传统用于总线系统或互联网的仲裁方法已不能很好地适应NoC应用环境。围绕NoC系统性能的关键影响因素——拥塞状态,提出了一种基于全局和本地拥塞预测的仲裁策略(GLCA),以改善NoC网络延迟。实验结果表明,相对于RR方法,新仲裁算法使得网络平均包延迟和平均吞吐量最大分别可改善20.5%和8%,并且在不同负载条件下都保持了其优势。综合结果显示, GLCA与RR方法相比,路由器仅在组合逻辑上有少许增加(25.7%)。
2023-10-23 22:17:33 729KB 片上网络 仲裁方法 拥塞 延迟 拥塞区域
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提出一种功耗限制下测试端口选择优化的方法,从而缩短测试时间。以系统功耗确定测试端口对数,以内核测试占用网络资源最少和测试时间最短为目标,为被测核选择端口位置。利用云进化算法对不同端口位置组合寻优,快速收敛到适应值最佳的测试端口组合,完成测试方法研究。以ITC’02基准电路作为实验对象,针对不同规模NoC,实验结果表明,这种方法提高了测试效率,缩短了测试时间,降低了测试代价。
2023-10-23 22:17:10 1.15MB 片上网络 选择优化 云进化算法
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针对NoC任务映射问题中时延难以预测和启发式算法效率低的问题, 提出一个时延改进模型和近邻随机遗传算法。该模型从宏观的链路负载分布和单个节点的排队时延两方面来构建NoC映射的时延模型, 通过引入时延因子、权重系数来刻画不同映射方案对时延性能的影响, 避免了NoC通信时延精确建模的难题。提出近邻随机思想来构建遗传算法的初始种群, 并且运用该算法实现了面向时延的NoC映射, 在达到全局最优的情况下, 比经典遗传算法效率提升将近20%。实验结果表明, 该算法优于现有的经典遗传算法和随机映射方案。
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传统的自适应片上网络(NoC)容错路由算法采用一步一比较的方式来确定最优端口, 未能有效降低传输延迟。根据数据包在2D Mesh NoC前若干连续的跳数内最优端口固定的特点, 提出了一种基于报文检测的快速(FPIB)自适应容错路由算法。算法采用跳步比较的方式来减少数据包的路由时间, 并使用模糊优先级策略来进行容错路由计算。实验结果表明, 与uLBDR容错路由算法相比, 该算法能有效地降低平均延迟, 且实现算法的硬件开销更低。
2023-10-23 22:16:28 1.21MB 片上网络 容错 报文检测 模糊优先级
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多路径路由NoC重组缓存区的分析及优化,李苗,孙晓霞,提出一种多路径路由NoC重组缓存上界的分析算法,基于网络演算理论,建立多路径路由NoC等效服务曲线的分析模型,推导出各条子流的延
2023-10-23 22:16:04 822KB 微电子学
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容错-基于容错的基于NoC的同类Manycore系统的拓扑重新配置
2023-10-23 22:15:15 1.24MB 研究论文
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