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多目标集成电路物理布局优化的分层深度强化学习及拥塞感知奖励塑造
Hierarchical Deep Reinforcement Learning for Multi-Objective Integrated Circuit Physical Layout Optimization With Congestion-Aware Reward Shaping
Haijian Zhang · Yao Ge · Xiuyuan Zhao · Jiyuan Wang · IEEE Access · 2025年1月
随着半导体技术向先进节点演进,集成电路物理布局优化面临关键挑战,传统EDA工具难以同时优化布线拥塞、功耗和时序等多个冲突目标。本文提出一种新型分层深度强化学习框架,采用拥塞感知奖励塑造机制动态平衡探索与利用。
解读: 该深度强化学习优化技术可直接应用于阳光电源SiC功率模块的芯片布局设计。通过多目标优化框架同时优化功率密度、热分布和可靠性,为ST系列储能变流器的新一代高功率密度芯片设计提供AI辅助工具。...
通过氧等离子体处理改善三层HfO2/Al2O3/HfO2 RRAM的阻性开关特性
Improved Resistive Switching Characteristics by O2 Plasma Treatment in Tri-Layer HfO2/Al2O3/HfO2 RRAM
Shyh-Jer Huang · Wei-Hsuan Hsieh · Rong-Ming Ko · Zi-Hao Wang 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
研究采用射频溅射工艺制备HfO2/Al2O3/HfO2三层结构7/6/7纳米并进行氧等离子体处理作为RRAM有源层。与单层HfO2和未处理三层结构相比，等离子体处理器件显著提升了性能：更高的开关电流比、超过1600次的耐久性、超过10^4秒的稳定保持特性，并通过调节限流实现可靠的多电平开关行为。该工作突显了等离子体处理对改善开关均匀性和电稳定性的有效性，为高密度多电平非易失性存储器应用提供了可扩展的工业友好制造工艺。
解读: 该RRAM研究对阳光电源储能系统的可靠性和寿命管理有重要参考价值。RRAM的多电平存储特性与阳光PowerTitan储能系统的电池管理算法优化需求一致，等离子体处理工艺提升的耐久性和稳定性为阳光储能BMS开发非易失性参数存储提供了技术路径。三层结构的低功耗高可靠性特点符合阳光电源在储能变流器PCS控...
基于AI驱动的低能耗物联网协议优化用于可扩展高效智慧医疗系统
AI-Driven Optimization of Low-Energy IoT Protocols for Scalable and Efficient Smart Healthcare Systems
Salma Rattal · Abdelmajid Badri · Mohamed Moughit · El Miloud Ar-Reyouchi 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
物联网IoT承诺超连接世界，集成数十亿设备。低能耗通信协议对延长资源受限IoT设备电池寿命和确保高效数据交换至关重要。本文提出新型AI驱动优化框架，增强智慧医疗应用中协议的能效、可扩展性和适应性。与以往孤立优化协议的工作不同，本研究全面分析BLE、Zigbee、Thread、LoRa、Sigfox、NB-IoT、Wi-SUN和Weightless等协议，突出优缺点。该框架利用机器学习ML、强化学习RL和深度学习DL等先进AI技术优化传输距离、数据速率和功耗等关键指标。定量评估显示性能和权衡的显著...
解读: 该物联网协议优化技术对阳光电源分布式设备通信系统有应用价值。阳光户用光伏和储能系统中大量传感器和控制器需要低功耗长距离通信。AI优化的LoRa和NB-IoT协议可提升阳光监控设备的通信效率和电池寿命。强化学习自适应协议参数的方法可应用于阳光iSolarCloud平台的设备连接优化。该研究关注的功耗、...
通过并发多帧处理提升边缘设备实时目标检测性能
Improving Performance of Real-Time Object Detection in Edge Device Through Concurrent Multi-Frame Processing
Seunghwan Kim · Changjong Kim · Sunggon Kim · IEEE Access · 2025年1月
随着机器学习和AI算法性能和精度提升，采用计算机视觉技术解决自动驾驶和AI机器人等问题的需求增加。IoT和边缘设备因小巧且具有足够计算能力被广泛采用。然而，IoT和边缘环境相比传统服务器环境有严格限制，常受限于低计算和内存资源以及有限供电。本文提出实时目标检测算法的并发多帧处理方案。首先将视频分割为单独帧并根据设备核心数分组，然后为每个核心分配一组帧执行目标检测，实现多帧并行检测。在Nvidia Jetson Orin Nano边缘设备上实施该方案到YOLO算法，使用MS-COCO、ImageN...
解读: 该并行处理技术可应用于阳光电源智能巡检边缘设备。阳光无人机和巡检机器人需要实时处理大量视频流进行组件缺陷检测。该多帧并行方案可部署在阳光巡检设备的边缘计算单元，显著提升检测速度和能效。在大型光伏电站中，该技术可使单台巡检设备覆盖更大区域，缩短巡检周期。结合阳光SG逆变器的边缘AI能力，该并行处理方法...
IMAX：高能效多级流水线粗粒度线性阵列及应用
IMAX: A Power-Efficient Multilevel Pipelined CGLA and Applications
Tomoya Akabe · Vu Trung Duong LE · Yasuhiko Nakashima · IEEE Access · 2025年1月
人工智能应用快速进步推动对灵活高效硬件架构的需求增长。为应对这些需求，提出IMAX，一种新型粗粒度线性阵列架构，在线性结构中交替缓存存储器和处理单元以吸收不规则存储访问延迟，实现卓越性能和能效。IMAX3通过引入优化通信、双缓冲和先进稀疏矩阵乘法技术进一步增强架构，带来显著性能改进。Xilinx VPK180 SoC上实时评估显示IMAX3卓越能力：稀疏矩阵乘法比GTX 1080Ti快503倍，FFT能效是Jetson AGX Orin的10倍。此外IMAX3在矩阵乘法中优于相关架构，速度比ST...
解读: 该高能效硬件加速架构对阳光电源边缘AI应用具有参考价值。阳光智能逆变器和储能系统需要高效的边缘计算能力，该IMAX3架构的低功耗高性能特点与阳光产品需求契合。阳光可借鉴该多级流水线设计理念，优化逆变器和储能系统的FPGA/ASIC芯片设计，提升AI算法执行效率，降低功耗，增强实时控制和智能诊断能力，...