热敏二极管传感器自校正

本申请要求于2011年1月28日提交的美国临时申请63/143,001的权益。上述申请的全部教导通过引用并入本文。

技术领域

本公开总体上涉及热敏二极管传感器自校正。

背景技术

现代半导体制造技术持续增加集成电路(包括计算机处理器和微控制器)的特征密度和操作速度。这样的发展也导致那些集成电路的操作温度增加，需要热管理解决方案来确保可靠的操作和更长的寿命。典型的计算机处理器使用片上热敏二极管传感器来监测实现处理器的管芯的温度，并且如果管芯温度超过阈值则采取适当的动作。

发明内容

示例实施例包括一种包括热敏二极管和控制器的电路。热敏二极管可以被配置为指示处理器的温度，并且控制器可以通信耦合到热敏二极管。控制器可以被配置为测量跨热敏二极管两端的电压并且根据电压和校正因子来计算热敏二极管的温度。校正因子可以具有基于以下项所确定的恒定值：1)热敏二极管的电压与参考温度之间的负相关性，以及2)热敏二极管的电阻与参考温度之间的正相关性。控制器还可以使处理器响应于温度高于阈值而改变操作。

热敏二极管和处理器可以被结合在通用集成电路中。在给定温度范围内，负相关性可以基于参考热敏二极管的测量电压。在给定温度范围内，正相关性可以基于参考热敏二极管的测量电阻。控制器可以以以施加校正因子来减少温度误差的方式来计算温度。控制器还可以根据校正因子与跨热敏二极管的测量电阻的乘积来计算温度。

电阻可以是解嵌入的串联电阻。控制器可以使处理器通过以下至少一项来改变操作：降低处理器的时钟速度、暂停处理器的操作、以及禁用处理器。控制器还可以被配置为将温度与多个阈值进行比较，多个阈值中的每个阈值对应于用以改变处理器的操作的相应命令。校正因子可以对应于从相应温度测量导出的多个误差值中的最小误差值。

另外的实施例包括一种管理处理器的温度的方法。可以测量跨热敏二极管的电压，热敏二极管被配置为指示处理器的温度。可以根据电压和校正因子来计算热敏二极管的温度，该校正因子具有基于以下项所确定的恒定值：1)热敏二极管的电压与参考温度之间的负相关性来确定的恒定值，以及2)热敏二极管的电阻与参考温度之间的正相关性。然后可以使处理器响应于温度高于阈值而改变操作。

附图说明

通过以下对示例实施例的更具体的描述，前述内容将是明显的，如附图中所示，在附图中，相同的附图标记在不同的视图中指代相同的部分。附图不一定按比例绘制，而是将重点放在说明实施例上。

图1是其中可以实施示例实施例的集成电路的框图。

图2是一个实施例中的热敏二极管的电路图。

图3是在一个实施例中根据温度的热敏二极管电压的曲线图。

图4是示出在一个实施例中根据温度的解嵌入的串联电阻的曲线图。

图5是在一个实施例中监视和管理处理器的过程的流程图。

图6是在一个实施例中确定校正因子的过程的流程图。

图7是示出在一个实施例中根据校正因子的传感器误差的曲线图。

图8A-图8B是比较一个实施例中的校正的和未校正的传感器测量值的曲线图。

具体实施方式

示例实施例的描述如下。

典型的传感器误差校正方法将传感器误差分成两个单独的部分：与理想二极管相关的误差，以及与串联电阻相关的误差。这样的方法仅校正两个误差中的一个，或者可以彼此独立地校正误差。对于理想二极管误差，理想因子用于进行校正。理想因子通常在处理器的数据表中指定。然而，如果在测量下的二极管的理想因子不同于指定值，则可以使用等式来计算在温度T处引入的误差。因此，可能需要额外的温度相关校准。对于串联电阻误差，典型的方法将引入的误差视为随温度的恒定偏移。

下面描述的示例实施例可以利用二极管串联电阻和二极管电压对温度的互补依赖性。通过自校正常数α的推导和使用，可以避免复杂的温度相关误差校准。示例实施例可以提供显著减小的温度误差，其具有接近平坦的误差曲线。因此，可以提高处理器的功率管理，并且可以增加处理器的寿命周期。

