；
图7为本申请实施例提供的一种芯片温度分布确定方法的实现流程示意图；
图8为本申请实施例提供的一种芯片温度分布确定装置的组成结构示意图；
图9为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件实体示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本申请的技术方案进一步详细阐述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。所涉及的术语“第一/第二/第三”仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一/第二/第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请的目的，不是旨在限制本申请。
为了在设计前期识别芯片的高温区域，了解温度状态并对温度传感器的位置，相关技术包括：(1)选取功耗高值点：直接根据芯片的功耗分布数据(PowerMap)，选取局部功耗较高的点；但是由于传热等因素的影响，温度的最高点通常不是功耗的最高点，并且无法获取温度的分布以及区域间的温差等定量信息，此方法的选点比较粗糙；(2)热仿真：芯片的功耗分布非常复杂，一个子系统的PowerMap可能包含上千个热耗点(Source)。同时不同的场景，功耗值会发生变化，针对不同的场景分别进行热仿真的建模与计算，将会非常耗时。
本申请实施例提供一种芯片温度分布确定方法，该方法可以由电子设备的处理器执行。其中，电子设备指的可以是服务器、笔记本电脑、平板电脑、台式计算机、智能电视、机顶盒、移动设备(例如移动电话、便携式视频播放器、个人数字助理、专用消息设备、便携式游戏设备)等具备数据处理能力的设备。
图1为本申请实施例提供的一种芯片温度分布确定方法的实现流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤S101至步骤S103：
步骤S101、获取芯片的功耗分布数据；所述功耗分布数据至少表征所述芯片中各热耗点的功耗值和位置分布情况。
本申请实施例中，芯片在运行时有一些热耗点，也就是芯片中会产生热量的位置，例如各功能的IP核等等。上述功耗分布数据可以通过测量或者仿真的方法，获取这些热耗点的功耗值和位置分布情况。
需要说明的是，所述功耗分布数据中各所述热耗点在所述芯片中的尺寸相同。示例性的，该功耗分布数据为Powermap数据，其包含数个附有功耗值的单元格。其中，每一个单元格对应在芯片上的尺寸是相同的，例如，每一个单元格对应在芯片上的尺寸可以设置为30um×30um；该单元格对应的功耗值为该单元格在芯片上对应范围内，各个元器件的功耗总和。
步骤S102、基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系。
在一些实施例中，这里的导热参数指的是材料的导热系数，即描述材料传导热量能力的物理量。在这个步骤中，本方案通过芯片材料的导热系数，结合步骤S101获取的功耗分布数据，构建一个热传递模型(或称为热传递关系)，该热传递模型可以模拟单个热耗点自身在运行中产生的热量对自身温度的影响，还可以模拟热量从一个热耗点传递到另一个热耗点的过程；还可以模拟多个热耗点之间的热量传递过程。这个模型可以采用有限元或者其他数值计算方法进行计算。
步骤S103、基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据。
在一些实施例中，基于各个热耗点之间的导热关系，对该芯片中各热耗点在实际使用过程中的温度值进行求解，可以得到各热耗点对应的温度值，结合各热耗点对应的位置信息，即可生成该温度分布数据。
本申请实施例中，通过获取芯片的功耗分布数据；所述功耗分布数据至少表征所述芯片中各热耗点的功耗值和位置分布情况；基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系；基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据。这样，由于使用的导热参数可以描述芯片材料传导热量能力，即，该导热参数与芯片材料的物理特性相关，不会随着应用场景的变化而变化，相对于传统技术中，需要为每一应用场景分别仿真得到当前应用场景的温度分布，本申请实施例可以应用至各个场景下的温度分布估计过程；同时，通过将芯片的传热问题转化为热传递模型的求解问题，实现了直接根据芯片功耗分布数据快速获取温度分布数据，相较于传统技术中通过热仿真软件确定温度分布的方案，本申请可以快速准确的获取芯片在实际工作场景中的温度分布情况。
图2A是本申请实施例提供的芯片温度分布确定方法的一个可选的流程示意图，该方法可以由电子设备的处理器执行。具体的，对应于图1中步骤S102的构建热传导场景中热所述热耗点之间的导热关系的具体方法，将结合图2A示出的步骤进行说明。
步骤S201、基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的求解域矩阵。
其中，所述求解域矩阵中第一矩阵元素的位置信息和功耗信息，与所述第一矩阵元素对应的热耗点的位置信息和功耗信息相关。
在一些实施例中，该芯片包括多个热耗点，其中，功耗分布数据中包括每一热耗点的位置信息和每一热耗点的功耗信息。在本实施例中，考虑到实际场景中，各个热耗点之间可能存在间隔，且芯片中分布于边缘的热耗点会将热量向芯片外传导，同时，考虑到不同热耗点之间的热传导过程、不同热耗点之间的相互影响以及芯片中不同位置处的结构等因素也会影响热传导过程，为了便于在后续构建合理的所述芯片对应的线性方程组，因此，需要基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的求解域矩阵，将物理数据(功耗信息)，转化成可用于数学计算的数学矩阵。该求解域矩阵的每个元素为第一矩阵元素，所述求解域矩阵中存在多个第一矩阵元素。
其中，该求解域矩阵中包括每一热耗点对应的第一矩阵元素，该热耗点对应的第一矩阵元素的值由该热耗点的功耗信息确定；该求解域矩阵中还包括非热耗点对应的第一矩阵元素。针对每一热耗点，基于该热耗点的位置信息可以确定该热耗点在求解域矩阵中对应的第一矩阵元素的位置信息；同时，基于该热耗点的功耗值可以确定该热耗点对应的第一矩阵元素的元素值；针对每一非热耗点，该非热耗点对应的第一矩阵元素是求解域矩阵中除了各个热耗点对应的第一矩阵元素的其他矩阵元素，且各非热耗点的功耗信息预设为零，或者其他对应于功耗零的基准值。
