本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)芯片領(lǐng)域，尤其涉及一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、芯片運(yùn)行功能不斷更新迭代，芯片的集成度也越來越高，在多個芯片同時運(yùn)行時，每個芯片所產(chǎn)生的熱量也逐漸增加，而往往為了避免灰塵干擾，芯片所處的環(huán)境也是封閉環(huán)境，高溫導(dǎo)致環(huán)境氣體碰撞，從而使得每個芯片時常處于高溫高壓環(huán)境中，導(dǎo)致芯片的運(yùn)行故障問題頻發(fā)，芯片運(yùn)行的穩(wěn)定性難以得到保障。

2、目前，現(xiàn)有技術(shù)主要采用外界物理降溫的方式從而降低芯片的外接環(huán)境溫度，也即將芯片內(nèi)部產(chǎn)生的熱量通過散熱方式傳遞到芯片外部，并將其釋放到環(huán)境中，具體的手段主要有：第一，在芯片封裝散熱中，通過將芯片和散熱器之間添加導(dǎo)熱材料，如硅膠或熱導(dǎo)率較高的金屬，來提高熱量的傳導(dǎo)效率；第二，在芯片封裝散熱中，通過增加芯片周圍的空氣流動來加速熱量的傳遞；第三，在芯片封裝散熱中，通過增加散熱器的表面積和使用輻射性材料來提高散熱效率；但是對于集成電路集群，需要耗費(fèi)大量降溫設(shè)備或者降溫材料對芯片進(jìn)行降溫，且受芯片間距、芯片所處環(huán)境和芯片的當(dāng)前工作狀態(tài)的影響，還是會導(dǎo)致在異常環(huán)境下出現(xiàn)芯片穩(wěn)定運(yùn)行可靠性較差的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行方法及系統(tǒng)，實現(xiàn)在異常條件下，實時識別各芯片的當(dāng)前異常運(yùn)行功能，從而實時調(diào)整各芯片的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，使得各芯片實時處于正常運(yùn)行的狀態(tài)。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提供了一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行方法，包括：

3、獲取當(dāng)前環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和當(dāng)前環(huán)境各芯片運(yùn)行信息以及預(yù)設(shè)正常環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)正常環(huán)境的各芯片歷史運(yùn)行信息，計算運(yùn)行差異信息；

4、基于所述運(yùn)行差異信息、所述當(dāng)前環(huán)境的因素數(shù)據(jù)、所述預(yù)設(shè)正常環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和所述當(dāng)前環(huán)境各芯片運(yùn)行信息，獲取各芯片的運(yùn)行異常信息、各芯片的目標(biāo)干擾因素和各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)；

5、基于所述各芯片的目標(biāo)干擾因素，對若干初始異常原因進(jìn)行篩選，得到各芯片異常原因；

6、基于所述各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)、各芯片的運(yùn)行異常信息和各芯片異常原因，對各芯片進(jìn)行異常功能識別和數(shù)據(jù)量分析，生成對應(yīng)的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略；

7、基于所述處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，協(xié)同處理各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)，以完成各芯片的當(dāng)前處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

8、本發(fā)明實施例提出一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行方法，通過獲取當(dāng)前環(huán)境因素數(shù)據(jù)和當(dāng)前環(huán)境下芯片運(yùn)行信息以及預(yù)設(shè)正常環(huán)境因素數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)正常環(huán)境下的芯片歷史運(yùn)行信息，進(jìn)而求得當(dāng)前芯片的運(yùn)行差異信息，再通過分析各芯片的運(yùn)行異常信息、各芯片的目標(biāo)干擾因素和各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)，為后續(xù)異常功能識別提供信息基礎(chǔ)，再對芯片的異常原因進(jìn)行分析，并識別芯片的異常功能，最后針對芯片的異常功能生成處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，通過協(xié)同處理芯片數(shù)據(jù)完成各芯片的數(shù)據(jù)處理任務(wù)；通過多芯片協(xié)同處理的方式，避免該芯片對異常運(yùn)行功能進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的情況，使得在不影響各芯片的正常運(yùn)行的情況下，通過協(xié)同運(yùn)行，數(shù)據(jù)互通的方式，避免芯片的異常運(yùn)行功能的運(yùn)行情況，還能實時識別各芯片的當(dāng)前異常運(yùn)行功能，從而實時調(diào)整各芯片的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，使得各芯片實時處于正常運(yùn)行的狀態(tài)，避免了異常環(huán)境情況下對芯片的穩(wěn)定運(yùn)行的影響，提高芯片穩(wěn)定運(yùn)行的可靠性。

