TSGA:新型的片上网络低功耗映射算法

发布时间：2021-06-05 21:21

　　针对如何将越来越复杂的应用任务有效地映射到片上网络处理单元上,达到以更少的能耗完成任务的目的,提出了一种遗传算法和禁忌搜索算法相融合的新型片上网路低功耗映射算法。该方法充分利用遗传算法强大的全局搜索能力,融合禁忌搜索的局部搜索能力和突出的翻山特性来弥补遗传算法的局部搜索能力弱和早熟的缺陷,取得了更好的片上网络低功耗效果。实验结果表明,在同样的实验平台和功耗模型下,禁忌搜索遗传算法相比于早期的遗传算法能耗降低显著,相比于后来改进的MGA、AGA算法也有能效优势。 

【文章来源】：计算机应用研究. 2020,37(09)北大核心CSCD

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

映射结果

根据任务图的任务节点数m，对任务节点赋值，赋予1～m的整数值，不得重复。提取各个节点之间的通信权重，生成m×m的通信权重矩阵matcom。如图3所示，依据图中的ATG六个任务节点之间的通信权重生成一个6×6的通信矩阵，有通信权重的任务节点之间才会产生数据流量，再由No C映射结果计算出任务节点间的Mpi,pj，代入式(5)得出映射结果总功耗ENo C，作为算法的适应度。最终得出的最优解为3.2.3 构建邻域解集

在4×4 mesh拓扑的No C上，以VOPD应用为例，在能耗上TSGA相比于GA提升了24.6%，相比于较新的MGA也提升了2.6%。在其他三种应用中不论和GA比较还是和后来改进的AGA、MGA对比，TSGA都有不少优势，随着片上网络规模的增大，优势依然存在，形象比较如图6所示。图6 相比GA各算法能耗降低比例

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进遗传算法的片上网络低功耗映射方法[J]. 戴启华,刘勤让,沈剑良,孙淼.  计算机应用研究. 2016(06)
[2]低功耗片上网络映射的遗传及蚂蚁融合算法[J]. 任向隆,安建峰,高德远,樊晓桠.  西安交通大学学报. 2012(08)

硕士论文
[1]面向片上网络映射的关键技术研究[D]. 马悦.天津工业大学 2018



本文编号：3212937