上述实施例中可以基于预设的量化方案将上述热耗点的功耗值转换为该热耗点对应的第一矩阵元素的元素值。在一些实施例中，该量化方案可以包括：将每个热耗点的功耗值按比例映射到求解域矩阵中的元素值。示例性的，先基于功耗值的最小和最大值确定一个量化比例，然后基于该量化比例乘以每个热耗点的功耗值并取整，得到每个热耗点对应的第一矩阵元素的元素值。在一些实施例中，该量化方案还可以包括：预设矩阵元素的取值区间(可以设置为正整数)，并将功耗值等分成若干个功耗区间，然后将每个功耗区间映射到矩阵元素的取值范围内每一个取值，之后，基于各个功耗值落入的功耗区间，将该功耗区间对应的矩阵元素的取值作为各个热耗点对应的第一矩阵元素的元素值。
在一些实施例中，可以仅基于关注区域的局部powermap数据构建维度较小的求解域矩阵。其中，可以基于关注区域，在powermap数据获取位于该关注区域内的每一热耗点和每一热耗点对应的功耗信息和位置信息，进而基于该关注区域内每一热耗点对应的功耗信息和位置信息构建上述求解域矩阵。相比于基于整个芯片的powermap数据构建的求解域矩阵，基于关注区域构建的求解域矩阵的维度较少，可以减少后续计算量。其中，上述关注区域可以是恶劣场景下的高温区域。
在一些实施例中，可以通过步骤S2011至步骤S2012实现上述基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的求解域矩阵。
步骤S2011、基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的功耗分布矩阵。
在一些实施例中，可以基于各热耗点的位置信息，确定该功耗分布矩阵的维度；创建该维度下的功耗分布矩阵，并基于各热耗点的位置信息，将各热耗点的功耗信息写入该功耗分布矩阵中。
其中，各个热耗点的位置信息可以反映该芯片中所有热耗点的分布范围，进而可以基于该分布范围生成相应维度的功耗分布矩阵。示例性的，该分布范围的大小与该功耗分布矩阵的大小相关；该分布范围的范围形状与该功耗分布矩阵的行数和列数相关。在将热耗点的功耗信息写入该功耗分布矩阵的过程中，可以基于该热耗点相对与整体热耗点(芯片)的位置，在该功耗分布矩阵中确定对应的矩阵元素的位置，并写入该位置。
在另一些实施例中，在将各热耗点的功耗信息写入该功耗分布矩阵的过程中，可以对该功耗信息进行量化，并将量化后的功耗信息写入该功耗分布矩阵。
在本申请实施例中，功耗信息和该量化后的功耗信息成正相关关系。对功耗信息进行量化得到量化后功耗信息的方案可以参照上述实施例中的量化方案。
请参阅图2B，其示出了一种功耗分布矩阵的转换示意图。
其中，功耗分布数据210为Powermap数据(即，芯片的功耗数据)，其包含数个附有功耗值的单元格(如图中的211至219)。每一个单元格的尺寸是相同的，例如，每一个单元格对应在芯片上的尺寸可以设置为30x30um。为了简化该Powermap数据，可以将其转换为功耗分布矩阵，可以看出，由于该Powermap数据中各个热耗点呈3×3的矩阵分布，因此，可以对应生成3×3的功耗分布矩阵220。
其中，该功耗分布矩阵220中的各个位置上的矩阵元素的元素值由该Powermap数据中各个位置上的热耗点的功耗信息确定；也就是说，针对热耗点和该热耗点对应的矩阵元素，该矩阵元素在功耗分布矩阵中的位置，与热耗点在Powermap数据上的位置对应。示例性的，单元格215位于3×3的功耗分布矩阵220的中心，即(2，2)的位置处，该单元格215对应的矩阵元素也位于(2，2)，因此，功耗分布矩阵220的第二行第二列处的矩阵元素的值是基于单元格215的功耗值确定的。以当前单元格215的功耗值为0.334W为例，若存在的量化比例为10，可以得到量化比例与功耗值的乘积为3.34，取整后可以得到功耗分布矩阵220中心的“3”。
步骤S2012、基于所述功耗分布矩阵，构建所述求解域矩阵；所述求解域矩阵的维度与所述功耗分布矩阵的维度相关。
在一些实施例中，该求解域矩阵的维度大于或等于功耗分布矩阵的维度。在该求解域矩阵的维度等于功耗分布矩阵的维度的情况下，可以直接将该功耗分布矩阵作为求解域矩阵；在该求解域矩阵的维度大于功耗分布矩阵的维度的情况下，可以以所述功耗分布矩阵的基础，在功耗分布矩阵的四周增加非热耗点对应的矩阵元素，以形成该求解域矩阵。在一些实施例中，增加的非热耗点对应的矩阵元素的值可以设置为零，或者其他对应于功耗零的基准值。
在一些实施例中，可以直接基于该功耗分布矩阵的维度，增加2N行和2N列，得到该求解域矩阵。其中，该2N行中的N行分布于功耗分布矩阵上方，另N行分布于功耗分布矩阵下方；该2N列中的N列分布于功耗分布矩阵左侧，另N列分布于功耗分布矩阵右侧。N为正整数，一般来说，N的取值与计算机性能相关，计算机性能越好，N越大，计算机性能越低，N越小。其中，N的取值越大，构建的热传导场景的范围越大，进而越接近真实场景中的热传递过程；N的取值越小，构建的热传导场景的范围越小，需要构建的导热关系越少，进而可以提升温度分布数据的计算效率。
请参阅图2C，其示出了一种求解域矩阵的矩阵示意图。该求解域矩阵230是基于功耗分布矩阵220生成的，该求解域矩阵230相较于功耗分布矩阵220，分别增加了4行和4列，且增加的这4行和4列中的非热耗点对应的功耗值为0，相应的第一矩阵元素数值为0。
步骤S202、基于预设的边界条件构建初始温度矩阵；所述初始温度矩阵的维度与所述求解域矩阵的维度相同。
在一些实施例中，该预设的边界条件可以包括边界范围和边界范围内矩阵元素数值对应的固定温度值。其中，该边界范围表示该初始温度矩阵中为边界点的矩阵元素的位置和数量。一般来说，以初始温度矩阵为N×N的矩阵为例，该边界范围分布于第1至第n行、第N-n+1至第N行、第1至第n列、第N-n+1至第N列，n为正整数。该边界范围内矩阵元素数值对应的固定温度值为固定不变的，可以设置为环境温度。其中，可以直接将边界范围内所有矩阵元素设置为一个温度数据，示例性的，可以设置均为20度；还可以将边界范围内所有矩阵元素设置为多个温度数据，该多个温度数据的大小与该矩阵元素与矩阵中心的距离成反比，即距离矩阵中心的距离越小，设置的温度数据越高；距离矩阵中心的距离越大，设置的温度数据越低。
