面向非全互连3D NoC的自适应混合多播路由算法
【图文】：
ǖ酱锏那榭?文献[15]将AMP算法与垂直区域划分策略相结合,提出适用于全互连3D拓扑结构的最短路径自适应路由(minimaladaptiverouting,MAR)算法.文献[16]提出的3DHOE算法在各层内使用HOEMP算法,提升了MAR算法传输路径的自由度.针对非全互连3DNoC的结构特点:数据包在层间传输时首先需要在本层内找到合适的通往目的层方向的TSV通道,传统的多播算法并不适用于此拓扑结构.本文提出适用于非全互连3DNoC的自适应混合多播路由算法,能够在提供高效数据传输的同时保证数据传输的可靠性.2拓扑模型非全互连3DNoC的拓扑结构如图1所示,每层为2Dmesh拓扑结构,层与层之间通过一定数量的垂直TSV通道连接.在该拓扑结构中,连接上行TSV通道的路由器为上行路由器;连接下行TSV通道的路由器为下行路由器.网络中每个路由器通过(x,y,z)坐标记录自身处于网络中的位置,并通过维护TSV表保存本层中TSV通道的位置.路由器在网络中的7个输出端口根据输出方向分为图1非全互连3DNoC拓扑结构
隳谔粞『鲜实乤SV通道,并将其位置作为目的节点添加进本层的目的节点集.当数据包传输到该位置时,路由器将此数据包复制一份进行层间传输.传输至目的层的数据包采用层内路由算法继续路由.下面详细介绍层内路由算法与层间路由算法.3.1层内路由算法Hamilton图广泛用于基于路径的多播路由算法,网络中每个路由器根据自身位置标记为0~N1(N为2Dmesh中路由器的总个数).对于一个mn网络中坐标为(x,y)的节点,标记Tx,y的规则为:当y为偶数时,Tx,yynx;当y为奇数时,Tx,yynnx1.该模型根据标记的升降序可分为升序子网和降序子网.图2a中,实线箭头代表升序子网,虚线箭头代表降序子网.基于Hamilton图的多播路由算法可能会因为路径维序增加数据包传输时延,因此多路径多播路由算法根据目的节点的x坐标对子网进一步划分.图2b以源节点(1,2)为例,将升序子网中x坐标小于等于源节点的节点划为DH1子网,并且将x坐标大于源节点的节点划为DH2子网,降序子网可依同理划分为DL1与DL2.多路径多播路由算法为确定性路由算法,缺乏自适应性,当网络出现拥塞时其传输性能会严重下降.文献[15]提出的AMP路由算法能够根据网络状况自适应地选择输出端口,从而缓解网络中的拥塞和故障问题.文献[16]提出的HOEMP算法进一步提升了路径传输的自由度,它设置了2条拐弯限制:禁止在偶数行进行北西转向和东南转向;禁止在奇数行进行北东转向和西南转向.该算法虽然提升了自由度,但面临部分节点不可达的问题.如图2b所示,当多播数据包在节点(3,0)经由南东转向到达节点(4,0)后,由于该模型禁止180转向,因此该数图2基于Hamilton图的子网划分据包无法到达目的节点(1,0)和(2,0).基于HOEMP算法存在的问题,本文提出新的基于Hamilton图的自适应层内多路径多播路由算法.该算
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;广州民航职业技术学院航空港管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(61572520) 国家“八六三”高技术研究发展计划(2014AA01A704)
【分类号】：TN47
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，本文编号：2517086
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