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芯片内热传感的好处

为什么嵌入片内监测IP是最大化性能和可靠性和最小化功率的重要步骤。

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高级半导体节点上的最新SOC通常包括传感器的织物,传播在模具上,并且有充分的理由。但为什么和什么有益?这款三部分系列的第一个博客探讨了片内热敏的一些关键应用,为什么嵌入片内监测IP是最大化性能和可靠性的重要步骤,并最大限度地减少功率,或这些目标的组合。

丹尼德缩放的结束

由于SoC开发人员迁移到新的较小几何节点,它们享有更高逻辑密度,更快的性能和更低功率的相当大的好处。然而,挑战也增加和需要解决目标,以最大限度地提高性能,最小化功率或优化可靠性或这些优化的某种组合,具体取决于最终应用。其中一个主要挑战是John Hennessy 2019年John Hennessy突出的“丹尼德缩放结束”。

筹码很大的筹码

这是指自2000年代中期以来,随着从一个节点迁移到下一个节点的事实,每单位硅区域的功率不再剩余恒定,但实际上已经稳步增加。When combined with a trend to very large chips, even approaching reticle size, and the introduction of FinFETs, which have more difficult thermal properties through their 3D structure, it doesn’t require much imagination to predict that chips can potentially develop hotspots/thermal problems.

嵌入式热敏

如上所述,自2000年代中期自2000年代以来,每单位硅区域的功率一直在稳步增加,这进一步导致局部热点和模具中温度梯度的可能性。临界电路的温度监测现在是标准的,并且在FinFET SOC上是非常常见的,以看到多个温度传感器分布在大芯片上。

当模具温度超过一个较高的阈值时,热关闭是一个基本功能,但动态热管理提供了一个更细的晶粒方法。在这里,芯片内温度传感器为DFS或DVFS方案提供输入,可以管理电源和处理性能,从而控制温度,而不是野蛮地切断电路或整个芯片。精确的温度传感带来的好处是,温度阈值可以设置得更接近极限,使最大或更高的性能可以维持更长的时间,在设备关闭或性能节流回。

多核处理器的CPU负载平衡是另一个关键应用。针对AI应用程序的soc现在包括数百甚至数千个核心,通常以集群形式组织。根据负载分配,热点和温度梯度可以发展,即使通过软件平衡负载。更优的负载平衡考虑了整个芯片的温度分布,从而降低了最高温度,减少了温度梯度和循环。较低的最高温度将通过更少的CPU节流实现更高的数据吞吐量,还将提高可靠性。

为了帮助解决这些挑战,常见的策略是在模具中嵌入片内显示器的织物。这些对关键电路块特别有价值的芯片条件提供了可视性。最新的FinFET SoC通常嵌入数十个温度传感器,以监控热点,并使热管理能够降低模具上的最高温度和温度梯度。

片内监测现在是希望从其SOC获得最大值的所有开发人员的基础,无论是性能,功耗,可靠性还是它们的组合。



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