在一些实施例中，该初始温度矩阵中，处于边界范围内的矩阵元素可以设置为该固定温度值，未处于边界范围内的矩阵元素可以设置为参数t，该参数t为待求解的温度值变量。其中，为了便于后续热平衡方程的构建，可以按照初始温度矩阵内各第二矩阵元素的位置，依次为初始温度矩阵中每一第二矩阵元素对应的温度值进行编号，依次为t1至tN，其中，N为初始温度矩阵中第二矩阵元素的总数。
请参阅图2D，其示出了一种初始温度矩阵的矩阵示意图。该初始温度矩阵240是基于求解域矩阵230生成的，可以看出，该初始温度矩阵240与求解域矩阵230的维度相同，且该初始温度矩阵240中，边界范围分布于第1行、第第7行、第1列、第7列；如图2D所示，第一行的矩阵元素分别设置为t1至t7、第二行的矩阵元素分别设置为t8至t14、…、第七行的矩阵元素分别设置为t43至t49。其中，t1至t7、t8、t14、t15、t21、t22、t28、t29、t35、t36、t42至t49均为处于边界范围内的矩阵元素，在构建热平衡方程的过程中，其为固定的温度值；其他的矩阵元素，如t9至t13、t16至t20、t23至t27、t30至t34、t37至t41均为未处于边界范围内的矩阵元素，在构建热平衡方程的过程中，其为待求解的温度值变量。
步骤S203、基于所述求解域矩阵、所述初始温度矩阵和所述导热参数，构建所述线性方程组；所述线性方程组包括每一所述第一矩阵元素对应的热平衡方程。
在一些实施例中，上述线性方程组包括了该求解域矩阵中每一第一矩阵元素对应的热平衡方程。也就是说，上述步骤S203实际上是对求解域矩阵中每一个第一矩阵元素构建对应的热平衡平衡方程，其中，针对任意一个第一矩阵元素，该第一矩阵元素构建对应的热平衡平衡方程与该第一矩阵元素的功耗信息、所述导热参数和初始温度矩阵中与该第一矩阵元素对应的第二矩阵元素的初始温度相关；其中，该初始温度可以上述示例中固定的温度值，也可以为上述示例中待求解的温度值变量。
在一些实施例中，可以通过步骤S2031至步骤S2032实现上述基于所述求解域矩阵、所述初始温度矩阵和所述导热参数，构建所述线性方程组。
步骤S2031、针对所述求解域矩阵中的每一所述第一矩阵元素，基于所述第一矩阵元素对应的功耗信息、所述导热参数和所述初始温度矩阵中至少一个第二矩阵元素中每一所述第二矩阵元素的初始温度，构建所述第一矩阵元素对应的热平衡方程。
其中，所述至少一个第二矩阵元素在所述初始温度矩阵中的位置信息与所述第一矩阵元素在所述求解域矩阵中的位置信息相关。
在本实施例中，由于求解域矩阵与该初始温度矩阵的维度相同，因此，针对任意一个所述第一矩阵元素，可以基于该第一矩阵元素在求解域矩阵中的位置，在该初始温度矩阵中找到对应位置的第二矩阵元素。在一些实施例中，针对一个第一矩阵元素，该第一矩阵元素对应的第二矩阵元素的数量为一个，即对应位置的第二矩阵元素；在一些实施例中，针对一个第一矩阵元素，该第一矩阵元素对应的第二矩阵元素的数量为至少两个，即，除了包括对应位置的第二矩阵元素，还以该对应位置的第二矩阵元素为中心，将预设范围内的相邻的矩阵元素也作为该第二矩阵元素。
在一些实施例中，针对每一个第一矩阵元素，可以通过该第一矩阵元素对应的热耗点的功耗信息、所述导热参数和所述初始温度矩阵中至少一个第二矩阵元素中每一所述第二矩阵元素的初始温度，构建该第一矩阵元素对应的热平衡方程。其中，该第一矩阵元素对应的功耗信息用于描述热传导场景中的内热源发热情况，该导热参数用于描述该芯片材料下的热传导效率，该每一所述第二矩阵元素的初始温度用于确定热传导场景中热传递范围。
步骤S2032、基于每一所述第一矩阵元素对应的热平衡方程，构建所述线性方程组。
在本实施例中，通过联立各个第一矩阵元素对应的热平衡方程，这样，可以通过求解一组温度值，满足每一矩阵元素对应的热平衡方程；这一组温度值是热传导场景中达到稳态时各个节点对应的稳态温度值，因此，该组温度值可以反映芯片实际使用过程中的实际温度分布情况，进而可以将该组温度值，作为后续的温度分布数据。
在一些实施例中，可以通过牛顿迭代法对构建的线性方程组进行求解，以得到热传导场景中达到稳态时各个节点对应的稳态温度值。
本申请实施例中，通过上述实施例构建的线性方程组可以准确反映该芯片中各热耗点在实际使用场景中的热传导过程，进而可以将芯片内的热传导过程转换为对热平衡方程组的求解过程，保证准确性的同时实现了温度分布数据的快速获取；同时，在构建单个第一矩阵元素对应的热平衡方程的过程中，可以在该至少两个第二矩阵元素构建对应的热平衡方程，这样，该热平衡方程可以反映与该热耗点相邻的其他热耗点对该热耗点的影响，进而可以更加真实的还原热传递场景中热量在不同热耗点之间传递的过程。
图3A是本申请实施例提供的芯片温度分布确定方法的一个可选的流程示意图，该方法可以由电子设备的处理器执行。图2A中的步骤S203可以更新为步骤S301至步骤S303。将结合图3A示出的步骤进行说明。
步骤S301、基于所述第一矩阵元素在所述求解域矩阵中的位置信息，在所述初始温度矩阵中获取相同位置信息的目标第二矩阵元素。
其中，若求解域矩阵的维度表示为X×Y，其中，X表示行数，Y表示列数；则第一矩阵元素的位置信息可以表示为(x，y)。由于求解域矩阵的维度与初始温度矩阵的维度相同，则可以基于第一矩阵元素的位置信息(x，y)，将初始温度矩阵中位置信息为(x，y)的矩阵元素作为该目标第二矩阵元素。
请参阅图3B，其示出了一种求解域矩阵与初始温度矩阵之间的映射关系图。如图所示，第一矩阵元素310在求解域矩阵中的位置为(3，3)，可以将初始温度矩阵中位置为(3，3)的第二矩阵元素320，作为该目标第二矩阵元素。
步骤S302、在所述初始温度矩阵中获取与所述目标第二矩阵元素相邻的至少一个相邻第二矩阵元素。
在一些实施例中，可以将分别位于目标第二矩阵元素的上方、左侧、下方、右侧的第二矩阵元素(共4个第二矩阵元素)作为该至少一个相邻第二矩阵元素。如图3B所示，针对第二矩阵元素320，其对应的相邻第二矩阵元素包括第二矩阵元素321、第二矩阵元素322、第二矩阵元素323和第二矩阵元素324。
在一些实施例中，还可以将分别位于目标第二矩阵元素的上方、左上方、右上方、左侧、下方、左下方、右下方、右侧的第二矩阵元素(共8个第二矩阵元素)作为该至少一个相邻第二矩阵元素(图3B中未示出)。
在另一些实施例，还可以将目标第二矩阵元素周围的更大范围内的第二矩阵元素作为该相邻第二矩阵元素，本申请对此不做限定；本实施例中，由于选择了目标第二矩阵元素周围的更大范围内的第二矩阵元素作为该相邻第二矩阵元素，这样，在构建单个热耗点的热平衡方程的过程中，可以考虑到更大范围内的热传导信息，提升了温度分数数据的精度。