图1是可以实施示例实施例的集成电路100的框图。处理器130可以通信耦合到输入/输出(I/O)接口170，用于与外部系统(未示出)通信以根据接收到的指令处理数据。处理器130可以是单个处理器核，或者可以包括可以并行操作的一个或多个分立处理器核。高速缓存180(例如，L1、L2和/或L3高速缓存)存储由处理器130访问的数据。集成100可以包括如本领域所理解的若干附加部件，并且为了清楚起见，在此省略。

控制器120可以被配置为监测和管理处理器130的操作的一个或多个方面。例如，控制器120可以控制处理器120的操作速度，对经由相应队列的工作和/或访问请求进行优先级排序，和/或可以启用和禁用处理器的操作。为了提供该管理中的至少一些，控制器120可以利用由热敏二极管140指示的处理器130的温度。热敏二极管140可以位于使得热敏二极管140能够测量处理器130的温度的任何位置处。例如，热敏二极管140可以集成到处理器130(例如，处理器130的元件)，或者可以位于处理器130附近或经由导热元件(例如，散热器)热耦合到处理器130。热敏二极管140可以根据其温度展现跨二极管的电压，并且控制器120可以在过程(下文描述)中读取此电压以确定热敏二极管140的温度并且因此确定处理器130的温度。然后，控制器120可以将测量的温度与阈值进行比较。如果温度超过阈值，则控制器120可以确定处理器130过热，并且可以采取一个或多个动作来降低处理器130的温度。举例来说，控制器120可以使处理器130减小其操作速度(例如，时钟速度)，暂时停用处理器130以防止对处理器130的损坏，或可以使处理器130减小其操作电压。一旦温度下降到低于相同或另一阈值，控制器120可以接着反转安全措施以使处理器130能够恢复正常操作。

典型的热敏二极管传感器在0℃-125℃的范围内具有±3℃的精度。对于热阻为0.1C/W的典型50w处理器，来自盖子的结温度增量为约5℃。提高温度传感器的准确性以便可靠地报告和控制处理器的温度将是有利的。

图2更详细地是热敏二极管122的电路图。二极管122可以被解嵌入到串联电阻142和理想二极管142中，每个二极管可以将误差引入到热敏二极管122的输出，并且因此向测量的温度引入误差。示例实施例可以利用自校正过程来提高测量温度的精度。在一个实施例中，自校正过程可以利用以下等式，参考图2：

V

这里，V

示例实施例可以补偿热敏二极管的电压与参考温度之间的相关性，以及热敏二极管的电阻与参考温度之间的相关性，从而减少从热敏二极管测量的温度的误差。上述相关性可以在图3和4中观察到，下面将进一步详细描述。

图3示出了根据二极管温度的三个示例热敏二极管的电压。如可以看到的，二极管电压V

图4示出了根据温度的示例性热敏二极管的解嵌入(de-embedded)的串联电阻。实线表示测量结果，并且虚线表示测量结果的线性拟合。如图所示，解嵌入的串联电阻R随着温度增加而增加，从而展现正相关。解嵌入的电阻温度系数(TCR)约为0.15％/C，其类似于分立电阻器的电阻温度系数。

图5是在一个实施例中监视和管理处理器的过程500的流程图。参考图1，控制器120可以测量跨热敏二极管的电压(505)。控制器120然后可以根据所测量的电压和校正因子来计算热敏二极管140的温度(510)。校正因子可以具有基于以下项所确定的恒定值：1)热敏二极管的电压与参考温度之间的负相关性及2)热敏二极管的电阻与参考温度之间的正相关性。下面参考图6描述用于确定校正因子的示例过程。由于热敏二极管140与上述处理器130之间的热相关性，所计算的温度可以指示处理器130的温度。

