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摘要:本申请涉及芯片技术领域,具体公开了芯片仿真中K均值聚类算法的K值选择方法及相关设备。该方法包括:获取目标芯片对应的基准测试程序的第一数量的第一程序切片,计算所述第一程序切片的第一类性能指标数据;对所述第一类性能指标数据进行特征分析,得到对应的特征分类结果;根据所述特征分类结果进行计算,得到对应的最大预设K值,根据所述最大预设K值生成K值范围;发送所述K值范围至预设的K值选择模型,接收所述K值选择模型输出的目标K值,最后在芯片仿真中K均值聚类算法使用目标K值,得到对应的仿真结果,不仅减少了芯片仿真时间,而且确保了芯片仿真结果的准确性。
主权项:1.一种芯片仿真中K均值聚类算法的K值选择方法,其特征在于,包括:获取目标芯片对应的基准测试程序的第一数量的第一程序切片,计算所述第一程序切片的第一类性能指标数据;对所述第一类性能指标数据进行特征分析,得到对应的特征分类结果;根据所述特征分类结果进行计算,得到对应的最大预设K值,根据所述最大预设K值生成K值范围;发送所述K值范围至预设的K值选择模型,接收所述K值选择模型输出的目标K值。
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百度查询: 深圳博瑞晶芯科技有限公司 芯片仿真中K均值聚类算法的K值选择方法及相关设备
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