装置寿命估计方法、装置设计方法和计算机可读存储介质与流程

该专利申请要求于2017年9月14日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请no.10-2017-0117867的优先权，其公开内容通过引用方式整体并入本文。

本公开涉及装置寿命预测方法、装置设计方法和计算机可读存储介质。

背景技术：

可靠性设计(dfr)是指设计可靠的产品。

在相关技术中，预测芯片寿命的方法已被用于仅使用理论和推测预测(例如借助全函数矢量)的功能测试，以用于确认芯片的可操作性来验证半导体芯片的设计等。

然而，仅使用理论和推测预测的方法(例如借助全函数矢量)存在的问题在于该方法与用户使用装置的实际情况不匹配。换句话说，在仅使用理论和推测预测的情况下(例如借助全函数矢量)，仅执行功能测试而不考虑例如装置用户的实际使用环境。因此，仅使用理论和推测预测固有地限制了寿命预测的准确性。此外，在装置设计期间可能发生过度设计或易受攻击的设计。

技术实现要素：

本公开的一个方面提供一种装置寿命预测方法、一种装置设计方法以及一种计算机可读存储介质，其中，考虑例如装置用户的实际使用环境而可以准确地预测装置寿命。改进的寿命预测导致装置设计的改进、装置的生产/制造的改进，并最终导致生产/制造并提供给用户改进的装置或装置的未来版本。

根据本公开的一方面，一种装置寿命预测方法包括：使用从用户场景池中选择的用户场景情况来执行加载在具有多个物理构成块单元和存储器的目标装置上的软件，所述用户场景池存储在所述存储器中。所述方法还包括：基于所述软件的执行，针对所述目标装置的多个物理构成块单元中的至少一个，收集使用信息以作为收集的使用信息。所述方法还包括：通过分析所收集的使用信息来预测所述目标装置的寿命以作为预测寿命。

根据本公开的一方面，一种装置寿命预测方法包括：使用从用户场景池中选择的用户场景情况来执行加载在具有多个物理构成块单元和存储器的目标装置上的软件，所述用户场景池存储在所述存储器中。所述方法还包括：基于所述软件的执行，收集关于系统的电压变化和温度的变化的信息以作为收集信息。所述方法还包括：通过分析所收集的信息来预测所述目标装置的寿命以作为预测寿命。

根据本公开的一方面，一种装置设计方法包括：使用从用户场景池中选择的用户场景情况来执行加载在具有多个物理构成块单元和存储器的目标装置上的软件，所述用户场景池存储在所述存储器中。所述方法还包括：基于所述软件的执行，针对所述目标装置的多个物理构成块单元中的至少一个，收集使用信息以作为收集的使用信息。所述方法还包括：通过分析所收集的使用信息来预测所述目标装置的寿命以作为预测寿命。所述方法还包括：基于所述目标装置的所述预测寿命的信息来改变所述目标装置的设计。

根据本公开的一方面，一种计算机可读存储介质包括写在其上并且可由处理器执行以执行装置寿命预测方法的命令。所述装置寿命预测方法包括：使用从用户场景池中选择的用户场景情况来执行加载在目标装置上的软件，所述用户场景池存储在所述存储器中。所述装置寿命预测方法还包括：基于所述软件的执行，针对所述目标装置的多个物理构成块单元中的至少一个，收集使用信息以作为收集的使用信息。所述装置寿命预测方法还包括：通过分析所收集的使用信息来预测所述目标装置的寿命以作为预测寿命。

根据本公开的一方面，一种计算机可读存储介质包括写在其上并且可由处理器执行以执行装置设计方法的命令。所述装置设计方法包括：使用从用户场景池中选择的用户场景情况来执行加载在具有多个物理构成块单元和存储器的目标装置上的软件，所述用户场景池存储在所述存储器中。所述装置设计方法还包括：基于所述软件的执行，针对所述目标装置的多个物理构成块单元中的至少一个，收集使用信息以作为收集的使用信息。所述装置设计方法还包括：通过分析所述收集的使用信息来预测所述目标装置的寿命以作为预测寿命。此外，所述装置设计方法包括：基于所述目标装置的所述预测寿命的信息来改变所述目标装置的设计。

