学术报告：芯片设计和应用中的热管理
报告地点：理学馆213学术交流室
报告时间：2024年9月4日（周三）14：30-15：30
报告人：姜霖 博士后
内容简介：随着工艺节点的减小和集成密度的增加，芯片的功耗密度也不断地增加，从而使得芯片的温度越来越高。高温不仅降低芯片的计算性能和可靠性，而且增加了芯片的功耗和冷却成本，因此高温已经成为进一步提高芯片性能的主要瓶颈之一。为了降低芯片温度和提高芯片的性能和可靠性，芯片热管理概念已经被提出和运用于芯片中。在动态芯片热管理技术中，基于温度的任务调度不仅能够有效地进行实时多核芯片热管理，而且能够保证多核芯片的高性能。但是基于温度的任务调度需要实时地获取多核芯片温度分布。虽然已经有很多方法可以进行多核芯片架构级动态热仿真，例如有限元法、有限差分法、有限体积法、热路模型和机器学习法等，但是它们不能同时实现三维芯片热模拟的高效率和高精确度，所以难以应用于实时的基于温度的多核芯片任务调度。为了快速、精确地提供多核芯片温度分布，姜霖博士利用Proper orthogonal decomposition (POD) 方法将芯片热模拟问题从耗时的物理空间投影到函数空间（POD空间），从而极大地提升芯片热模拟的效率和精度，并且开发了一系列芯片热模型，部分模型实现了开源化。
报告人简介：姜霖，香港科技大学，博士后，研究领域包括基于数据驱动模型的多核CPU/GPU 热管理、GPU和 CPU功耗模型的构建、CMOS数字电路设计、芯片热布局设计，高性能计算、有限元方法和机器学习等。在IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems、IEEE Transactions on Computers、IEEE Computer Architecture letters 等计算机体系结构领域内的著名期刊发表多篇论文。参加多次国际学术会议，并在TheIntersociety Conference on Thermal and Thermomechanical Phenomena in Electronic Systems (ITherm) 会议中获得了最佳论文奖。
