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基于三维NoC的MPSoC温度预测与任务分配研究

发布时间:2017-07-17 09:02

  本文关键词:基于三维NoC的MPSoC温度预测与任务分配研究


  更多相关文章: 多处理器片上系统 三维片上网络 散热问题 温度预测 温度信息共享策略 静态任务分配


【摘要】:随着集成电路技术的发展,多处理器片上系统已经成为了下一代单芯片处理器的主要设计形式。由于传统全局互连方式(总线互连)阻碍了系统性能的提升和规模的扩展,基于三维片上网络的多处理器片上系统将成为多处理器片上系统今后主要的研究方向,该设计可以提供更大的互连带宽,更低的网络能耗和更高的晶体管密度以实现更高的性能。然而,较大的晶体管密度及不断提高的处理器工作频率使得多处理器片上系统中处理器过热,形成了不可避免的散热问题,这成为阻碍多处理器片上系统性能提高的关键问题之一。论文针对基于三维片上网络的多处理器片上系统散热问题,从温度预测与任务分配方面展开深入的研究,重点解决温度预测中预测准确度的优化与预测时长的拓宽、温度信息共享策略的信息延迟优化和静态任务分配中峰值温度和热量分布均衡的优化这三个关键问题。论文首先从分析温度变化过程中的非线性特点出发,以RC热传导(Thermal Resistance and Capacitance, Thermal R C)模型为基础,结合二阶导数提出了一种温度预测模型。该模型不仅可以在较低的运算复杂度下准确预测温度,而且能在固定的预测误差率范围内拓宽预测时间长度。实验结果表明,相比现有的一次导数预测模型,在相同可接受误差率范围内,该模型能将预测时长拓宽至对比模型的1.6倍。同时,当预测时长拓展至2.5s时,该模型的预测准确率比对比模型高3.84%。针对基于多播传输的温度信息共享策略的研究,提出了一种平衡分区多播传输方法,该方法可以权衡启动延迟和网络延迟这两个延迟性能参数动态地选择当前网络的最优分区个数,并根据源节点在网络中的位置划分最优的分区结构,在完成分区的基础上对各个子分区中的信息进行路由传输,从而尽可能地减小多播传输的总延迟。实验结果表明,在相同网络配置条件下,相比于现有的递归分区多播传输方法,本方法最大能减少16.4%的延迟。当传输数据包长度为1 flit,5 flits和15 flits时,在三种拓扑结构(4×4×3,8×8×3和16×16×3)中,本方法最大分别能减少与之对比的递归分区多播传输方法2.4%,4.1%和18.3%的延迟。针对静态任务分配研究,综合三维片上网络架构中不同水平层的散热能力差异以及垂直方向上处理器核之间的热特性,提出一种可以均衡区域温度的任务集映射分配(Task Set Allocation, TSA)方案,并以减小峰值温度为目标在该分配方案的基础上做了改进,改进后的基于顶层功率排序的任务集分配(Task Set Allocation based on Top Power, TP-TSA)方案可以降低处理器核的峰值温度,减小热点产生的几率。实验结果表明,相比于现有的Adapt3D方案,本文的TP-TSA方案平均可以将分配后热点出现的几率减少37.43%,并同时提高30.44%的吞吐量,在三种拓扑结构(2×2×2,2×2×3和2×2×4)中,热点减小的几率和吞吐量最大可以分别提高47.88%,46.35%。
【关键词】:多处理器片上系统 三维片上网络 散热问题 温度预测 温度信息共享策略 静态任务分配
【学位授予单位】:扬州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN47
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-13
  • 第一章 绪论13-22
  • 1.1 片上网络发展概况13-15
  • 1.1.1 片上系统及其发展13
  • 1.1.2 片上网络简介13-14
  • 1.1.3 片上网络的优势及其发展趋势14-15
  • 1.2 三维片上网络及其关键问题15-17
  • 1.2.1 三维片上网络15-16
  • 1.2.2 三维片上网络的关键问题16-17
