多核处理器核心温度动态分析

《Journal of Low Power Electronics and Applications》：Analysis of Core Temperature Dynamics in Multi-Core Processors

　　

低噪声和低功耗的神经记录放大器是测量动作电位的植入式设备所必需的。本文提出了一种动态电流脉冲技术，结合一种特殊类型的两级低通滤波器（LPF），实现了超越传统设计的噪声效率因子（NEF）改进。在平均功耗为587.8 nW、输入参考噪声为5.18 μV_rms（积分范围0.1至9.8 kHz，包含采样和混叠的影响）的条件下，实现了低至1.55的NEF。与同一放大器芯片上测量的静态低电流状态（LCS）的1.76和静态高电流状态（HCS）的1.67相比，NEF得到了改善。

**论文解读：基于动态电流脉冲技术的低噪声神经记录放大器设计**

**研究背景与问题**
神经记录放大器是植入式脑机接口的核心前端电路，用于测量动作电位等微弱神经信号。这类放大器需同时满足低噪声（以分辨微伏级信号）和低功耗（避免热损伤组织并支持多通道并行记录）的苛刻要求。噪声效率因子（NEF）是衡量放大器功耗与噪声权衡的关键指标，传统设计通过恒定电流偏置在噪声与功耗间折中，但受限于晶体管热噪声与功耗的物理关系。现有研究通过动态范围折叠、斩波稳定、逆变器堆叠等技术降低NEF，但尚未突破基于恒定电流的NEF极限。此外，在实际采样系统中，混叠噪声会进一步恶化性能，而多数研究未考虑该影响。为解决上述问题，研究人员提出一种动态电流脉冲技术，通过快速切换高电流状态（HCS）和低电流状态（LCS），并结合优化滤波器设计，在兼顾采样混叠效应的同时实现更优的NEF。该研究发表在《Journal of Low Power Electronics and Applications》。

**主要关键技术方法**
研究人员采用TSMC 180 nm CMOS工艺设计神经记录放大器，核心方法包括：动态电流脉冲技术（通过控制尾电流开关在HCS与LCS间切换，利用采样时刻位于HCS末端以获取低噪声）；两级运算放大器（第一级采用全差分电流复用结构以提升跨导并抑制共模漂移，第二级为单端输出）；特殊两级低通滤波器（LPF）（第一级为高阶LPF，如二阶LC滤波器或四阶数字滤波器，第二级为采样保持（SH）结构，利用其窄带宽与快速建立特性抑制高频噪声并减少混叠）。后处理环节在Cadence和MATLAB中进行数据滤波与性能评估。

**研究结果**
**2.1 电流脉冲技术**：通过动态切换HCS（低噪声）与LCS（高噪声），以50 kHz脉冲频率、60% LCS占空比，结合采样保持，实现输入参考噪声接近HCS水平，而平均功耗接近LCS。总谐波失真（THD）在500 μV_PP输入下为2.1%，与稳态一致，表明脉冲未引入失真。
**2.2 建立时间与噪声折叠**：第一级HCS带宽为450 kHz，确保0.1%建立残差所需时间仅2.44 μs，支持200 kHz脉冲。高速率脉冲配合高阶LPF可减少噪声折叠，但需权衡带宽与建立时间。
**3. ASIC测量**：芯片在1 V电源下，HCS与LCS电流分别为1.054 μA和277 nA，3 dB带宽为39 kHz。在25 kHz脉冲时，噪声折叠严重；在50 kHz脉冲、40%-60% LCS占空比下，NEF最优且滤波器带宽最宽。
**4.1 采样保持滤波器**：采用两级LPF（如二阶LC+SH或四阶数字+SH），SH结构在采样频率整数倍处有峰值响应，仅采样HCS末端噪声，建立时间快于传统LPF。
**4.2 噪声性能**：结合四阶数字LPF（拐角60 kHz）与SH，在60% LCS占空比下，实现NEF=1.55，输入参考噪声5.18 μV_rms（100 Hz-9.8 kHz），平均功耗587.8 nW。若采用二阶LC+SH，NEF为1.64。脉冲状态下噪声频谱接近HCS，仅高频略高。

**讨论与结论**
与静态HCS（NEF=1.76）和LCS（NEF=1.67）相比，动态脉冲技术显著提升NEF。该结果包含采样与混叠噪声，仍处于国际最低NEF行列。与现有趋势线对比，仅有本研究及Shen等[20]与Choi等[33]的作品突破该趋势线，证明动态脉冲技术超越了经典NEF定义的限制。未来可将滤波器集成于芯片，并采用更高脉冲频率以进一步降低混叠噪声，该技术也可推广至其他神经记录放大器或低功耗应用场景。结论部分翻译：图12总结了本研究与当前最先进的神经记录放大器。当采用四阶数字滤波器滤波至3 dB带宽10 kHz并降采样至50 ksps时，纯HCS和LCS的NEF分别为1.76和1.67。通过电流脉冲技术与优化滤波，NEF提升至1.55，同时保持9.7 kHz 3 dB带宽和587.8 nW功耗，输入参考电压噪声为5.18 μV_rms。本工作报告的噪声包含采样和混叠，仍属于最低NEF放大器之一。图12中一些工作未包含混叠噪声，而混叠噪声存在于任何ADC跟随神经记录放大器的系统中。此外，趋势线描述了噪声与功耗的权衡，仅有本研究动态脉冲技术以及Shen等人[20]和Choi等人[33]的工作突破了该趋势线。基于该趋势线，与60% LCS脉冲条件相同功耗但恒定尾电流的理论噪声计算如紫色线所示，表明所提出的动态脉冲技术超越了公式(1)施加的限制。未来，滤波器可在芯片上实现，更快的脉冲可能进一步减少混叠噪声。此外，动态电流脉冲技术可应用于其他神经记录放大器或其他应用，以改善功耗与噪声的权衡。