如何判斷芯片是否正常運行？能否預測它何時會失效或為何失效？

判斷芯片的運行狀態涉及諸多變量，這不僅僅取決于某項計算結果或芯片當前對電機的控制效果。人工智能與機器學習（AI/ML）已被用于監測電機的健康狀態，但芯片自身的健康狀況該如何監測？這需要另一套傳感器。proteanTecs 的解決方案正是通過芯片內置支持，提供可供 AI 分析的狀態信息。proteanTecs 的芯片內置傳感器提供數據，結合 AI 模型可檢測現有或潛在問題。

 ProteanTecs公司解決方案工程副總裁Noam Brousard討論了該公司的芯片內置遙測解決方案。

芯片遙測集成的挑戰

開發者通常利用 JTAG 進行調試，而 Arm 的嵌入式跟蹤宏單元（ETM）等事件跟蹤功能可提供有關計算過程的信息。但這些工具通常缺乏芯片溫度等細節，而這類信息對全面評估芯片健康狀態至關重要。Arm 的性能監控單元（PMU）也主要針對計算單元，而計算單元只是系統的一部分。

proteanTecs 的方案與之類似，通過在芯片設計中集成名為 “Agents” 的額外 IP 實現功能，但它專注于捕捉能反映芯片健康狀態的各類細節。這些信息的獲取方式與 JTAG、ETM 或 PMU 數據類似，可上傳至云端進行分析?；谶@些數據訓練的 AI 模型能夠檢測潛在問題、缺陷或未來可能發生的故障。

proteanTecs 的 Agents 能檢測時序故障等問題。這類故障可能由外部條件導致的時鐘速度加快或溫度升高引起。

芯片設計中可集成十多種標準 Agents，它們通過 proteanTecs 的網絡和支持邏輯相連，實現采集數據的分析與輸出。