一种电源自动调整方法及系统与流程

本发明涉及电源，具体而言，涉及一种电源自动调整方法及系统。

背景技术：

1、目前，半导体存储器通常分为挥发性存储器和非挥发性存储器。其中，挥发性存储器由于工艺偏差、电路设计等影响，各个挥发性存储器都会产生性能方面的差异。其次，在挥发性存储器的工作过程中，产生的热量也可能会导致存储器的性能改变。而挥发性存储器的不同性能会影响挥发性存储器所需电压产生变化，从而影响挥发性存储器的供电电源的供电精确性。如果供电电源的供电电压与挥发性存储器所需电压的偏差过大，可能会影响供电电源的功能，甚至导致挥发性存储器的损坏。

2、因此，如何根据挥发性存储器的当前性能，对挥发性存储器的供电电源进行针对性调整，以保证挥发性存储器的供电电源的供电精确性是目前亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种电源自动调整方法及系统，其能够根据挥发性存储器的当前性能，对挥发性存储器的供电电源进行针对性调整，以保证挥发性存储器的供电电源的供电精确性。

2、本发明的实施例是这样实现的：

3、第一方面，本技术实施例提供一种电源自动调整方法，其包括如下步骤：

4、s110：获取目标挥发性存储器的结构参数，并将上述结构参数输入至电源数据库中进行匹配，得到匹配结果；其中，上述匹配结果包括初始供电电源电压和电源电压变化范围数据；

5、s120：将上述初始供电电源电压接入目标挥发性存储器，启动目标挥发性存储器，同时检测目标挥发性存储器的启动状态；

6、s130：基于上述电源电压变化范围数据，对初始供电电源电压进行调整，将调整后的供电电源电压接入目标挥发性存储器，同时检测目标挥发性存储器的启动状态，比较得到的所有启动状态，重复执行s130，直至得到最优启动状态对应的供电电源电压；