9、進(jìn)一步的，所述獲取當(dāng)前環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和當(dāng)前環(huán)境各芯片運(yùn)行信息以及預(yù)設(shè)正常環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)正常環(huán)境的各芯片歷史運(yùn)行信息，計算運(yùn)行差異信息，包括：

10、實時采集當(dāng)前各芯片所處環(huán)境的環(huán)境信息數(shù)據(jù)和各芯片運(yùn)行數(shù)據(jù)，得到當(dāng)前環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和當(dāng)前環(huán)境各芯片運(yùn)行信息；

11、基于所述當(dāng)前環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫，匹配各環(huán)境因素對應(yīng)的預(yù)設(shè)正常數(shù)據(jù)范圍和正常數(shù)據(jù)范圍對應(yīng)的歷史運(yùn)行信息，得到預(yù)設(shè)正常環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)正常環(huán)境的各芯片歷史運(yùn)行信息；

12、對所述當(dāng)前環(huán)境各芯片運(yùn)行信息和預(yù)設(shè)正常環(huán)境的各芯片歷史運(yùn)行信息進(jìn)行運(yùn)行類型劃分，得到當(dāng)前各芯片運(yùn)行數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)正常環(huán)境的各芯片歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)；

13、基于所述當(dāng)前各芯片運(yùn)行數(shù)據(jù)和所述預(yù)設(shè)正常環(huán)境的各芯片歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過計算各運(yùn)行類型的數(shù)據(jù)偏差值，得到運(yùn)行差異信息。

14、本發(fā)明實施例提出一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行方法，通過查詢每個芯片的每個環(huán)境因素類型的正常數(shù)據(jù)范圍，從而查詢每個芯片在各正常環(huán)境因素數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史運(yùn)行信息，提升了篩選的歷史運(yùn)行信息的能夠表征該芯片的正常運(yùn)行過程的表征度，通過拆分運(yùn)行信息的運(yùn)行類型，提升了識別歷史運(yùn)行信息與當(dāng)前運(yùn)行信息之間的運(yùn)行差異信息的全面性和精準(zhǔn)度。

15、進(jìn)一步的，基于所述運(yùn)行差異信息、所述當(dāng)前環(huán)境的因素數(shù)據(jù)、所述預(yù)設(shè)正常環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和所述當(dāng)前環(huán)境各芯片運(yùn)行信息，獲取各芯片的運(yùn)行異常信息、各芯片的目標(biāo)干擾因素和各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)，包括：

16、基于所述運(yùn)行差異信息，篩選滿足預(yù)設(shè)第一偏差閾值要求的數(shù)據(jù)偏差值對應(yīng)的各運(yùn)行類型并匹配對應(yīng)的運(yùn)行功能，得到各芯片的運(yùn)行異常信息；

17、基于所述當(dāng)前環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和所述預(yù)設(shè)正常環(huán)境的因素數(shù)據(jù)，通過計算各環(huán)境因素類型對應(yīng)的環(huán)境數(shù)據(jù)偏差值，篩選滿足預(yù)設(shè)第二偏差閾值要求的環(huán)境數(shù)據(jù)偏差值對應(yīng)的環(huán)境因素類型，得到各芯片的目標(biāo)干擾因素；

18、基于所述當(dāng)前環(huán)境各芯片運(yùn)行信息，匹配對應(yīng)的運(yùn)行功能，并獲取各運(yùn)行功能處理的數(shù)據(jù)信息和數(shù)據(jù)信息處理任務(wù)，得到各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)。

19、本發(fā)明實施例提出一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行方法，通過偏差閾值識別各異常芯片運(yùn)行模塊和各異常環(huán)境類型，提升了識別芯片的目標(biāo)干擾因素和芯片的運(yùn)行異常信息的精準(zhǔn)度。

