三维片上网络服务质量研究

发布时间：2017-08-09 13:00

  本文关键词：三维片上网络服务质量研究

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【摘要】：集成电路行业发展日新月异,集成度随摩尔定律飞速提高。面对日益复杂的片上业务,传统总线结构因为通信效率低、可用性差、功耗高等瓶颈问题,逐渐被片上网络(Network on Chip, NoC)这种新的片上结构所取代。片上网络成为了一个活跃的领域。随着3D IC技术和片上网络性能需求的发展,三维片上网络(3D NoC)概念被提出,3D NoC兼具了3DICs和片上网络的优点,有效地克服了总线结构的种种瓶颈问题,提高了系统性能。服务质量(Quality of Service, QoS)是3D NoC的关键技术,随着3D NoC业务的发展,为片上网络通信提供有保障的服务质量变得越来越重要。因此研究三维片上网络结构的服务质量具有重要的意义。针对三维片上网络服务质量(3D NoC QoS)司题,因为涉及到时延、吞吐量和能耗等多个变量,属于NP完全问题。遗传算法作为一种优化算法,被广泛地应用于解决各种NP完全问题。本文利用遗传算法作为路由算法来解决该问题。通过适应度函数综合考量时延和吞吐量,从而对时延和吞吐量等QoS参数提供综合保障,选择最优或者次优路径。算法设计过程中,结合三维片上网络的规模特点,采用直观的路径ID标识的编码方法,避免了解码问题。为了提高算法收敛速度,采用了一种精英主义的遗传算法,直接将最优个体复制到下一代,进行交叉,确保算法更快地往最优方向收敛。将遗传算法集成到仿真器路由算法模块,可以在相同变量环境下,对比遗传算法和XYZ路由算法的优劣。考虑到静态源路由的弊端以及三维片上网络规模变化和结构特点,修改仿真器源代码,采用二次计算实现了动态路由选择机制,有效地避免了静态源路由选择的路径不再适用网络新状况而容易产生拥堵的问题。针对三维片上网络不同的规模和性能参数,设计不同的验证方案。仿真结果表明,针对不同的三维片上网络结构和通信状况,遗传算法的时延、吞吐量和能耗总体上好于XYZ路由算法。尤其是平均时延改善的最为明显。随着网络通信量的增大,遗传算法能较XYZ路由算法更好的保障服务质量,其性能优越性体现的更为明显。
【关键词】：三维片上网络 服务质量 XYZ路由算法 遗传算法
【学位授予单位】：天津工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN47
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 课题研究背景9-12
• 1.2 课题研究现状12-15
• 1.3 选题意义及课题来源15-16
• 1.4 论文的主要工作16
• 1.5 论文的结构16-19
• 第二章 三维片上网络相关研究19-31
• 2.1 三维片上网络关键研究概览19-20
• 2.2 三维片上网络拓扑结构20-23
• 2.3 三维片上网络路由算法23-27
• 2.4 三维片上网络映射研究27-28
• 2.5 仿真平台简介28-29
• 2.6 本章小结29-31
• 第三章 三维片上网络QoS研究31-37
• 3.1 QoS基础31-33
• 3.1.1 QoS服务模型简介31-32
• 3.1.2 交换机制简介32-33
• 3.2 通过路由算法来解决服务质量问题33-34
• 3.3 通过一种新的架构来解决服务质量问题34-35
• 3.4 通过一种新的机制来提高服务质量问题35-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第四章 基于遗传算法的三维片上网络QoS路由建模37-49
• 4.1 QoS路由描述37-39
• 4.1.1 QoS路由参数及其特性37-39
• 4.2 遗传算法39-42
• 4.2.1 遗传算法思想39-40
• 4.2.2 遗传算法参数40
• 4.2.3 遗传算法步骤40-42
• 4.2.4 遗传算法设计过程概述42
• 4.3 基于遗传算法的QoS路由算法设计42-47
• 4.3.1 遗传算法伪代码42-43
• 4.3.2 编码方式43-44
• 4.3.3 种群初始化44-45
• 4.3.4 适应度评价函数45
• 4.3.5 选择操作45-46
• 4.3.6 保留最佳个体46
• 4.3.7 路径交叉算子46-47
• 4.3.8 路径变异算子47
• 4.3.9 算法终止条件47
• 4.4 本章小结47-49
• 第五章 仿真平台搭建及实验分析49-61
• 5.1 仿真平台搭建49-52
• 5.1.1 仿真平台配置信息49
• 5.1.2 集成遗传算法到仿真器49-50
• 5.1.3 采用动态的路由机制50
• 5.1.4 修改后的仿真器操作说明50-52
• 5.2 实验方案设计52-53
• 5.3 仿真结果分析53-60
• 5.3.1 方案一(A)53-54
• 5.3.2 方案一(B)54-56
• 5.3.3 方案二(A)56-58
• 5.3.4 方案二(B)58-60
• 5.3.5 验证方案总结60
• 5.4 本章小结60-61
• 第六章 总结与展望61-65
• 6.1 已完成的工作61
• 6.2 论文的创新点61-62
• 6.3 未来工作的展望62
• 6.4 本章小结62-65
• 参考文献65-71
• 发表论文和参加科研情况说明71-73
• 致谢73

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本文编号：645376