台湾研究人员开发芯片热管理系统


国立阳明交通大学(NYCU)的研究团队开发了一种基于机器学习的温度管理系统,以改善芯片冷却。

据周二(7月16日)的NYCU新闻稿称,陈坤志教授带领团队开发了一种低成本的解决方案,可以提高计算性能。

据CNA报道,该团队解释说,虽然多核处理器功能强大,但它们会产生大量热量。此外,随着处理器数量的增加,它们之间的通信变得越来越困难。

通过应用自适应机器学习,系统可以预测哪些内核需要冷却,并相应地调整工作负载,该团队表示。该系统还包括当前和预测温度的实时反馈。

陈说,与传统方法相比,自适应强化学习方法减少了温度预测误差,同时提高了系统性能。

该团队的研究获得了IEEE TVLSI最佳论文奖,这是30年来台湾团队首次获得这一荣誉。

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