需要说明的是，针对处于矩阵边缘的第一矩阵元素，其对应的第二矩阵元素会因为其处于矩阵边缘的原因，导致数量少于处于矩阵中心的第一矩阵元素对应的第二矩阵元素的数量。示例性的，请参阅图3B中的第一矩阵元素330，其对应的目标第二矩阵元素340也处于矩阵边缘，因此，在获取相邻第二矩阵元素的过程中，会有右上方、下方、左下方、右下方、右侧的第二矩阵元素缺失，因此，对于该第一矩阵元素330，在第一矩阵元素310对应9个第二矩阵元素(1个目标第二矩阵元素和8个相邻第二矩阵元素)的情况下，该第一矩阵元素330对应4个第二矩阵元素(1个目标第二矩阵元素和3个相邻第二矩阵元素)。
步骤S303、以所述第一矩阵元素对应的功耗信息与所述导热参数的乘积、所述目标第二矩阵元素的初始温度、每一所述相邻第二矩阵元素的初始温度的线性组合，构建所述第一矩阵元素对应的热平衡方程。
在一些实施例中，第一矩阵元素对应的热平衡方程可以表示为公式(1)。
其中，K为导热参数、q为第一矩阵元素对应的功耗信息、n为相邻第二矩阵元素的数量、Tn为第n个第二矩阵元素的待求解的温度值变量、T0为目标第二矩阵元素的待求解的温度值变量。
其中，在目标第二矩阵元素为所述初始温度矩阵中满足边界条件(位于边界范围内)的矩阵元素的情况下，该目标第二矩阵元素的温度T0为固定的温度值；在相邻第二矩阵元素为所述初始温度矩阵中满足边界条件(位于边界范围内)的矩阵元素的情况下，该相邻第二矩阵元素的温度Tn为固定的温度值；除了上述两种情况，T0和Tn均为待求解的温度值变量，需要联立所有第一矩阵元素对应的热平衡方程，对各个第二矩阵元素中对应的参数t进行求解。
示例性的，以图3B中的第一矩阵元素310为例，其对应的热平衡方程可以表示为公式(2)。
4K+0.25t10+0.25t16+0.25t18+0.25t24-t17＝0 公式(2)；
其中，t17对应第二矩阵元素320，t10对应第二矩阵元素321，t16对应第二矩阵元素322，t18对应第二矩阵元素323，t24对应第二矩阵元素324。
在上述实施例中，通过第一矩阵元素对应的功耗信息与所述导热参数的乘积、所述目标第二矩阵元素的初始温度、每一所述相邻第二矩阵元素的初始温度的线性组合，构建所述第一矩阵元素对应的热平衡方程，可以准确描述芯片中各个热耗点之间的热平衡关系，进而可以将芯片内的热传导过程转换为对热平衡方程组的求解过程，保证准确性的同时实现了温度分布数据的快速获取。
图4A是本申请实施例提供的芯片温度分布确定方法的一个可选的流程示意图，该方法可以由电子设备的处理器执行。基于图1，所述方法还可以包括该导热参数的获取过程，具体的，该过程将结合图4A示出的步骤进行说明。
步骤S401、获取所述芯片的样本功耗分布数据和所述样本功耗分布数据对应的标准温度分布数据。
其中，该标准温度分布数据可以是通过热仿真软件，对基于样本功耗分布数据的芯片进行热仿真后得到的；也可以是对基于样本功耗分布数据的芯片进行实际测量后得到的；本申请对此不做限定。
步骤S402、基于所述样本功耗分布数据和所述标准温度分布数据，生成所述导热参数。
在本实施例中，可以基于上述实施例中热平衡方程的逆过程，结合至少一个样本热耗点在样本功耗分布数据中的样本功耗值和至少一个样本热耗点中每一样本热耗点在所述标准温度分布数据对应的至少一个标准温度值，生成该导热参数。
在一些实施例中，可以通过步骤S4021至步骤S4022实现上述基于所述样本功耗分布数据和所述标准温度分布数据，生成所述导热参数。
步骤S4021、针对所述样本功耗分布数据中的每一样本热耗点，在所述样本功耗分布数据中获取所述样本热耗点的样本功耗值，并在所述标准温度分布数据中获取所述样本热耗点对应的至少一个标准温度值。
其中，所述标准温度值在所述标准温度分布数据的位置信息与所述样本功耗值在所述样本功耗分布数据中的位置信息相关。
在一些实施例中，该标准温度分布数据可以以温度矩阵的形式呈现。相应地，可以采用上述实施例中基于功耗分布数据构建求解域矩阵的方式，基于该样本功耗分布数据构建对应的样本求解域矩阵；该样本求解区域矩阵的维度与该标准温度分布数据对应的标准温度分布矩阵相同。之后，基于上述实施例中确定目标第二矩阵元素和至少一个相邻第二矩阵元素的方法，从该标准温度分布矩阵中获取每一热耗点对应的至少一个标准温度值。
步骤S4022、基于所述至少一个标准温度值和所述样本功耗值，确定所述导热参数。
在一些实施例中，可以将每一热耗点对应的功耗值、和每一标准温度值代入上述公式(1)，即可以得到每一热耗点对应的导热参数；取每一热耗点对应的导热参数的平均值，即可得到导热参数。
请参阅图4B，其示出了一种温度分布数据的示意图。为了便于说明上述导热参数的计算过程，当前实施例以图2B中的功耗分布数据210为上述样本功耗分布数据，在此基础上，得到了对应的标准温度分布数据410。基于上述实施例中基于功耗分布数据构建求解域矩阵的方式，可以基于该样本功耗分布数据构建对应的样本求解域矩阵230(图2C)。以图3B中的热耗点310为例，可以确定该热耗点310在标准温度分布数据410中对应的目标第二矩阵元素为实线框中的温度值“113.8773”，对应的相邻第二矩阵元素为虚线框中的温度值“58.91457”、“61.47182”、“112.9964”、“130.9263”。
之后，考虑到该热耗点310的功耗信息为4，则可以直接将上述温度值代入公式(2)，可以得到公式(3)。
4K+0.25×58.91457+0.25×61.47182+0.25×112.9964+0.25×130.9263-113.8773＝0 公式(3)；
进而可以得到热耗点310对应的K值为5.700006875。同理，可以分别确定所有热耗点对应的K值，统计各个热耗点对应的K值，进而确定该导热参数。
在一些实施例中，统计各个热耗点对应的K值，进而确定该导热参数，可以采用以下方案中的至少之一确定：将各个热耗点的K值相加，再除以总热耗点数，得到平均K值作为该导热参数；将各个热耗点的K值按大小顺序排序，取中间位置的K值作为该导热参数；将出现最频繁的K值该导热参数；将各个热耗点的K值与对应的权重相乘，再将结果相加，最后除以总权重，得到加权平均K值作为该导热参数，热耗点的权重与该热耗点的位置相关。
在一些实施例中，上述公式(1)是通过有限差分法对传热学中的二维稳态有内热源的导热微分方程进行推导后得到的。其中，该二维稳态有内热源的导热微分方程可以表示为公式(4)；
其中，λ为导热系数，q为内热源，t为温度，x和y表示位置信息。
