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龙图腾网恭喜北京炎黄国芯科技有限公司申请的专利用于芯片的电压波动补偿控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119248095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411765087.1，技术领域涉及：G06F1/30；该发明授权用于芯片的电压波动补偿控制方法及系统是由李建伟;王新泽;刘克帅设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于芯片的电压波动补偿控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于芯片的电压波动补偿控制方法及系统，涉及电压补偿技术领域，包括在多芯片系统的每个芯片上布置电压传感器和智能体，得到多芯片系统的分布式电压波动数据；根据分布式电压波动数据，生成表征多芯片系统整体电压分布的电压波动分布图，利用模型预测控制算法得到芯片级的电压补偿控制数据；利用基于共识机制的分布式优化算法，得到全局最优电压控制补偿数据，并利用在线学习算法对全局最优电压补偿控制数据进行自适应优化，根据优化后的全局最优电压补偿控制数据，控制各个芯片中的电源管理电路对芯片的供电电压进行调节，并通过智能功率管理策略最小化供电电压调节过程中的能量损耗，以实现多芯片系统的电压波动补偿。

本发明授权用于芯片的电压波动补偿控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于芯片的电压波动补偿控制方法，其特征在于，包括：在多芯片系统的每个芯片上布置电压传感器和智能体，利用所述电压传感器采集所在芯片的局部电压数据，并通过无线通信网络与相邻芯片上的电压传感器进行数据交互，利用基于卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法将各个电压传感器采集到的局部电压数据进行融合，得到多芯片系统的分布式电压波动数据；根据所述分布式电压波动数据，生成表征多芯片系统整体电压分布的电压波动分布图，基于得到的电压波动分布图，利用自适应调度算法动态调整各个电压传感器的工作状态和数据上报频率，同时利用各个电压传感器上设置的智能体，基于所述电压波动分布图和各个电压传感器的当前工作状态，利用模型预测控制算法得到芯片级的电压补偿控制数据；利用基于共识机制的分布式优化算法，将各个智能体所得到的电压补偿控制数据进行迭代融合和更新，直至满足预设的迭代次数，得到全局最优电压控制补偿数据，并利用在线学习算法对所述全局最优电压补偿控制数据进行自适应优化，根据优化后的全局最优电压补偿控制数据，控制各个芯片中的电源管理电路对芯片的供电电压进行调节，并通过智能功率管理策略最小化供电电压调节过程中的能量损耗，以实现多芯片系统的电压波动补偿；基于所述电压波动分布图和各个电压传感器的当前工作状态，利用模型预测控制算法得到芯片级的电压补偿控制数据包括：构建描述芯片电压响应行为的偏微分方程，所述偏微分方程包括泊松方程和热方程，其中，所述泊松方程的源项为芯片中各单元的瞬时电流分布；所述热方程的源项为芯片中各单元的焦耳热；基于构建的偏微分方程，设计全连接神经网络，所述全连接神经网络以芯片中节点的时空坐标和芯片中各单元瞬时电流分布为输入，以芯片中节点的电压分布和温度分布为输出；构建全连接神经网络的联合损失函数，所述联合损失函数包括数据拟合损失和物理约束损失，并通过自适应梯度优化算法，通过最小化联合损失函数训练全连接神经网络，得到最终的芯片电压响应预测模型；给定芯片中任意节点的时空坐标和电流激励，将其输入到所述芯片电压响应预测模型中，预测得到当前节点处的瞬时电压值和瞬时温度值，结合电压波动分布图和各个电压传感器的当前工作状态，分析芯片中各个模块的功耗情况，根据分析结果动态调节各个模块的工作频率和电压，得到芯片级的电压补偿控制数据；利用基于共识机制的分布式优化算法，将各个智能体所得到的电压补偿控制数据进行迭代融合和更新，直至满足预设的迭代次数，得到全局最优电压控制补偿数据包括：构建多芯片系统的通信拓扑图模型，所述通信拓扑图模型包括节点特征矩阵和边特征矩阵，其中节点特征矩阵中的元素表示对应节点的电压状态信息，边特征矩阵中的元素表示对应节点之间的通信链路信息；每个节点采集当前时刻的自身电压测量值，通过与邻居节点通信获得当前时刻邻居节点的电压测量值以及与邻居节点之间的通信链路信息；针对每个节点，将所述当前时刻的自身电压测量值、邻居节点电压测量值以及通信链路信息输入至通信拓扑图模型，经过至少两层图卷积层和注意力层的前向传播计算，输出当前节点的电压补偿控制量；将得到的电压补偿控制量作为反馈值，与当前时刻的自身电压测量值叠加，得到更新后的节点电压状态，并通过邻居通信机制将更新后的节点电压状态广播给邻居节点；各个节点根据接收到的邻居节点电压状态，更新自身所存储的邻居节点电压状态，重复迭代直至满足预设的迭代次数，得到全局最优电压控制补偿数据。

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