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監控系統單晶片在製程、電壓與溫度 (PVT) 變化下的效能，往往極具挑戰性，特別是在先進製程節點中，寄生效應對整體晶片效能的影響已占主導地位。過往多數研究成果所提出的效能監控方法，都是以不同操作條件下的已知/已預測關鍵路徑情況為依據。然而，如果關鍵路徑發生識別或預測不當，這些方法就無用武之地。本文旨在提出採用嶄新機器學習架構的晶片效能監控方法，該方法無需仰賴各種 PVT 情況中的關鍵路徑資訊，就能準確比對晶片效能。以量測晶片效能為基礎的實驗結果顯示，在 PVT 發生大範圍變化的最壞情況下，所提出的方法可達到 98.5% 的準確性。
最後更新日期：2025 年 9 月
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最後修改日期: 2026年2月25日
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