基于公式(4)，由于Powermap数据中每一个单元格对应在芯片上的尺寸是相同的，因此，在有限差分法对公式(4)中x和y的二次偏导数的处理是取定值，考虑到导热系数λ也是定值，因此公式(4)可以进一步简化为公式(5)。
其中，k为上述实施例中的导热参数，表示一个热传导过程中各节点的温度值。
通过上述实施例，可以快速得到校准后的导热参数，同时由于该导热参数是基于该芯片对应的样本功耗分布数据和标准温度分布数据确定的，因此，可以准确反映该芯片材料的导热性能。进而，基于此导热参数可以对该芯片在不同场景，不同功耗分布情况下的温度分布数据进行预测。
图5是本申请实施例提供的芯片温度分布确定方法的一个可选的流程示意图，该方法可以由电子设备的处理器执行。在图1实施例的基础上，所述功耗分布数据包括多个场景中每一所述场景对应的子功耗分布数据，所述温度分布数据包括每一所述场景对应的子温度分布数据；所述方法可以更新为步骤S501至步骤S505，将结合图5示出的步骤进行说明。
步骤S501、获取芯片的功耗分布数据，所述功耗分布数据包括多个场景中每一所述场景对应的子功耗分布数据。
在一些实施例中，该芯片可以包括不同功能的IP核，其中，IP核是一种可以独立使用的可重复使用的模块，通常是硬件设备的一部分。例如：处理器核:包括ARM，MIPS和RISC-V处理器，可用于嵌入式系统和计算机芯片上。存储器核:包括RAM和ROM等存储器件，用于存储指令、数据和程序。电路库核:包括标准逻辑库和外设库等，用于实现和设计逻辑电路和处理器芯片。通信核:包括网络接口、串口和USB控制器等，用于建立和管理通信协议。图形处理器核:用于加速图形渲染、图像处理和计算机视觉应用程序。
在不同的使用场景中，各个功能的IP核的功耗不同。因此，需要获取芯片在每一场景下的子功耗分布数据。
步骤S502、针对每一所述场景，基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系。
步骤S503、基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据；所述温度分布数据包括每一所述场景对应的子温度分布数据。
其中，步骤S502至步骤S503中生成温度分布数据的方法可以参阅前述实施例中的实施过程。
步骤S504、基于每一所述场景对应的子温度分布数据，确定所述芯片的芯片高温区域。
在一些实施例中，可以基于每一所述场景对应的子温度分布数据，确定每一所述场景对应的高温分布区域；基于每一所述场景对应的高温分布区域，生成所述芯片的芯片高温区域。其中，针对每一子温度分布数据，可以将高于预设温度阈值的区域作为该高温分布区域，进而可以将各场景对应的高温分布区域的交集作为所述芯片的芯片高温区域。
在另一些实施例中，还可以基于每一所述场景对应的子温度分布数据，确定每一所述场景对应的温度极值；基于每一所述场景对应的温度极值，生成所述芯片的芯片高温区域。其中，针对每一子温度分布数据，可以获取每一子温度分布数据中的温度极大值和每一温度极大值对应的位置；之后，构建每一场景下各温度极大值的并集，并基于该集合内各个温度极大值和每一温度极大值对应的位置，拟合得到一个区域作为该芯片的芯片高温区域。基于多个点拟合一个区域的方案可以使用相关技术中的拟合算法，本申请对此不做限定。
步骤S505、基于所述芯片的芯片高温区域，确定所述芯片的温度传感器的传感器部署参数。
在一些实施例中，该温度传感器的传感器部署参数可以包括以下至少之一：温度传感器的数量，温度传感器的位置。
在一些实施例中，由于该芯片高温区域可以确定该芯片中可能存在高温状态的多个位置，在基于芯片的芯片高温区域，确定所述芯片的温度传感器的传感器部署参数的过程中，可以结合所述芯片中元器件的部署位置，确定该温度传感器的传感器部署参数，其中，基于该传感器部署参数部署的温度传感器不会影响所述芯片中元器件的正常运行。
基于上述实施例，通过获取当前芯片在不同场景下的子温度分布数据，并基于各场景对应的子温度分布数据，可以确定当前芯片的芯片高温区域，由于考虑到了不同场景下的温度分布情况，由此方案得到的芯片高温区域可以反映该芯片在综合使用情况下，高温分布的普遍情况；同时，由于该芯片高温区域可以确定该芯片中可能存在高温状态的多个位置，因此，考虑到芯片中元器件的部署位置与温度传感器的部署位置的冲突，本申请实施例可以在确定传感器部署参数的过程中，可以在更加合理的位置部署温度传感器，提升了本申请实施方案的应用范围；同时，基于该芯片高温区域生成芯片的温度传感器的传感器部署参数，基于该传感器部署参数部署的温度传感器可以准确的感知当前芯片的温度变化情况，可以及时获取当前芯片的温度变化信息，提高设备运行的可靠性。
图6A是本申请实施例提供的芯片温度分布确定方法的一个可选的流程示意图，该方法可以由电子设备的处理器执行。在图1实施例的基础上，所述方法可以更新为步骤S601至步骤S605，将结合图6A示出的步骤进行说明。
步骤S601、获取芯片的功耗分布数据；所述功耗分布数据至少表征所述芯片中各热耗点的功耗值和位置分布情况。
步骤S602、基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系。
步骤S603、基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据。
步骤S604、响应于针对所述芯片的温度可视化请求，基于所述芯片对应的温度分布数据，生成所述芯片的温度分布示意图。
在一些实施例中，上述温度可视化请求可以是响应于该温度分布数据的生成事件，由电子设备生成的请求；在另一些实施例中，该温度可视化请求还可以是电子设备基于用户操作，获取用户输入的请求。
在一些实施例中，该温度分布示意图是基于该芯片对应的温度分布数据生成的。示例性的，请参阅图6B，其示出了一种温度分布示意图，该温度分布示意图610是基于上述实施例中的温度分布数据410生成的，可以看出，温度分布示意图610在各个区域的颜色不同，颜色深度与温度值成正比，即温度越高，颜色越深。示例性的，在温度分布示意图610中，与温度分布数据410的“160.9455”位置对应的颜色最深；与温度分布数据410边界的“20”位置对应的颜色最浅。
步骤S605、响应于针对所述芯片的功耗可视化请求，基于所述芯片对应的功耗分布数据，生成所述芯片的功耗分布示意图。
在一些实施例中，上述功耗可视化请求可以是响应于该功耗分布数据的生成事件，由电子设备生成的请求；在另一些实施例中，该功耗可视化请求还可以是电子设备基于用户操作，获取用户输入的请求。
