基于Prim初始种群选取优化遗传算法的三维片上网络低功耗映射

发布时间：2018-02-23 06:18

  本文关键词： 三维片上网络 低功耗 映射算法 遗传算法 Prim算法　出处：《计算机应用》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对将计算任务合理地映射到三维片上网络(NoC)的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的改进算法。GA具有快速随机的搜索能力,Prim算法可在加权连通图内得到最小生成树,改进算法结合了两种算法的优势,将计算任务合理地分配到各个网络节点,对于优化三维片上网络功耗和散热等问题具有很高的效率。通过仿真实验,对所提出的基于Prim算法的改进GA与基本GA的3D NoC映射算法进行了对比,仿真结果显示,基于Prim算法的改进GA平均功耗更低,从总体趋势来看,处理单元数量的增加与功耗降低幅度成正相关,在101个处理单元情况下,平均功耗比基本GA降低32%。
[Abstract]:To solve the problem of mapping computing tasks to 3D on-chip network reasonably, an improved GA algorithm based on genetic algorithm (GA) is proposed. The GA has fast random searching ability and Prim algorithm can obtain the minimum spanning tree in the weighted connected graph. The improved algorithm combines the advantages of the two algorithms and reasonably allocates the computing tasks to each network node. It has a high efficiency in optimizing the power consumption and heat dissipation of the 3D on-chip network. The improved GA based on Prim algorithm is compared with the 3D NoC mapping algorithm based on basic GA. The simulation results show that the improved GA based on Prim algorithm has lower average power consumption. The increase in the number of processing units is positively correlated with the decrease in power consumption. In the case of 101 processing units, the average power consumption is 32 parts lower than that of the basic GA.
【作者单位】： 天津工业大学计算机科学与软件学院;云南大学信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272006) 国家级大学生创新创业训练计划项目(201510058050)~~
【分类号】：TN47;TP18

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