本文選題：片上網(wǎng)絡(luò) + 良率�。� 參考：《浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：針對片上網(wǎng)絡(luò)良率評估速度較慢、效率較低的問題,研究片上網(wǎng)絡(luò)良率評估的GPU加速,提高評估算法的執(zhí)行效率.將良率評估中的樣本分析算法移植到GPU平臺;在分析、比較了不同平臺,隨機樣本生成算法優(yōu)劣的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)GPU平臺不適合生成樣本;進(jìn)一步優(yōu)化CPU平臺上的樣本生成算法,使之能與GPU一起,實現(xiàn)異構(gòu)并行;提出CPU生成樣本、GPU執(zhí)行樣本分析的異構(gòu)并行方案.與僅使用CPU的評估算法相比,采用提出的異構(gòu)并行算法實現(xiàn)了10倍的運行效率提升.
[Abstract]:In order to solve the problem of slow and low efficiency of on-chip network yield evaluation, GPU is studied to accelerate the evaluation of on-chip network yield to improve the efficiency of the evaluation algorithm. The sample analysis algorithm in yield evaluation is transplanted to GPU platform. On the basis of analyzing and comparing the advantages and disadvantages of different platforms and random sample generation algorithms, it is found that GPU platform is not suitable for generating samples, and the sample generation algorithm on CPU platform is further optimized. It can implement heterogeneous parallelism with GPU, and propose a heterogeneous parallel scheme to generate samples and perform sample analysis. Compared with the evaluation algorithm using CPU only, the proposed heterogeneous parallel algorithm can achieve 10 times higher running efficiency.
【作者單位】： 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;浙江大學(xué)信息與電子工程學(xué)院;浙江工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;University
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金資助項目(LY15F020008) 國家自然科學(xué)基金資助項目(61204030;61302129) 浙江省科技廳公益性技術(shù)應(yīng)用研究計劃資助項目(2014C31045)
【分類號】：TN47

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本文編號：2060301