在一些实施例中，该功耗分布示意图是基于该芯片对应的功耗分布数据生成的。示例性的，请参阅图6C，其示出了一种功耗分布示意图，该功耗分布示意图620是基于上述实施例中的功耗分布数据210生成的，可以看出，功耗分布示意图620在各个区域的颜色不同，颜色深度与功耗值成正比，即功耗越高，颜色越深。示例性的，在功耗分布示意图620中，功耗分布数据210中热耗点217对应的位置处的颜色最深；功耗分布数据210中热耗点212、213和214对应的位置处的颜色最浅。
基于上述实施例，可以实现功耗分布数据和温度分布数据的可视化展示，可以使开发人员直观的确定温度最高点、温度最低点等温度分布情况，也可以使开发人员直观的确定功耗最高点、功耗最低点等功耗分布情况；便于开发人员对当前芯片的功耗信息和温度分布信息的快速掌握。
图7是本申请实施例提供的芯片温度分布确定方法的一个可选的流程示意图，该方法可以由电子设备的处理器执行。将结合图7示出的步骤进行说明。
步骤S701、获取芯片的功耗分布数据；所述功耗分布数据至少表征所述芯片中各热耗点的功耗值和位置分布情况。
步骤S702、响应于所述功耗分布数据中存在至少两个所述热耗点在所述芯片中的尺寸不同，对所述功耗分布数据进行预处理，得到预处理后的功耗分布数据。
其中，所述预处理后的功耗分布数据中各所述热耗点在所述芯片中的尺寸相同。
在一些实施例中，电子设备先获取每一热耗点在芯片中的尺寸，并判断各个热耗点的尺寸是否一样，若每一个热耗点在芯片中的尺寸均相同，则可以基于图1所示实施例完成温度分布数据的计算；若存在至少一个热耗点的尺寸与其他热耗点的尺寸不同，则需要对该功耗分布数据进行预处理，得到预处理后的功耗分布数据。
在一些实施例中，上述对所述功耗分布数据进行预处理，得到预处理后的功耗分布数据，可以包括：基于固定的尺寸对芯片进行划分，得到芯片网格；统计芯片网格内每一单元格中的功耗数据，以生成该预处理后的功耗分布数据。
在另一些实施例中，上述对所述功耗分布数据进行的预处理还可以包括分割单元格。在本实施例中，可以确定现有的各个单元格之间的最大公约单元格，即，每一个现有的单元格可以分割成整数数量个最大公约单元格；之后，基于该最大公约单元格对每一个现有的单元格进行分割，得到预处理后的功耗分布数据。
在另一些实施例中，上述对所述功耗分布数据进行的预处理还可以包括整合单元格。在本实施例中，可以确定现有的各个单元格之间的最小公倍单元格，即，各个现有的单元格可以整合成多个最小公倍单元格；之后，将整合的多个最小公倍单元格作为预处理后的功耗分布数据。
步骤S703、基于所述预处理后的功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系。
步骤S704、基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据。
基于上述实施例，通过在功耗分布数据中存在至少两个所述热耗点在所述芯片中的尺寸不同，对所述功耗分布数据进行预处理，得到预处理后的功耗分布数据，由此，可以保证后续在基于导热关系求解温度分布数据的过程中，避免因热耗点尺寸不同而造成的热传导场景构建错误；基于本实施例生成的温度分布数据准确度更高。
基于前述的实施例，本申请实施例提供一种芯片温度分布确定装置，该装置包括所包括的各单元、以及各单元所包括的各模块，可以通过电子设备中的处理器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在实施的过程中，处理器可以为中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、微处理器(Microprocessor Unit，MPU)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)或现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)等。
图8为本申请实施例提供的一种芯片温度分布确定装置的组成结构示意图，如图8所示，芯片温度分布确定装置800包括：获取模块810、构建模块820、确定模块830，其中：
获取模块810，用于获取芯片的功耗分布数据；所述功耗分布数据至少表征所述芯片中各热耗点的功耗值和分布情况；
构建模块820，用于基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系；
确定模块830，用于基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据。
在一些实施例中，所述构建模块820，还用于：
基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的求解域矩阵；所述求解域矩阵中第一矩阵元素的位置信息和功耗信息，与所述第一矩阵元素对应的热耗点的位置信息和功耗信息相关；
基于预设的边界条件构建初始温度矩阵；所述初始温度矩阵的维度与所述求解域矩阵的维度相同；
基于所述求解域矩阵、所述初始温度矩阵和所述导热参数，构建所述线性方程组；所述线性方程组包括每一所述第一矩阵元素对应的热平衡方程。
在一些实施例中，所述构建模块820，还用于：
基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的功耗分布矩阵；
基于所述功耗分布矩阵，构建所述求解域矩阵；所述求解域矩阵的维度与所述功耗分布矩阵的维度相关。
在一些实施例中，所述构建模块820，还用于：
针对所述求解域矩阵中的每一所述第一矩阵元素，基于所述第一矩阵元素对应的功耗信息、所述导热参数和所述初始温度矩阵中至少一个第二矩阵元素中每一所述第二矩阵元素的初始温度，构建所述第一矩阵元素对应的热平衡方程；所述至少一个第二矩阵元素在所述初始温度矩阵中的位置信息与所述第一矩阵元素在所述求解域矩阵中的位置信息相关；
基于每一所述第一矩阵元素对应的热平衡方程，构建所述线性方程组。
在一些实施例中，所述构建模块820，还用于：
基于所述第一矩阵元素在所述求解域矩阵中的位置信息，在所述初始温度矩阵中获取相同位置信息的目标第二矩阵元素；
在所述初始温度矩阵中获取与所述目标第二矩阵元素相邻的至少一个相邻第二矩阵元素；
以所述第一矩阵元素对应的功耗信息与所述导热参数的乘积、所述目标第二矩阵元素的初始温度、每一所述相邻第二矩阵元素的初始温度的线性组合，构建所述第一矩阵元素对应的热平衡方程。