然后，控制器120可以将计算出的温度与一个或多个阈值进行比较(515)。如果所计算的温度超过一个或多个阈值，则控制器120可以向处理器130发出一个或多个命令以使处理器改变操作。例如，阈值可以是处理器130的预定最大安全操作温度，并且如果超过该阈值，则控制器120可以使处理器130将其操作时钟速度降低给定百分比(例如，50％)。此外，控制器可以将计算出的温度与多个阈值进行比较，每个阈值可以对应于控制器120的不同动作以改变处理器130的操作。例如，较低的温度阈值可以对应于将处理器的时钟速度降低第一百分比的动作，中间温度阈值可以对应于将处理器的时钟速度降低第二百分比的动作，并且高阈值可以对应于暂停处理器的给定操作或禁用处理器的所有操作的动作。控制器120可以在处理器130的操作期间连续地或周期性地重复过程500。

图6示出了确定校正因子的示例过程600。可以如下获得热敏二极管的温度。

a)将热头设置为T0

b)将芯片功率设置为最小值，W0

c)确定二极管温度：T＝T0+θ

并且通常为大约0.15C/W。

为了获得适当的数据以确定校正因子，可以首先如下操作和测量热敏二极管：其中

a)测量热敏二极管电阻。

b)向热敏二极管发射两个高短电流脉冲I(例如，I1＝0.1A和I2＝0.09A)，并且测量相应的二极管电压Ve1和Ve2。电阻可以被确定为R＝(Ve2-Ve1)/(I2-I1)。

c)使用正常读取电流I(例如，I＝0.001a)测量二极管电压Ve。

d)读取参考温度T。

按照类似规格制作的可操作热敏二极管或参考热敏二极管可以用这种方法进行测量。在重复上述过程以获得数据范围(Ve、R和T)之后，数据可以用于搜索并确定最佳校正因子α。首先，可以将校正因子初始设置为0(605)，然后递增1(610)。然后可以将递增的值α插入到具有以上获得的Ve、R和T的值的以下函数中(615)。

V

然后可以应用线性回归以找到函数的最大误差(620)。然后，基于线性回归，可以确定与校正因子α的当前值相对应的误差是否已经达到最小值(625)。如果是，则校正因子α的当前值可以被确定为最优校正值，并且可以被输出以供控制器120用来根据等式(1)计算热敏二极管140的温度(630)。

图7是示出一个实施例中根据校正因子α的传感器误差的曲线图。该图可以是搜索过程的产物，并且特别是上面参考图6描述的线性回归。如该示例中所示，校正因子α＝161提供最小误差，并且因此可以被选择为由控制器120使用的最佳校正因子。

除了上述过程之外，备选过程可以使用最少三个温度数据点来确定校正因子。给定三个数据点(T1、T2、T3)，可以利用以下等式：

a(V

a(V

a(V

其中V

作为示例，在I＝0.001A处，对示例性热敏二极管的三个温度数据点进行采样导致下面的值：

a)Ve1＝0.8198592V

b)Ve2＝0.75890634V

c)Ve3＝0.6933575V

d)R1＝2.21945445Ω

e)R2＝2.3577152Ω

f)R3＝2.5497662Ω

g)T1＝-25.5232C

h)T2＝24.2718C

i)T3＝69.5615C

应用这些值提供β＝153和校正因子α＝154的结果。此结果在值上接近于通过上文所描述的过程600在图7中所展示的示例中导出的校正因数α＝161。

在示例实施例中，图8A-图8B比较校正的和未校正的传感器测量。图8A示出了根据用于未校正测量(左)的二极管解嵌入电压V和使用如上所述确定的校正因子α(右)的校正测量的二极管温度。同样地，图8B示出了根据用于未校正测量的传感器解嵌入电压V和使用校正因子α的校正测量的传感器误差(℃)。如图所示，在没有校正的情况下，传感器误差在-40℃～100℃的范围内在4～+3℃之间，这是典型的未校正误差。利用自校正常数α，传感器误差变为-1至1℃，改进超过60％。此外，误差取决于温度，如图8B所示。

虽然已经具体示出和描述了示例实施例，但是本领域技术人员将理解，在不脱离所附权利要求所包含的实施例的范围的情况下，可以在其中进行形式和细节上的各种改变。