本文關鍵詞：基于故障感知的片上網絡映射算法研究　出處：《電子科技大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：集成電路工藝技術日新月異的發(fā)展,極大地提高了芯片集成度,基于傳統(tǒng)總線的片上系統(tǒng)(System on Chip,SoC)架構的諸多弊端日趨突出,片上網絡(Network on Chip,NoC)架構應運而生。其中,資源應用需求作為NoC系統(tǒng)發(fā)展的核心動力,對系統(tǒng)總體性能提出了更高的要求,使NoC系統(tǒng)規(guī)模逐年增長。但由于芯片特征尺寸的降低,內部功耗密度的增大以及芯片面積的限制,導致NoC芯片的內部缺陷逐漸增多,嚴重影響到系統(tǒng)運行時的性能和可靠性,設計故障感知的資源管理方案刻不容緩。因此本文以NoC系統(tǒng)為背景平臺,重點研究NoC故障模型并進行相應的故障建模工作,針對NoC系統(tǒng)故障、性能和功耗多優(yōu)化目標下的任務管理問題,分別設計了基于故障模型的NoC容錯映射算法,以及具備故障感知能力的NoC低功耗動態(tài)任務映射方案。首先,本文通過對NoC故障原理進行分析,以及對NoC生命周期故障模型進行改進的基礎上,建立了基于NoC拓撲結構的角落(Corner Router,CornerR)、邊界(Side Router,SideR)和中間(Middle Router,MiddleR)三類路由器故障模型,并根據故障節(jié)點的位置及方向、故障節(jié)點的數量等進行了進一步的分類研究;同時還建立了NoC橫向和縱向兩類鏈路故障模型,并結合任務映射問題進行了詳細的分析研究。然后,在研究國內外現有感知故障的NoC容錯方法,建立運用于本文研究的映射平臺,以及建立相應的映射算法性能評估體系的基礎上,本文設計了一種基于故障模型的NoC容錯映射算法FMA(Fault-tolerant Mapping Algorithm,FMA),旨在針對本文提出的三類路由器故障模型和兩類鏈路故障模型進行容錯。在算法設計中,提出了基于寬度優(yōu)先遍歷的考慮多優(yōu)先級的優(yōu)化任務排序算法,旨在映射準備階段優(yōu)化網絡通信性能;設計了考慮鄰居節(jié)點故障情況的首節(jié)點優(yōu)化方法,以完成映射區(qū)域選擇的優(yōu)化;在進行任務映射時,對故障區(qū)域進行避讓來實現容錯功能。該算法面向具體的故障模型進行容錯,具有較強的針對性。緊接著,通過分析現有任務映射算法缺陷和不足的基礎上,本文建立了一種新型的基于備用核技術的故障模型;基于備用核故障模型并以NoC系統(tǒng)故障、功耗和系統(tǒng)性能為多優(yōu)化目標,本文設計了故障感知的低功耗動態(tài)任務映射方案FLDMA(Fault-aware Low-issipation Dynamic Mapping Algorithm,FLDMA)。在算法設計中,提出了最小映射區(qū)域選擇方法,旨在降低網絡的擁塞程度,來提高NoC系統(tǒng)的通信性能;設計了首節(jié)點優(yōu)化策略,并考慮了節(jié)點故障率來優(yōu)化備用核數目及具體位置,對映射區(qū)域的選擇進行了優(yōu)化;在進行動態(tài)任務映射時,提出了一種實時感知NoC系統(tǒng)狀態(tài)、并根據發(fā)生故障節(jié)點的狀態(tài)來設置備用核的數量和具體位置、實時進行任務遷移的映射方案,在不影響已運行應用的基礎上,盡最大可能地降低故障對運行應用的影響,并降低NoC系統(tǒng)的通信總能耗。最后,通過所搭建的NoC仿真平臺,對本文提出的算法和方案分別進行仿真驗證及評估。結果顯示,本文第三章提出的FMA容錯映射算法與當前較優(yōu)的容錯映射算法相比,其平均網絡發(fā)包延遲有近19.8%的優(yōu)化,網絡吞吐量有近27.7%的優(yōu)化,表明其具有較好的容錯和系統(tǒng)性能優(yōu)化能力;本文第四章提出的FLDMA故障感知低功耗映射方案具有較好的整體性能,與當前較優(yōu)的故障感知映射算法相比平均加權曼哈頓距離AWMD值優(yōu)化了近11.2%,平均網絡發(fā)包延遲有近5.8%的優(yōu)化,網絡吞吐量優(yōu)化了近5.1%,NoC系統(tǒng)的能量利用率有了近1.32%的提升。說明FLDMA算法具有較好的性能優(yōu)化,能夠及時感知故障并使用備用核技術來進行任務遷移,使NoC系統(tǒng)的網絡通信性能達到一個較優(yōu)的狀態(tài),從而實現了對NoC系統(tǒng)故障容忍度、功耗和系統(tǒng)性能的多優(yōu)化目標。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN47

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