在一些实施例中，芯片温度分布确定装置800包括校准模块，所述校准模块，用于：
获取所述芯片的样本功耗分布数据和所述样本功耗分布数据对应的标准温度分布数据；
基于所述样本功耗分布数据和所述标准温度分布数据，生成所述导热参数。
在一些实施例中，所述校准模块，还用于：
针对所述样本功耗分布数据中的每一样本热耗点，在所述样本功耗分布数据中获取所述样本热耗点的样本功耗值，并在所述标准温度分布数据中获取所述样本热耗点对应的至少一个标准温度值；所述标准温度值在所述标准温度分布数据的位置信息与所述样本功耗值在所述样本功耗分布数据中的位置信息相关；
基于所述至少一个标准温度值和所述样本功耗值，确定所述导热参数。
在一些实施例中，所述功耗分布数据包括多个场景中每一所述场景对应的子功耗分布数据，所述温度分布数据包括每一所述场景对应的子温度分布数据；所述确定模块830，还用于：
基于每一所述场景对应的子温度分布数据，确定所述芯片的芯片高温区域；
基于所述芯片的芯片高温区域，确定所述芯片的温度传感器的传感器部署参数。
在一些实施例中，芯片温度分布确定装置800包括展示模块，所述展示模块，用于：响应于针对所述芯片的温度可视化请求，基于所述芯片对应的温度分布数据，生成所述芯片的温度分布示意图。
在一些实施例中，芯片温度分布确定装置800包括展示模块，所述展示模块，用于：响应于针对所述芯片的功耗可视化请求，基于所述芯片对应的功耗分布数据，生成所述芯片的功耗分布示意图。
在一些实施例中，所述功耗分布数据中各所述热耗点在所述芯片中的尺寸相同；所述构建模块820，还用于：
响应于所述功耗分布数据中存在至少两个所述热耗点在所述芯片中的尺寸不同，对所述功耗分布数据进行预处理，得到预处理后的功耗分布数据；所述预处理后的功耗分布数据中各所述热耗点在所述芯片中的尺寸相同；
基于所述预处理后的功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系。
以上装置实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。在一些实施例中，本申请实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上述方法实施例描述的方法，对于本申请装置实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。
需要说明的是，本申请实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的芯片温度分布确定方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ReadOnly Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件、软件或固件，或者硬件、软件、固件三者之间的任意结合。
本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法中的部分或全部步骤。
本申请实施例提供一种电子设备，包括芯片，及位于芯片上的温度传感器，所述温度传感器的传感器部署参数根据上述芯片温度分布确定方法获得。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法中的部分或全部步骤。所述计算机可读存储介质可以是瞬时性的，也可以是非瞬时性的。
本申请实施例提供一种计算机程序，包括计算机可读代码，在所述计算机可读代码在电子设备中运行的情况下，所述电子设备中的处理器执行用于实现上述方法中的部分或全部步骤。
本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序被计算机读取并执行时，实现上述方法中的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一些实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一些实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。
这里需要指出的是：上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考。以上设备、存储介质、计算机程序及计算机程序产品实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请设备、存储介质、计算机程序及计算机程序产品实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。
图8为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件实体示意图，如图8所示，该电子设备800的硬件实体包括：处理器801和存储器802，其中，存储器802存储有可在处理器801上运行的计算机程序，处理器801执行程序时实现上述任一实施例的方法中的步骤。
存储器802存储有可在处理器上运行的计算机程序，存储器802配置为存储由处理器801可执行的指令和应用，还可以缓存待处理器801以及电子设备800中各模块待处理或已经处理的数据(例如，图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据)，可以通过闪存(FLASH)或随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)实现。
处理器801执行程序时实现上述任一项的芯片温度分布确定方法的步骤。处理器801通常控制电子设备800的总体操作。
本申请实施例提供一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上任一实施例的芯片温度分布确定方法的步骤。
这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。
上述处理器可以为目标用途集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(Programmable LogicDevice，PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。