附图说明

根据以下结合附图来理解的详细描述，将更清楚地理解本公开的上述和其他方面、特征和优点，在所述附图中：

图1是示出根据本公开的示例实施例的装置寿命预测方法的流程图；

图2是示出根据本公开的示例实施例的基于用户场景情况来针对每个构成块单元收集使用信息的示例的示图；

图3是示出可以应用本公开的示例实施例的应用处理器(ap)的示意图；以及

图4是示出可以应用本公开的示例实施例的应用处理器与其外围装置之间的关系的示意图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图来描述本公开的示例实施例。

图1是示出根据示例实施例的装置寿命预测方法的流程图。

参考图1，在s110中，可以从包括一个或多个用户场景情况的用户场景池中选择场景情况。

如本文所述，术语“用户场景情况”可以指用户在实际使用环境中执行安装在装置中的软件的场景。用户场景情况可以基于由目标装置的用户提供的装置要求的相关信息和/或基于对目标装置的用户的装置使用模式的分析而生成。本文描述的目标装置具有一个或多个物理构成块单元，所述物理构成块单元例如电路、线路(circuitry)、处理器、照相机、发射器、接收器、收发器等。目标装置还具有存储用户场景池的存储器，所述用户场景池包括可以选择的一个或多个用户场景情况。可以监测和收集不同的物理构成块单元的使用信息，并将其用作本文描述的确定的基础。

详细地，例如，当目标装置是半导体芯片时，用户场景情况的示例可以包括：关于包括并实现目标装置/半导体芯片的许多不同类型的装置的用户场景。可以针对装置的类型、装置类型的不同模型(甚至可以包括和实现目标装置/半导体芯片的装置类型的每个模型的不同实施例)而生成不同的用户场景情况。针对其开发了不同的用户场景情况的不同类型的装置的示例包括：可以包括半导体芯片以作为目标装置的移动终端、汽车、iot装置、pc、tv等。

此外，每个用户场景情况可以包括使用以下各项中的至少一个或任何一个的信息特性：

-多媒体特性(音频、显示器、wi-fi显示器等)

-视频输入/输出特性(hdmi、edp等)

-通信特性(wi-fi、蓝牙、rf等)

-相机特性(预览、录制、快照等)

-数据存储特性(ufs、emmc、高速缓冲存储器等)

-电源管理特性

-连接特性(usb、uart、i2c、spi、pwm、pcie等)

上面提到的每个特征可以由本文描述的不同物理构成块单元中的一个或多个来实现。

上面描述的每种类型的信息特性可以包括使用次数、使用时长、每次使用的处理量、以及特定于现代电子装置的不同类型的能力的使用的类似类型的可导出特性。所述信息可以从例如由本文描述的装置的内核对装置的监测而获得。

如上所述，可以基于由目标装置的用户提供的装置要求的相关信息和/或基于对目标装置的装置使用模式的分析来生成用户场景情况。用户场景情况可以包括要安装在装置上的软件类型、所述软件的执行模式或使用模式等，使得针对用户场景情况的寿命预测将基于特定于所述用户场景情况的这些以及其他方面。因此，用户场景情况下的软件信息可以包括软件类型，例如程序名称、程序格式、程序大小、程序执行要求等。

随后，可以在s120中基于所选择的用户场景情况来收集关于目标装置的可靠性的信息。在这种情况下，操作s120可以包括在s121中针对目标装置的每个构成块单元收集使用信息，以及在s122中收集温度信息、电压信息和操作频率信息中的至少一个。为了完全清楚，关于可靠性的信息是作为图1的过程的一部分而新创建的信息，并不是以前存在的信息。可以根据以与新创建医学测试信息并随后在对患者进行测试时对其进行收集相同的方式或类似的方式的算法，来创建并随后收集关于可靠性的信息。因此，基于根据本文描述的用户场景情况的监测，针对收集过程来动态地生成和创建信息。

