基于BP神经网络的CPU电压噪声预测

为了解决CPU和SOC由于集成度越来越高导致的功耗密度问题,低电压已经成为了一种趋势。但与此同时,这种趋势却使由电压噪声可能导致的电压紧急情况问题更为凸显。传统的电压噪声预测方法首先需要构建精细的CPU供电网络物理模型,然后再进行耗时的RTL层面仿真。为了避免复杂的物理建模过程和进行快速准确地预测,这篇文章提出了一种基于神经网络的CPU电压噪声预测方法。实验表明,基于神经网络的预测方法能够完成CPU的电压噪声预测。并且与传统方法相比,该方法能够完成绝对误差为3.9 mV,相对误差为5.5%的准确预测。