  • 1.3 散热问题的国内外研究现状17-20
  • 1.3.1 基于结构方面的研究17-18
  • 1.3.2 基于软件方法的研究18
  • 1.3.3 片上网络散热机制设计框架18-20
  • 1.4 论文的研究内容20
  • 1.5 论文结构安排20-22
  • 第二章 三维片上网络散热研究路线22-38
  • 2.1 温度预测研究22-27
  • 2.1.1 温度预测研究现状22-24
  • 2.1.1.1 软件方法22-23
  • 2.1.1.2 硬件方法23-24
  • 2.1.2 结合二次导数的温度预测模型24-27
  • 2.1.2.1 基于热传导模型的温度预测模型24-25
  • 2.1.2.2 预测时长拓展的可行性分析25-27
  • 2.2 温度信息共享策略研究27-33
  • 2.2.1 多播传输研究现状27-28
  • 2.2.1.1 基于树形的多播传输27-28
  • 2.2.1.2 基于路径的多播传输28
  • 2.2.2 平衡分区多播传输方法28-33
  • 2.2.2.1 多播传输分区方法概述29-32
  • 2.2.2.2 传输延迟优化可行性分析32-33
  • 2.3 静态任务分配研究33-37
  • 2.3.1 静态任务分配研究现状34
  • 2.3.1.1 离线算法34
  • 2.3.1.2 在线算法34
  • 2.3.2 基于任务集映射的任务分配方案34-37
  • 2.3.2.1 最冷优先分配策略34-35
  • 2.3.2.2 热量与峰值温度均衡可行性分析35-37
  • 2.4 本章小结37-38
  • 第三章 结合二次导数的温度预测38-47
  • 3.1 温度预测研究现状分析38-39
  • 3.2 结合二次导数的温度预测机制39-42
  • 3.2.1 预测模型39-41
  • 3.2.2 硬件实现41-42
  • 3.3 实验结果分析42-46
  • 3.3.1 实验环境42-43
  • 3.3.2 预测窗口长度43-45
  • 3.3.3 预测准确度45-46
  • 3.4 本章小结46-47
  • 第四章 基于平衡分区多播传输的温度信息共享策略47-64
  • 4.1 信息共享策略研究现状分析47-48
  • 4.2 平衡分区多播传输方法48-60
  • 4.2.1 标签分配48-51
  • 4.2.2 平衡分区方法51-60
  • 4.2.2.1 二分区法(TBP)51-53
  • 4.2.2.2 分区个数判定方法53-55
  • 4.2.2.3 子分区划分初始化55-56
  • 4.2.2.4 最优列数判定方法56-58
  • 4.2.2.5 平衡分区流程58-60
  • 4.2.3 基于平衡分区的路由算法60
  • 4.3 实验结果分析60-63
  • 4.3.1 实验环境60-61
  • 4.3.2 全局温度信息共享效率61-62
  • 4.3.3 不同负载下的延迟性能比较62-63
  • 4.4 本章小结63-64
  • 第五章 基于任务集映射的静态任务分配64-74
  • 5.1 静态任务分配研究现状分析64-65
  • 5.2 静态任务分配方案65-71
  • 5.2.1 任务集映射分配法(TSA)65-69
  • 5.2.2 基于顶层功率排序的任务集分配改进算法(TP-TSA)69-71
  • 5.3 实验结果分析71-73
  • 5.3.1 实验环境71
  • 5.3.2 TP-TSA方案与TSA方案性能比较71-72
  • 5.3.3 TP-TSA方案与Adapt3D方案性能比较72-73
  • 5.4 本章小结73-74
  • 第六章 总结与展望74-76
  • 6.1 论文总结74
  • 6.2 研究展望74-76
  • 参考文献76-81
  • 致谢81-82
  • 攻读学位期间发表的学术论文目录82-83

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本文编号:552815

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