详细地，基于所选择的用户场景情况来收集关于目标装置的可靠性的信息可以包括通过使用所选择的用户场景情况来执行加载在目标装置上的软件。收集关于目标装置的可靠性的信息还可以包括基于软件的执行/正在执行来监测中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、存储器等的访问信息和操作信息。收集关于目标装置的可靠性的信息还可以包括监测系统的操作系统的电压和温度变化信息以及诸如cpu等的各个构成块单元的使用次数和使用时间段。所收集的信息可以用于识别由所述软件进行的访问、访问次数、每次访问的时长、访问或以其他方式使用哪个构成块单元、每次访问中使用的构成块单元的资源量与整个装置的特性之间的相关性，所述整个装置的特性例如电压和温度或所述装置的其他物理特性。

换句话说，根据示例实施例，代替仅通过装置的功能测试来收集可靠性信息，在目标装置上(实际)加载和执行软件期间关于所述目标装置的可靠性的信息可以由基于装置要求的相关信息和/或基于装置使用模式分析而生成的用户场景情况来收集。装置使用模式分析可导致装置使用模式分析信息用作寿命预测的基础。因此，用户可以通过充分反映目标装置的实际操作环境来执行目标装置的寿命预测，从而提高寿命预测的准确性。

如上所述，寿命预测可以用于改变、更新、修改或以其他方式改进装置设计。寿命预测可以用于确定要生产/制造的装置的哪个模型或原型。寿命预测可以用作生产/制造修改的装置或某种类型的装置的未来模型的基础。

将参考图2来详细描述在操作s120中针对目标装置的每个构成块单元收集使用信息的详细方法。

随后，可以通过在s130中分析所收集的信息来预测装置的寿命。

详细地，通过使用所选择的用户场景情况来操作目标装置。之后，可以使用所收集的信息来计算目标装置的劣化程度。从而，可以预测装置的寿命。

如上所述，根据示例实施例，在计算目标装置的劣化程度时，考虑基于执行/正在执行软件的、针对目标装置的每个构成块单元的使用信息。从而，可以基于反映目标装置的实际操作环境来执行寿命预测。

在这种情况下，可以通过商业可用的程序、可靠性模拟器等来执行劣化程度的计算和装置寿命预测。其详细方法在本领域中是已知的，因此，将省略所述方法的详细描述。

在s140中，可以根据需要使寿命预测信息可视化。

根据示例实施例，可以基于作为基本信息的寿命预测信息来显示目标装置的劣化程度，和/或可以基于寿命预测来显示寿命延长状态。因此，寿命预测信息可以与其他信息(例如，劣化程度、寿命延长状态)一起可视化，以向装置设计者提供可视化的寿命预测信息。

此外，根据示例实施例，在s150中，如上所述获得的寿命预测信息可以反映在装置设计中，并且随后反映在装置的修改模型或装置的新模型的生产/制造中。

根据示例实施例，构成块单元的使用时间可以用作寿命预测的基础。例如，可以基于在上述操作s120中收集的目标装置的每个构成块单元的访问信息来反映各个构成块单元的访问时间和/或访问次数的差异。访问时间/使用时间的差异可以用于执行目标装置的设计变化、芯片尺寸的变化、产品规格的变化(例如寿命保证期、工作电压、温度等)、可靠性裕度的变化和定时裕度的变化中的至少一个。

因此，可以获得适于所述装置的设计的芯片尺寸和产量。此外，装置寿命预测用于防止或改善过度设计或易受损设计，以保证产品的使用寿命。

此外，可以通过在上述操作s120中收集的所述目标装置的每个构成块单元的访问信息(例如，访问时间、访问次数)来评估相关软件对所述装置的影响。从而，可以基于所评估的影响，通过对延长装置的预测寿命的软件策略的研究来增加软件开发的能力。

寿命预测可以基于如本文所述的许多不同的因素而变化，所述不同的因素包括构成块的使用次数和使用时间、内核对构成块的访问、来自目标装置的用户的装置需求信息、目标装置的装置使用模式分析信息、哪个软件加载在目标装置上、在使用期间改变的目标装置的特性(例如电压和温度)、以及本文描述的各种其他方面。不同寿命预测的一个简单示例是：一个结果可能是基于一组因素的72个月，而另一个结果可能是基于另一组因素的62个月。因此，分析目标装置的实际使用以确定、近似、计算或以其他方式来预测目标装置的寿命。

