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申请/专利权人：深圳中科系统集成技术有限公司

摘要：本申请涉及芯片测试技术领域，公开了一种堆叠芯片的信号仿真测试方法及装置。所述方法包括：构建信号仿真测试平台并对目标堆叠芯片进行信号仿真测试，得到多个第一测试信号数据；进行信号融合，得到第二测试信号数据；进行傅里叶变换和数据集分类，得到传输速率数据以及时序延迟数据；构建芯片工况传输速率关系曲线并进行特征提取，得到多个芯片工况传输速率特征；构建芯片工况时序延迟关系曲线并进行特征提取，得到多个芯片工况时序延迟特征；通过多任务注意力机制芯片性能分析模型进行堆叠芯片信号仿真测试性能分析，得到信号传输性能分析结果以及时序完整性分析结果，本申请提高了堆叠芯片的信号仿真测试准确率。

主权项：1.一种堆叠芯片的信号仿真测试方法，其特征在于，所述堆叠芯片的信号仿真测试方法包括：构建信号仿真测试平台并通过多种芯片工况环境参数分别对目标堆叠芯片进行信号仿真测试，得到每种芯片工况环境参数的多个第一测试信号数据；具体包括：构建信号仿真测试平台，并获取目标堆叠芯片的多层结构信息和布线密度信息；基于所述多层结构信息和所述布线密度信息设置多种芯片工况环境参数，其中，每种芯片工况环境参数包括：温度、电压以及频率；通过所述信号仿真测试平台，根据所述多种芯片工况环境参数分别对目标堆叠芯片进行信号仿真测试，并通过信号模拟函数计算每种芯片工况环境参数的理想输出信号数据，其中，所述信号模拟函数为：，表示芯片工况环境参数P下的信号幅度，表示衰减系数，表示芯片工况环境参数P下的信号频率，表示芯片工况环境参数P下的信号相位，表示芯片工况环境参数P和时间t的交互作用项，表示理想输出信号数据；通过环境参数影响函数计算每种芯片工况环境参数的环境参数影响系数，其中，所述环境参数影响函数为：，表示第i个芯片工况环境参数，表示第i个芯片工况环境参数的线性影响系数，表示第i个和第j个芯片工况环境参数的交互影响系数，表示环境参数影响系数；通过信号噪声函数计算每种芯片工况环境参数的噪声信号数据，其中，所述信号噪声函数为：，表示芯片工况环境参数P下的噪声强度，表示时间t的随机噪声函数，表示芯片工况环境参数P下的噪声频率，表示噪声相位常数；通过总信号输出函数，根据所述理想输出信号数据、所述环境参数影响系数以及所述噪声信号数据生成每种芯片工况环境参数的多个第一测试信号数据，其中，总信号输出函数为：，表示第一测试信号数据；通过预置的强分类器对所述多个第一测试信号数据进行信号融合，得到每种芯片工况环境参数的第二测试信号数据；具体包括：分别对所述多个第一测试信号数据进行噪声去除，得到每个第一测试信号数据的标准测试信号数据；将每个第一测试信号数据的标准测试信号数据输入预置的强分类器，所述强分类器包括：多个卷积门限循环网络；通过所述多个卷积门限循环网络中的卷积网络，分别对所述标准测试信号数据进行卷积运算和信号数据编码转换，得到每个标准测试信号数据的信号编码转换数据；通过所述多个卷积门限循环网络中的门限循环网络，分别对所述信号编码转换数据进行信号数据调制解析，得到每个卷积门限循环网络的调制解析信号数据；获取所述多个卷积门限循环网络的权重比例数据，并根据所述权重比例数据对每个卷积门限循环网络的调制解析信号数据进行信号数据融合，得到每种芯片工况环境参数的第二测试信号数据；对所述第二测试信号数据进行傅里叶变换，得到每种芯片工况环境参数的目标芯片测试数据，并对所述目标芯片测试数据进行数据集分类，得到每种芯片工况环境参数的传输速率数据以及时序延迟数据；具体包括：对所述第二测试信号数据进行傅里叶变换，得到每种芯片工况环境参数的目标芯片测试数据；将每种芯片工况环境参数的目标芯片测试数据输入预置的数据集分类模型，并通过所述数据集分类模型对所述目标芯片测试数据进行聚类中心计算，得到第一传输速率聚类中心以及第一时序延迟聚类中心；分别对所述目标芯片测试数据与所述第一传输速率聚类中心以及所述第一时序延迟聚类中心进行聚类中心偏移校正计算，得到第二传输速率聚类中心以及第二时序延迟聚类中心；基于所述第二传输速率聚类中心以及所述第二时序延迟聚类中心，对所述目标芯片测试数据进行数据集分类，得到每种芯片工况环境参数的传输速率数据以及时序延迟数据；根据所述传输速率数据和所述多种芯片工况环境参数构建对应的芯片工况传输速率关系曲线，并对所述芯片工况传输速率关系曲线进行曲线特征提取和特征组合赋权，得到多个芯片工况传输速率特征；具体包括：根据所述传输速率数据和所述多种芯片工况环境参数构建对应的芯片工况传输速率关系曲线；对所述芯片工况传输速率关系曲线进行曲线特征提取，得到多个初始工况传输速率特征；对所述多个初始工况传输速率特征进行概率分布运算，得到每个初始工况传输速率特征的第一特征概率分布；根据所述第一特征概率分布分别计算每个初始工况传输速率特征的第一信息熵权重；对所述多个初始工况传输速率特征进行标准差和均值运算，得到第一特征标准差和第一特征平均值；根据所述第一特征标准差和所述第一特征平均值计算每个初始工况传输速率特征的第一变异系数权重；对每个初始工况传输速率特征的第一信息熵权重和第一变异系数权重进行线性组合，得到每个初始工况传输速率特征的第一组合权重；根据所述组合权重对所述多个初始工况传输速率特征进行加权，得到每个初始工况传输速率特征的第一权值；对所述多个初始工况传输速率特征以及对应的第一权值进行线性组合，得到多个芯片工况传输速率特征；根据所述时序延迟数据和所述多种芯片工况环境参数构建对应的芯片工况时序延迟关系曲线，并对所述芯片工况时序延迟关系曲线进行曲线特征提取和特征组合赋权，得到多个芯片工况时序延迟特征；具体包括：根据所述时序延迟数据和所述多种芯片工况环境参数构建对应的芯片工况时序延迟关系曲线；对所述芯片工况时序延迟关系曲线进行曲线特征提取，得到多个初始工况时序延迟特征；对所述多个初始工况时序延迟特征进行概率分布运算，得到每个初始工况时序延迟特征的第二特征概率分布；根据所述第二特征概率分布分别计算每个初始工况时序延迟特征的第二信息熵权重；对所述多个初始工况时序延迟特征进行标准差和均值运算，得到第二特征标准差和第二特征平均值；根据所述第二特征标准差和所述第二特征平均值计算每个初始工况时序延迟特征的第二变异系数权重；对每个初始工况时序延迟特征的第二信息熵权重和第二变异系数权重进行线性组合，得到每个初始工况时序延迟特征的第二组合权重；根据所述组合权重对所述多个初始工况时序延迟特征进行加权，得到每个初始工况时序延迟特征的第二权值；对所述多个初始工况时序延迟特征以及对应的第二权值进行线性组合，得到多个芯片工况时序延迟特征；将所述多个芯片工况传输速率特征和所述多个芯片工况时序延迟特征输入预置的多任务注意力机制芯片性能分析模型进行堆叠芯片信号仿真测试性能分析，得到信号传输性能分析结果以及时序完整性分析结果。

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