20、進(jìn)一步的，基于所述各芯片的目標(biāo)干擾因素，對若干初始異常原因進(jìn)行篩選，得到各芯片異常原因，包括：

21、基于所述各芯片的目標(biāo)干擾因素，獲取若干環(huán)境因素對應(yīng)的初始異常原因；

22、對所述若干環(huán)境因素對應(yīng)的初始異常原因進(jìn)行排序，得到異常原因序列；

23、基于所述異常原因序列，篩選滿足預(yù)設(shè)數(shù)目要求的初始異常原因，得到各芯片異常原因。

24、本發(fā)明實施例提出一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行方法，通過識別異常原因的數(shù)目，從而識別芯片的異常原因，避免了小概率異常原因?qū)π酒漠惓Ｔ虻挠绊懬闆r，提升了識別的芯片的異常原因的準(zhǔn)確度。

25、進(jìn)一步的，基于所述各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)、各芯片的運(yùn)行異常信息和各芯片異常原因，對各芯片進(jìn)行異常功能識別和數(shù)據(jù)量分析，生成對應(yīng)的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，包括：

26、基于所述各芯片的運(yùn)行異常信息和各芯片異常原因，匹配各芯片異常原因?qū)?yīng)的異常運(yùn)行模塊和異常運(yùn)行模塊對應(yīng)的當(dāng)前運(yùn)行功能，得到各芯片的異常運(yùn)行功能；

27、基于所述各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)，獲取各芯片的交互處理目標(biāo)芯片和各芯片數(shù)據(jù)處理的瞬時數(shù)據(jù)量；

28、基于所述芯片的異常運(yùn)行功能和各芯片數(shù)據(jù)處理的瞬時數(shù)據(jù)量，對各芯片的交互處理目標(biāo)芯片生成對應(yīng)的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略。

29、本發(fā)明實施例提出一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行方法，通過識別芯片的當(dāng)前運(yùn)行功能和數(shù)據(jù)處理任務(wù)，提升了后續(xù)識別各芯片的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略的準(zhǔn)確率。

30、進(jìn)一步的，基于所述各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)，獲取各芯片的交互處理目標(biāo)芯片和各芯片數(shù)據(jù)處理的瞬時數(shù)據(jù)量，包括：

31、基于所述芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)，獲取各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)信息對應(yīng)的當(dāng)前數(shù)據(jù)量和各芯片的飽和數(shù)據(jù)量，計算各芯片空閑數(shù)據(jù)量；

32、基于所述各芯片空閑數(shù)據(jù)量，篩選滿足預(yù)設(shè)交互要求的芯片，得到各芯片的交互處理目標(biāo)芯片；

33、對各芯片和各芯片的交互處理目標(biāo)芯片進(jìn)行序列數(shù)據(jù)分析，得到各芯片數(shù)據(jù)處理的瞬時數(shù)據(jù)量。

34、進(jìn)一步的，基于所述芯片的異常運(yùn)行功能和各芯片數(shù)據(jù)處理的瞬時數(shù)據(jù)量，對各芯片的交互處理目標(biāo)芯片生成對應(yīng)的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，包括：

35、基于各芯片的異常運(yùn)行功能，匹配各芯片的交互處理目標(biāo)芯片，直至各芯片數(shù)據(jù)處理的瞬時數(shù)據(jù)量滿足預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)量要求，得到協(xié)同處理目標(biāo)芯片；

36、基于所述協(xié)同處理目標(biāo)芯片，生成對應(yīng)的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略。

37、本發(fā)明實施例提出一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行方法，通過數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)交互序列和異常運(yùn)行功能，從而判斷每個芯片的交互處理目標(biāo)芯片，提升了判斷每個芯片的交互處理目標(biāo)芯片的精準(zhǔn)度和實際性。

38、進(jìn)一步的，基于所述處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，協(xié)同處理各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)，以完成各芯片的當(dāng)前處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，包括：

39、基于所述處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，獲取對應(yīng)的協(xié)同處理目標(biāo)芯片運(yùn)行功能；

40、通過協(xié)同處理目標(biāo)芯片運(yùn)行功能，協(xié)同處理各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)，以完成各芯片的當(dāng)前處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

41、本發(fā)明實施例提出一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行方法，通過將芯片的異常運(yùn)行模塊對應(yīng)的當(dāng)前運(yùn)行功能，作為異常運(yùn)行功能，提升了識別異常運(yùn)行功能的全面性。

42、本發(fā)明實施例還提供一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行系統(tǒng)，包括：運(yùn)行差異信息計算模塊、芯片信息數(shù)據(jù)獲取模塊、異常原因篩選模塊、協(xié)同策略生成模塊和協(xié)同處理模塊；

