铝片缺陷数据集，缺陷类型（针孔、擦伤、脏污、褶皱）

随着现代芯片中IP/核数量的增加，对芯片上的高容量和灵活网络的需求也随之增加。 在本计画中，我们开发了一种多通道电路交换的NoC，使用一种有效的搜寻演算法，以及一种新颖的流量控制协定，以减少缓冲区的大小。 在电路交换NoC中，一旦在任意两个节点之间建立了路径，就可以以恒定的延迟发送数据; 这与packet交换式NoC形成了对比，在NoC中，数据包可能以不同的延迟接收，并且可能出现顺序错误。 利用节点之间的多通道是该项目的另一个新成果，它增加了为一个遍历数据包找到路径的概率，从而显著提高了NoC的最大可达吞吐量。 该设计可配置为将每个链接划分为单个、双通道或四通道。 所设计的NoC在网络大小(4×4 ~ 128×128)、信道数(1、2或4)、数据带宽(16 ~ 512位)等方面具有很高的灵活性。 例如，4x4网络中的单个通道128位互连使用90nm技术，每个节点占用0.026mm2的硅。 运行在2.0 GHz，它能够传输高达256 Gbps的每个节点，并消耗约92 fJ/位。

在单芯片多核系统中，NoC已成为主流片上通信架构。有效的任务调度是挖掘计算并行性的重要方法。在经典静态列表调度基础上，针对HEFT算法中节点排序会得出较多的优先级相同节点的问题，提出一种节点二次排序的调度方法。在边的调度上应用了ALAP原则，改进算法有效提高了调度效果。实验表明，新方法对bl、blcomp、blio等节点优先权算法得出的任务列表均有良好的调度效果，适应性较好；对于2D Mesh同构NoC架构，改进算法对三种节点优先权算法有1.15倍的平均加速比，最大可有1.27倍加速比。

针对传统NoC容错算法中容错粒度过粗造成资源浪费的问题, 提出了一种细粒度的自适应容错路由算法, 对带有部分故障的节点重新利用。算法将各种故障映射为一种功能故障模型, 结合新提出的路由端口优先级策略和嵌入的奇偶转向模型, 实现数据包的无死锁容错路由。实验表明, 随着负载和故障数目的增加, 该算法具有更优越的容错性能, 证明了算法的有效性。

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%)。

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。

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。

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。

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