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龙图腾网获悉广东长兴半导体科技有限公司申请的专利栅格阵列封装下存储芯片性能智能评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119961075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510437984.8，技术领域涉及：G06F11/22；该发明授权栅格阵列封装下存储芯片性能智能评估方法及系统是由张治强;卢冠华;郭东林;陈宝纯;牛玉雷设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本栅格阵列封装下存储芯片性能智能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及存储芯片技术领域，揭露了一种栅格阵列封装下存储芯片性能智能评估方法及系统，包括：通过性能分析样本确定存储芯片上的性能监测点；识别不稳定数据的数据概率分布，利用数据概率分布对不稳定数据进行数据平滑处理；查询性能分析指标对应的当前场景；分析当前场景与对照场景之间的场景相似性，计算对照场景对对照分析指标的对照需求度，计算当前场景对性能分析指标的当前需求度；利用对照需求度从对照分析指标中识别对照芯片的对照指标，从性能分析指标中识别存储芯片的当前指标，分析对照指标对应的对照性能；计算当前性能相对于对照性能的性能提升比。本发明可以基于不稳定的测试数据来评估新芯片相对于旧芯片的性能高低。

本发明授权栅格阵列封装下存储芯片性能智能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种栅格阵列封装下存储芯片性能智能评估方法，其特征在于，所述方法包括： 确定栅格阵列封装下存储芯片的性能分析维度，基于所述性能分析维度，选取所述存储芯片的性能分析样本，将所述性能分析样本应用于所述存储芯片上，以通过所述性能分析样本确定所述存储芯片上的性能监测点，其中，所述通过所述性能分析样本确定所述存储芯片上的性能监测点，包括： 利用预设的数据监控装置监控所述存储芯片的不同芯片位置上的第一测试数据； 计算所述第一测试数据中每两个位置下的第一测试数据之间的数据相关性； 在所述数据相关性不大于预设相关性时，设置所述存储芯片的不同芯片位置上的第一监测点； 在所述数据相关性大于预设相关性时，构建每两个位置下的第一测试数据之间的数据关系模型； 利用所述数据监控装置监控所述存储芯片的不同芯片位置上的第二测试数据； 通过所述数据关系模型将所述第二测试数据映射至同一数据空间中，得到映射数据集合； 计算所述映射数据集合对应的映射数据距离； 利用所述映射数据距离设置所述存储芯片的不同芯片位置上的第二监测点； 将所述第一监测点与所述第二监测点作为所述存储芯片上的性能监测点； 在所述性能监测点上采集所述存储芯片的性能监测数据，划分所述性能监测数据中的稳定数据与不稳定数据，识别所述不稳定数据的数据概率分布，利用所述数据概率分布对所述不稳定数据进行数据平滑处理，得到平滑数据； 将所述稳定数据与所述平滑数据作为所述存储芯片的性能分析指标，查询所述性能分析指标对应的当前场景，获取所述存储芯片的对照芯片，识别所述对照芯片的对照分析指标对应的对照场景，其中，所述查询所述性能分析指标对应的当前场景，包括： 识别存储芯片的历史数据流； 选取所述历史数据流的数据处理指标； 获取所述性能分析指标的历史分析指标； 分析所述历史分析指标与所述数据处理指标之间的指标相关性； 通过所述指标相关性从所述历史数据流中确定所述性能分析指标对应的当前场景； 其中，所述数据处理指标包括数据处理速度与数据处理量； 分析所述当前场景与所述对照场景之间的场景相似性，计算所述对照场景对所述对照分析指标的对照需求度，根据所述场景相似性与所述对照需求度，计算所述当前场景对所述性能分析指标的当前需求度，其中，所述分析所述当前场景与所述对照场景之间的场景相似性，包括： 查询所述当前场景的当前数据来源、当前数据目标及当前执行动作； 查询所述对照场景的对照数据来源、对照数据目标及对照执行动作； 分别分析所述当前数据来源与所述对照数据来源、所述当前数据目标与所述对照数据目标、当前执行动作与所述对照执行动作之间的来源相似性、目标相似性、动作相似性； 利用所述来源相似性、所述目标相似性、所述动作相似性分析所述当前场景与所述对照场景之间的场景相似性； 利用所述对照需求度从所述对照分析指标中识别所述对照芯片的对照指标，利用所述当前需求度从所述性能分析指标中识别所述存储芯片的当前指标，分析所述对照指标对应的对照性能，并分析所述当前指标对应的当前性能； 计算所述当前性能相对于所述对照性能的性能提升比，将所述性能提升比作为所述存储芯片的性能智能评估结果。

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