以上参考图1描述的装置寿命预测方法可以由计算装置执行，并且可以与商业化程序、可靠性模拟器等相关联地预测装置的寿命。

另外，根据示例实施例，计算机可读存储介质存储可由处理器执行的命令。当由处理器执行时，所述命令可以导致执行如图1所示的装置寿命预测方法的各操作。

图2是示出根据示例实施例的基于用户场景情况来针对每个构成块单元收集使用信息的示例的示图。

参见图2，硬件210对应于目标装置，并且硬件210可以包括多个块单元211、212和213。

作为操作系统(os)的核心部分，内核220可以位于硬件210和软件230之间，并可以在执行期间管理软件230，并且可以管理硬件210的资源。例如，当执行任何应用程序231时，内核220可以访问硬件210的所需部分以执行预定操作。

此外，可以将包括诸如应用231等至少一个应用的软件230加载到硬件210上，以操作硬件210。

根据示例实施例，内核220可以包括监测模块221。当根据所选择的用户场景情况来执行应用231时，可以通过监测模块221来监测内核220对硬件210的每个构成块单元的访问信息，例如访问时间、访问次数等。

可以使用如上参考图1所述的监测信息来预测目标装置的寿命。

图3是示出可以应用本公开的示例实施例的应用处理器(ap)的示意图。

如本文使用的术语，应用处理器可以是使用至少一个处理器来处理应用(例如，软件应用)的装置。因此，术语应用处理器可以指的是单个处理器，或者指的是包括包含处理器的多个有形且非暂时的模块的装置。本文使用的应用处理器的示例包括不同类型的装置，例如智能电话、移动计算机、平板计算机、可穿戴装置、以及具有至少一个用于处理应用的处理器的许多其他形式的装置和系统。参考图3，可以应用示例实施例的应用处理器300可以包括显示器310、音频装置320、存储器330、通信模块340、传感器模块350、处理器360等。应用处理器300的各构成块单元可以经由总线370彼此通信以互相传递数据。应用处理器300的构成块单元是物理块单元，例如不同的电路和线路。另外，在存储器330可以与构成块单元分离的情况下，存储器330可以存储具有可以各自被选择的多个用户场景情况的用户场景池。

在示例实施例中，当预测应用处理器300的寿命时，可以监测各种活动和活动的特性，并将其用于预测应用处理器300的寿命。例如，所述监测可以包括根据所选择的用户场景情况，在任何应用的执行期间监测内核对应用处理器300的各个组成元件的访问次数以及对其的访问时间等。

因此，考虑到目标装置的实际使用环境，可以获得应用处理器300的各组件的劣化程度。可以基于所获得的劣化程度来准确地预测应用处理器300的寿命。

图4是示出可以向其应用示例实施例的应用处理器与其外围装置之间的关系的示意图。

参考图4，应用处理器300可以连接到各种外围装置。例如，应用处理器可以连接到射频(rf)装置410、编解码器420、电源管理集成电路(pmic)430、多媒体装置440、相机模块450、无线局域网(wlan)装置460、嵌入式多媒体控制器(emmc)470、和动态随机存取存储器(dram)480等。

在当前情形下，以上参考图1描述的装置寿命预测方法还可以扩展地应用于应用处理器300和各种外围装置被配置为彼此连接的整个系统。

例如，可以预测包括应用处理器300的整个系统的寿命。在该示例实施例中，可以监测在根据所选择的用户场景情况来执行任何应用期间应用处理器300对各个外围装置的访问次数和访问时间。

因此，考虑到系统的实际使用环境，可以获得相关系统的各个组成元件的劣化程度。可以基于所述劣化程度来准确地预测所述系统的寿命。

如上所述，根据示例实施例，提供了使用通过考虑装置用户的实际使用环境而提供的用户场景来准确地预测装置寿命的一种装置寿命预测方法、一种装置设计方法和一种计算机可读存储介质。本文描述的机制不特别依赖于通过监测实际使用环境而动态生成的信息的类型或含义。而是，所预测的生命周期基于所述监测，而所述监测转而又基于本文描述的所选择的用户场景情况的特定参数和特征。

虽然已经在上面示出和描述了示例实施例，但是对于本领域技术人员来说显而易见的是，可以在不脱离由所附权利要求书限定的本公开的范围的情况下进行修改和变化。