基于自适应路由的片上网络影射研究

发布时间：2020-06-06 20:09

【摘要】：自诞生以来,半导体制程工艺和集成电路设计与制造技术就保持着区别于传统行业的高速发展和迭代速度。特别是二十世纪90年代以来,伴随单芯片集成技术的飞速发展,以实现专用任务而在单个芯片上集成整个系统为特点的片上系统(System on Chip,SoC)逐渐成为集成电路发展的热点。而片上网络(Network on Chip,NoC)这一新型系统通信架构伴随着SoC、特别是片上多核系统(Multiprocessor System on Chip,MPSoC)的发展和需求应运而生。NoC作为SoC设计与研究中的重要环节,成为SoC的一个重要研究领域。本文论述的对象是NoC研究中的片上网络映射优化问题,属于应用建模优化问题。该问题研究的一般性思路是根据优化目标确定相应的数学模型,针对给定应用任务到网络拓扑的映射,通过启发式算法进行近似求解。本文的工作主要有以下三点:首先,针对目标系统处于不同路由策略及交换机制下,选择三种衡量系统性能的重要参数——功耗、延时、负载分别进行数学建模,并论述其各自特点与异同。根据本工作组研究的目标系统提出一种基于马尔科夫转移矩阵的负载模型以及最短路径功耗模型的多目标加权优化函数,以此作为目标系统的评估方案。其次,根据本文提出的目标系统评估方案,针对一种新型群智能算法——狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)进行离散化设计,并以此作为近似优化算法对目标系统的NoC映射问题进行求解,并给出该算法的离散化设计原理及执行步骤。最后,选择多个常用的应用任务作为实验目标进行仿真实验,并选择基于标准遗传算法进行改进的自适应模拟退火遗传算法及随机映射算法作为对照组实验,并根据实验结果验证优化模型的合理性以及不同路由策略及交换机制对优化结果的影响。
【图文】：

图 2. 1 过程示意图Fig 2. 1 Process diagram任务调度是指根据子任务的因果关系和任务优先级安排子任务的执行顺不同系统而言，任务调度的要求不尽相同。按系统分类任务调度可以分器调度，集中式多处理器调度和分布式处理器调度；按调度分析是脱机实现可分为静态任务调度和动态任务调度（实时调度）。NoC 应用优化任务调度主要是分布式静态任务调度，其中选择分布式调度是基于片上网络本身的分布式架构特性而决定的。而与实时调度相比，虽然静态任法在系统执行任务过程中实时的对子任务执行顺序进行调整，但静态任以针对某个任务在理论设计阶段就给出确定性的任务调度方案。而实时的主要思想是基于统计概率和底限控制，一般而言，实时任务调度需要的缓冲区间。所以对于相对确定的任务结构，静态任务调度运用的更为于 NoC 优化而言，具体的任务调度不仅包括规划子任务的执行顺序，还任务分配到相应的 IP 核上，并根据每个 IP 核的性能参数与子任务的本身

第二章 NoC 应用优化和系统介绍信数据传递方向。IP 核分配的数学描述如下： 2.2 所示，对于某个特定任务存在任务顺序图 个有向无环图 M（H，K），表示的是子任务示所有子任务所组成的集合，K 表示子任务间为顶点hi∈H，而各子任务间的相互通信关而ki→j的权值表示任务 i 与 j 间通信的数据量。
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN47

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本文编号：2700198