上述计算机存储介质/存储器可以是只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、磁性随机存取存储器(Ferromagnetic Random Access Memory，FRAM)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种终端，如移动电话、计算机、平板设备、个人数字助理等。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本申请的各种实施例中，上述各步骤/过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤/过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ReadOnly Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种芯片温度分布确定方法，所述方法包括：
获取芯片的功耗分布数据；所述功耗分布数据至少表征所述芯片中各热耗点的功耗值和位置分布情况；
基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系；
基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据。
2.根据权利要求1所述的方法，各所述热耗点之间的导热关系包括线性方程组；所述基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系，包括：
基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的求解域矩阵；所述求解域矩阵中第一矩阵元素的位置信息和功耗信息，与所述第一矩阵元素对应的热耗点的位置信息和功耗信息相关；
基于预设的边界条件构建初始温度矩阵；所述初始温度矩阵的维度与所述求解域矩阵的维度相同；
基于所述求解域矩阵、所述初始温度矩阵和所述导热参数，构建所述线性方程组；所述线性方程组包括每一所述第一矩阵元素对应的热平衡方程。
3.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的求解域矩阵，包括：
基于所述功耗分布数据中每一所述热耗点的位置信息和功耗信息，构建所述芯片的功耗分布矩阵；
基于所述功耗分布矩阵，构建所述求解域矩阵；所述求解域矩阵的维度与所述功耗分布矩阵的维度相关。
4.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述求解域矩阵、所述初始温度矩阵和所述导热参数，构建所述线性方程组，包括：
针对所述求解域矩阵中的每一所述第一矩阵元素，基于所述第一矩阵元素对应的功耗信息、所述导热参数和所述初始温度矩阵中至少一个第二矩阵元素中每一所述第二矩阵元素的初始温度，构建所述第一矩阵元素对应的热平衡方程；所述至少一个第二矩阵元素在所述初始温度矩阵中的位置信息与所述第一矩阵元素在所述求解域矩阵中的位置信息相关；
基于每一所述第一矩阵元素对应的热平衡方程，构建所述线性方程组。
5.根据权利要求4所述的方法，所述基于所述第一矩阵元素对应的功耗信息、所述导热参数和所述初始温度矩阵中至少一个第二矩阵元素中每一所述第二矩阵元素的初始温度，构建所述第一矩阵元素对应的热平衡方程，包括：
基于所述第一矩阵元素在所述求解域矩阵中的位置信息，在所述初始温度矩阵中获取相同位置信息的目标第二矩阵元素；
在所述初始温度矩阵中获取与所述目标第二矩阵元素相邻的至少一个相邻第二矩阵元素；
以所述第一矩阵元素对应的功耗信息与所述导热参数的乘积、所述目标第二矩阵元素的初始温度、每一所述相邻第二矩阵元素的初始温度的线性组合，构建所述第一矩阵元素对应的热平衡方程。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，所述方法还包括：
获取所述芯片的样本功耗分布数据和所述样本功耗分布数据对应的标准温度分布数据；
基于所述样本功耗分布数据和所述标准温度分布数据，生成所述导热参数。
7.根据权利要求6所述的方法，所述基于所述样本功耗分布数据和所述标准温度分布数据，生成所述导热参数，包括：
针对所述样本功耗分布数据中的每一样本热耗点，在所述样本功耗分布数据中获取所述样本热耗点的样本功耗值，并在所述标准温度分布数据中获取所述样本热耗点对应的至少一个标准温度值；所述标准温度值在所述标准温度分布数据的位置信息与所述样本功耗值在所述样本功耗分布数据中的位置信息相关；
基于所述至少一个标准温度值和所述样本功耗值，确定所述导热参数。
8.根据权利要求1至5任一项所述的方法，所述功耗分布数据包括多个场景中每一所述场景对应的子功耗分布数据，所述温度分布数据包括每一所述场景对应的子温度分布数据；所述方法还包括：
基于每一所述场景对应的子温度分布数据，确定所述芯片的芯片高温区域；
基于所述芯片的芯片高温区域，确定所述芯片的温度传感器的传感器部署参数。
9.根据权利要求1至5任一项所述的方法，所述功耗分布数据中各所述热耗点在所述芯片中的尺寸相同；所述基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系，包括：
响应于所述功耗分布数据中存在至少两个所述热耗点在所述芯片中的尺寸不同，对所述功耗分布数据进行预处理，得到预处理后的功耗分布数据；所述预处理后的功耗分布数据中各所述热耗点在所述芯片中的尺寸相同；
基于所述预处理后的功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系。
10.一种芯片温度分布确定装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取芯片的功耗分布数据；所述功耗分布数据至少表征所述芯片中各热耗点的功耗值和分布情况；
构建模块，用于基于所述功耗分布数据和导热参数，构建热传导场景中各所述热耗点之间的导热关系；
确定模块，用于基于各所述热耗点之间的导热关系确定所述芯片对应的温度分布数据。
11.一种电子设备，包括芯片，及位于芯片上的温度传感器，所述温度传感器的传感器部署参数根据权1至9中任一项方法获得。
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