Anomaly Detection in Dynamic Power Events Using Data Fusion for Chip Design
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a methodology to detect anomalies in estimated dynamic power series reported by elec-tronic design automation (EDA) tools during very-large-scale integration (VLSI) semiconductor chip design. EDA software is commonly used to predict the expected behaviour of a chip prior to its manufacturing. However, the extremely complex nature of modern chip design and various simulation environment circum-stances may lead to false fluctuation (anomalies) in reported dynamic power series values, resulting in the over-allocation of resources to handle these suspected power variations. The challenge in identifying these anomalies arises from numerous testbench and design particularities, clock model jitters and a lack of an established automated process of incorporating prior data into the decision process. Given that the power fluctuation on the chip is attributed to design activities (data burst, activation of clocks, among many others), an anomaly identification approach utilizing a combination of machine learning and data fusion is proposed and compared to several other approaches. The performance of the proposed methods is evaluated using a simulated dataset consisting of different power patterns exercised over system-on-chips (SoC) design and reported with the EDA tool, post-processed by our suggested algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».