現代人使用手機頻繁，手機過熱是時常遇到的問題。為了解決多核心晶片運行的溫度挑戰，陽明交通大學團隊開發創新的晶片內網路溫度預測及溫控技術，能顯著增強多核晶片的散熱性能，，獲選為今年國際期刊 IEEE TVLSI最佳論文獎，也創下30年來台灣首度有團隊獲此殊榮。

陽明交通大學今天發布新聞稿指出，多核心晶片近年廣泛用於電腦、手機、伺服器等設備，隨著處理器核心數量增加，多核心晶片內連線挑戰逐漸提高，使得晶片內網路（Network on Chip, NoC）連線結構成為熱門的技術議題；由於運算核心時脈頻率提高，也帶來嚴重溫度挑戰，影響晶片運作效能及可靠度。

陽明交大智慧型可靠度系統晶片實驗室團隊，在副教授陳坤志帶領下，與碩士生廖元豪、陳政廷、王蕾期，日前在電子領域最富盛名的國際期刊IEEE TVLSI（IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems）中提出一款較為經濟有效的線上學習機制，可進行晶片內網路系統的準確溫度預測，並透過可適性強化式學習技術進行動態的主動式溫度管理，大幅提升系統的溫度管理效能和穩定性。

陳坤志表示，這項基於機器學習的主動式溫度管理，採用最小均方可適性濾波理論優化模型，可動態調整溫度預測，提高預測準確性，以應對不同工作的負載和溫度變化，同時引入自適應強化學習方法，透過即時反饋當前溫度、預測溫度和系統吞吐量動態調整節流比例，達到最佳的熱管理效果，同時最大化保證系統性能。

根據陽明交大團隊研究成果顯示，相較於傳統方法，研究提出的自適應強化學習方法可顯著減少溫度預測誤差，同時提升系統性能；這項創新研究成果不僅並獲選今年 IEEE TVLSI最佳論文獎，也創下30年來台灣首度有團隊獲此殊榮。這不僅是對實驗室研究團隊給予最大肯定，也顯示陽明交大在電子工程領域的卓越研究貢獻與前瞻技術研發能量。

（圖片來源：陽明交大提供；中央社記者許秩維傳真）