43、所述運(yùn)行差異信息計算模塊用于獲取當(dāng)前環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和當(dāng)前環(huán)境各芯片運(yùn)行信息以及預(yù)設(shè)正常環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)正常環(huán)境的各芯片歷史運(yùn)行信息，計算運(yùn)行差異信息；

44、所述芯片信息數(shù)據(jù)獲取模塊用于基于所述運(yùn)行差異信息、所述當(dāng)前環(huán)境的因素數(shù)據(jù)、所述預(yù)設(shè)正常環(huán)境的因素數(shù)據(jù)和所述當(dāng)前環(huán)境各芯片運(yùn)行信息，獲取各芯片的運(yùn)行異常信息、各芯片的目標(biāo)干擾因素和各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)；

45、所述異常原因篩選模塊用于基于所述各芯片的目標(biāo)干擾因素，對若干初始異常原因進(jìn)行篩選，得到各芯片異常原因；

46、所述協(xié)同策略生成模塊用于基于所述各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)、各芯片的運(yùn)行異常信息和各芯片異常原因，對各芯片進(jìn)行異常功能識別和數(shù)據(jù)量分析，生成對應(yīng)的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略；

47、所述協(xié)同處理模塊用于基于所述處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，協(xié)同處理各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)，以完成各芯片的當(dāng)前處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

48、本發(fā)明實施例提出一種基于環(huán)境因素的芯片協(xié)同穩(wěn)定運(yùn)行系統(tǒng)，通過運(yùn)行差異信息計算模塊獲取當(dāng)前環(huán)境因素數(shù)據(jù)和當(dāng)前環(huán)境下芯片運(yùn)行信息以及預(yù)設(shè)正常環(huán)境因素數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)正常環(huán)境下的芯片歷史運(yùn)行信息，進(jìn)而求得當(dāng)前芯片的運(yùn)行差異信息，再通過芯片信息數(shù)據(jù)獲取模塊分析各芯片的運(yùn)行異常信息、各芯片的目標(biāo)干擾因素和各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)，為后續(xù)異常功能識別提供信息基礎(chǔ)，再通過異常原因篩選模塊對芯片的異常原因進(jìn)行分析，并識別芯片的異常功能，最后由協(xié)同策略生成模塊針對芯片的異常功能生成處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，通過協(xié)同處理模塊協(xié)同處理芯片數(shù)據(jù)完成各芯片的數(shù)據(jù)處理任務(wù)；通過多芯片協(xié)同處理的方式，避免該芯片對異常運(yùn)行功能進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的情況，使得在不影響各芯片的正常運(yùn)行的情況下，通過協(xié)同運(yùn)行，數(shù)據(jù)互通的方式，避免芯片的異常運(yùn)行功能的運(yùn)行情況，還能實時識別各芯片的當(dāng)前異常運(yùn)行功能，從而實時調(diào)整各芯片的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，使得各芯片實時處于正常運(yùn)行的狀態(tài)，避免了異常環(huán)境情況下對芯片的穩(wěn)定運(yùn)行的影響，提高芯片穩(wěn)定運(yùn)行的可靠性。

49、進(jìn)一步的，所述協(xié)同策略生成模塊用于基于所述芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)、芯片的運(yùn)行異常信息和芯片異常原因，對芯片進(jìn)行異常功能識別和數(shù)據(jù)量分析，生成對應(yīng)的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略，還包括：

50、異常功能分析單元、芯片數(shù)據(jù)量獲取單元和策略生成單元；

51、所述異常功能分析單元用于基于所述各芯片的運(yùn)行異常信息和各芯片異常原因，匹配各芯片異常原因?qū)?yīng)的異常運(yùn)行模塊和異常運(yùn)行模塊對應(yīng)的當(dāng)前運(yùn)行功能，得到各芯片的異常運(yùn)行功能；

52、所述芯片數(shù)據(jù)量獲取單元用于基于所述各芯片當(dāng)前處理數(shù)據(jù)，獲取各芯片的交互處理目標(biāo)芯片和各芯片數(shù)據(jù)處理的瞬時數(shù)據(jù)量；

53、所述策略生成單元用于基于所述芯片的異常運(yùn)行功能和各芯片數(shù)據(jù)處理的瞬時數(shù)據(jù)量，對各芯片的交互處理目標(biāo)芯片生成對應(yīng)的處理數(shù)據(jù)協(xié)同策略。