7、s140：将最优启动状态对应的供电电源电压作为目标挥发性存储器的启动电压，启动目标挥发性存储器进入工作状态，实时检测目标挥发性存储器的工作状况信息；

8、s150：比较上述工作状况信息和预设触发条件，得到比较结果，基于上述比较结果，判断是否调整供电电源电压；

9、s160：在确定调整供电电源电压的情况下，基于目标挥发性存储器的结构参数，构建挥发性存储器状态分析模型；

10、s170：将上述工作状况信息和当前供电电源电压输入至训练好的挥发性存储器状态分析模型中，得到最优供电电源电压。

11、在本发明的一些实施例中，将上述结构参数输入至电源数据库中进行匹配的步骤之前，该方法还包括：

12、获取多种挥发性存储器的结构数据和各挥发性存储器对应的供电电源电压；其中，挥发性存储器的结构数据包括该挥发性存储器的电路结构和该挥发性存储器的芯片位置；

13、将各挥发性存储器的结构数据和各挥发性存储器对应的供电电源电压绑定后，保存至电源数据库。

14、在本发明的一些实施例中，上述目标挥发性存储器的结构参数包括目标挥发性存储器的电路结构和目标挥发性存储器的芯片位置；

15、将上述结构参数输入至电源数据库中进行匹配，得到匹配结果的步骤包括：

16、基于上述目标挥发性存储器的电路结构，在电源数据库中进行匹配检索，得到对应的多种供电电源电压；其中，各供电电源电压对应的挥发性存储器的芯片位置不同；

17、基于目标挥发性存储器的芯片位置和匹配检索得到的供电电源电压，确定目标挥发性存储器对应的初始供电电源电压和电源电压变化范围数据。

18、在本发明的一些实施例中，上述工作状况信息包括工作温度数据和工作频率侦测值，上述预设触发条件包括预设温度阈值和预设频率变化阈值；

19、上述比较上述工作状况信息和预设触发条件，得到比较结果，基于上述比较结果，判断是否调整供电电源电压的步骤包括：

20、将目标挥发性存储器的工作温度数据与预设温度阈值进行比较，将目标挥发性存储器的工作频率侦测值与预设频率变化阈值进行比较；

21、若比较结果为工作温度数据超过预设温度阈值和/或工作频率侦测值超过预设频率变化阈值，则确定调整供电电源电压；

22、若比较结果为工作温度数据未超过预设温度阈值且工作频率侦测值未超过预设频率变化阈值，则确定不调整供电电源电压。

23、在本发明的一些实施例中，将上述工作状况信息和当前供电电源电压输入至训练好的挥发性存储器状态分析模型中，得到最优供电电源电压的步骤包括：

24、将上述工作状况信息和当前供电电源电压输入至训练好的挥发性存储器状态分析模型中，得到最优供电电源电压数字码；

25、将上述最优供电电源电压数字码进行数模转换，得到最优供电电源电压。

26、在本发明的一些实施例中，上述基于目标挥发性存储器的结构参数，构建挥发性存储器状态分析模型的步骤包括：

27、基于目标挥发性存储器的结构参数，建立挥发性存储器结构模型；

28、结合上述挥发性存储器结构模型和机器学习算法，构建挥发性存储器状态分析模型。

29、在本发明的一些实施例中，上述机器学习算法至少包括随机森林算法、神经网络模型算法或朴素贝叶斯算法。

30、第二方面，本技术实施例提供一种电源自动调整系统，其包括：

31、匹配模块，用于获取目标挥发性存储器的结构参数，并将上述结构参数输入至电源数据库中进行匹配，得到匹配结果；其中，上述匹配结果包括初始供电电源电压和电源电压变化范围数据；

32、启动状态检测模块，用于将上述初始供电电源电压接入目标挥发性存储器，启动目标挥发性存储器，同时检测目标挥发性存储器的启动状态；

33、供电电源调整模块，用于基于上述电源电压变化范围数据，对初始供电电源电压进行调整，将调整后的供电电源电压接入目标挥发性存储器，同时检测目标挥发性存储器的启动状态，比较得到的所有启动状态，重复执行供电电源调整模块，直至得到最优启动状态对应的供电电源电压；

34、工作状况信息检测模块，用于将最优启动状态对应的供电电源电压作为目标挥发性存储器的启动电压，启动目标挥发性存储器进入工作状态，实时检测目标挥发性存储器的工作状况信息；

35、比较模块，用于比较上述工作状况信息和预设触发条件，得到比较结果，基于上述比较结果，判断是否调整供电电源电压；

36、模型构建模块，用于在确定调整供电电源电压的情况下，基于目标挥发性存储器的结构参数，构建挥发性存储器状态分析模型；

37、最优供电电源电压得到模块，用于将上述工作状况信息和当前供电电源电压输入至训练好的挥发性存储器状态分析模型中，得到最优供电电源电压。

38、第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，其包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器。当一个或多个程序被处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项的方法。

39、第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项的方法。

40、相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：

41、本发明提供一种电源自动调整方法及系统将目标挥发性存储器的结构参数输入至电源数据库中进行匹配，以确定目标挥发性存储器对应的初始供电电源电压和电源电压变化范围数据。然后将初始供电电源电压接入目标挥发性存储器，同时对目标挥发性存储器进行启动状态检测，得到初始供电电源电压接入目标挥发性存储器时对应的启动状态。然后按照电源电压变化范围数据，对初始供电电源电压进行多次调整，并且将每次调整后的供电电源电压接入目标挥发性存储器，同时对目标挥发性存储器进行启动状态检测，得到每次调整后的供电电源电压接入目标挥发性存储器时对应的启动状态。从所有启动状态中确定最优启动状态，从而得到最优启动状态对应的供电电源电压。并将最优启动状态对应的供电电源电压作为目标挥发性存储器的启动电压，以启动目标挥发性存储器进入工作状态。实时对目标挥发性存储器的工作状况信息进行检测，比较工作状况信息和预设触发条件，以判断工作状况信息是否达到预设触发条件，进而判断是否调整供电电源电压。在确定调整供电电源电压的情况下，基于目标挥发性存储器的结构参数，构建挥发性存储器状态分析模型。从而通过挥发性存储器状态分析模型对工作状况信息和当前供电电源电压进行分析，以确定最优供电电源电压。实现了根据挥发性存储器的当前性能，对挥发性存储器的供电电源进行针对性调整的目的，保证了挥发性存储器的供电电源的供电精确性。