公开(公告)号：CN114818491A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210426673.8

申请日：2022-04-22

申请人： 浙江大学

发明人： 卓成 ,  董晓 ,  陈宇飞

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F113/04 ,  G06F119/10

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电源分配网络最坏噪声分析方法，涉及如何基于卷积神经网络快速计算电源分配网络的各个子区域在给定激励下的最坏噪声。以电源网动态噪声仿真的结果作为标签，提取输入电流信息和电路子区域到电压源的距离信息作为特征，建立数据集；构建由距离特征处理模块和动态噪声预测模块组成的噪声分析网络，距离特征处理模块将输入的距离特征进行降维，再与电流特征拼接后输入动态噪声预测模块，获得各个子区域在该激励下的最坏噪声。该方法能够快速并准确地预测电源分配网络在给定激励下的最坏噪声，有效地提高了电源网动态噪声分析的效率。

公开(公告)号：CN117391004A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311247242.6

申请日：2023-09-26

申请人： 浙江大学

发明人： 卓成 ,  董晓

IPC分类号： G06F30/33 ,  G06F119/10 ,  G06F115/10 ,  G06F113/18

摘要： 本发明公开一种面向高速芯粒串行通道的信号与电源完整性协同分析方法，通过构建发送端等效电路，基于神经网络的发送端模型以建模发送端的非线性特性，提取传播媒介及接收端的S参数并将其转换为冲激响应，提出基于脉冲响应叠加的信号与电源完整性协同分析得到信号与电源完整性分析结果。本发明基于神经网络的发送端模型能够准确地建模发送端在不同输入和输出负载下的非线性行为；传播媒介及接收端模型有效地从S参数中提取出了通道的插入损耗和远端串扰的系统冲激响应，准确建模了高密度通道中复杂的串扰效应；信号与电源完整性协同分析框架基于脉冲响应叠加的方式进一步提高了分析的速度，能够有效地提高电路设计过程中仿真验证的效率。

公开(公告)号：CN118826961A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410980108.5

申请日：2024-07-22

申请人： 浙江大学

发明人： 卓成 ,  孙凇昱 ,  董晓

IPC分类号： H04L1/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06F30/27

摘要： 本发明公开了一种基于Transformer解码器的高速通信链路发送器建模方法，该方法通过将输入信号参数化，建立一个编码器‑解码器架构的深度学习模型，包括非序列编码器和Transformer序列解码器，在给定输入信号情况下，预测发送端的输出信号。编码器处理输入信号参数，生成上下文向量，随后传递至传入解码器。解码器利用上下文向量和发送器输出信号序列，为序列中的每个点逐一生成类别概率分布。模型通过随机掩码策略训练，并采用非自回归解码及滤波技术进行推理，实现并行输出序列预测，并通过一次信号滤波得到最终输出。与传统仿真技术相比，该方法大幅提高了仿真速度，并保持很小的误差。

公开(公告)号：CN116757135A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310534850.9

申请日：2023-05-12

申请人： 浙江大学

发明人： 卓成 ,  董晓 ,  孙凇昱

IPC分类号： G06F30/367 ,  G06F13/42 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的高速串行通道发送端建模方法及预测方法，涉及发送端非线性特性的建模以实现信号完整性建模；通过建立等效电路来描述高速串行通道中发送端输出负载对发送端行为的影响，接着对发送端等效电路进行瞬态仿真并提取输入信号及相关参数作为特征，输出信号作为标签，多次改变特征进行瞬态仿真以获得多组数据构成数据集，进而借助神经网络模型来建模发送端的输出信号与输入特征之间的关系，在数据集上训练模型，训练好的模型能够准确地预测给定输入信号下对应的发送端输出信号，且比仿真软件具有更高的效率。

公开(公告)号：CN114371345A

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202210009973.6

申请日：2022-01-06

申请人： 浙江大学

发明人： 卓成 ,  董晓 ,  温晨怡

IPC分类号： G01R27/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的硅通孔电感等效电路参数提取方法及装置，实现提取三维集成电路中硅通孔电感的等效电路以达到高效获取硅通孔电感电学参数的目的。根据硅通孔电感的特性设计二端口等效电路的具体结构，构建简单的人工神经网络模型来提取硅通孔电感等效电路，网络的输入为硅通孔电感的设计参数和理论计算的电感，输出为等效电路中的元件值，利用该模型可以提取等效电路并计算硅通孔电感的Y参数。本发明方法及装置能够快速地提取硅通孔电感等效电路，与仿真软件相比具有很高的准确度和效率。

公开(公告)号：CN118966127A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410980102.8

申请日：2024-07-22

申请人： 浙江大学

发明人： 卓成 ,  孙凇昱 ,  董晓

IPC分类号： G06F30/39 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F123/02

摘要： 本发明公开了一种基于非自回归Transformer的4电平脉冲幅度调制高速发送器建模方法。该方法通过建立一个编码器‑解码器架构的深度学习模型，来预测4电平脉冲幅度调制发送器的行为。编码器通过处理无序的非序列输入，包括输入信号参数及链路参数，生成上下文向量传入解码器中。解码器结合编码器生成的上下文向量和发送器输出信号序列，对序列中每个点逐个生成类别概率分布。通过随机掩码策略对模型进行训练，使用非自回归解码与滤波的方式进行推理，模型能够并行预测输出序列，并进行一次滤波过程以预测输出信号。与传统仿真方法相比，本发明实现了显著的加速效果，在处理多链路系统时尤为明显。