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基于網(wǎng)絡(luò)演算的片上網(wǎng)絡(luò)積壓上界優(yōu)化方法研究

發(fā)布時(shí)間:2018-09-04 18:40
【摘要】:片上網(wǎng)絡(luò)(Network-on-Chip,NoC)最差情形的分析不僅影響集成電路性能,而且影響芯片的可靠性與穩(wěn)定性,因而成為NoC研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。最差情形性能包括延遲上界、積壓上界等指標(biāo),F(xiàn)有工作大多集中在NoC延遲上界的研究,對(duì)于積壓上界計(jì)算分析的工作相對(duì)較少,需要在積壓上界的計(jì)算分析、積壓上界優(yōu)化等方面深入研究。本文以網(wǎng)絡(luò)演算為基礎(chǔ),結(jié)合螢火蟲算法,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的積壓上界進(jìn)行計(jì)算和優(yōu)化。主要工作如下:(1)建立片上網(wǎng)絡(luò)積壓上界計(jì)算模型以網(wǎng)絡(luò)演算為基礎(chǔ),針對(duì)于片上網(wǎng)絡(luò)的積壓上界,建立一種計(jì)算片上網(wǎng)絡(luò)全局積壓和單點(diǎn)積壓的模型。通過計(jì)算單條流的積壓,將其分配到該條流經(jīng)過的每個(gè)節(jié)點(diǎn),選取所有經(jīng)過當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的業(yè)務(wù)流產(chǎn)生的最高積壓作為節(jié)點(diǎn)積壓上界,建立積壓矩陣,計(jì)算全局網(wǎng)絡(luò)積壓上界。(2)建立針對(duì)單節(jié)點(diǎn)積壓上界進(jìn)行優(yōu)化算法針對(duì)單個(gè)節(jié)點(diǎn)積壓上界過大造成的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)擁塞、網(wǎng)絡(luò)延遲增高等問題,利用(1)中方法,得到單個(gè)節(jié)點(diǎn)積壓上界。將此積壓上界作為目標(biāo)函數(shù),結(jié)合螢火蟲算法,利用五種特征應(yīng)用VOPD、MWD、263ENC MP3DEC、MP3ENC MP3DEC、263DEC MP3DEC,選取不同的網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù),對(duì)積壓上界進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與優(yōu)化前相比,在不同的發(fā)包速率、路由節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)速率、路由節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)延遲對(duì)于節(jié)點(diǎn)積壓上界的優(yōu)化分別達(dá)到30.26%、51.04%、30.31%。(3)建立針對(duì)全局積壓上界進(jìn)行優(yōu)化算法針對(duì)全局網(wǎng)絡(luò)積壓上界對(duì)網(wǎng)絡(luò)造成的面積冗余、資源開銷等問題,利用(1)中方法,得到全局積壓上界。以此為目標(biāo)函數(shù),利用特征應(yīng)用VOPD,選取不同的網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù),通過螢火蟲算法,對(duì)全局積壓上界進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)表明,與優(yōu)化前相比,不同的發(fā)包速率、路由節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)速率、路由節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)延遲等因素對(duì)于網(wǎng)絡(luò)全局積壓的優(yōu)化都在2-4%之間。
[Abstract]:The analysis of the worst case of on-chip network (Network-on-Chip,NoC) not only affects the performance of IC, but also affects the reliability and stability of the chip, so it has become one of the hotspots in the field of NoC research. The worst performance includes delay upper bound, backlog upper bound and so on. Most of the existing work focuses on the research of the NoC delay upper bound, but there is relatively little work on the backlog upper bound calculation and analysis, which needs to be further studied in such aspects as the calculation analysis of the backlog upper bound, the optimization of the backlog upper bound, and so on. Based on network calculus and firefly algorithm, this paper computes and optimizes the upper bound of network backlog. The main works are as follows: (1) A model of computing the global and single-point network backlog on a chip is established based on the network calculus. By calculating the backlog of a single stream and assigning it to each node passing through, the maximum backlog generated by all the traffic flows through the current node is selected as the upper bound of the backlog, and the backlog matrix is established. The global network backlog upper bound is calculated. (2) the optimization algorithm for the single node backlog upper bound is established to solve the problems of network node congestion and network delay increase caused by the oversize of the single node backlog upper bound, and the method in (1) is used. The upper bound of single node backlog is obtained. The upper bound of the backlog is taken as the objective function and the firefly algorithm is used to optimize the upper bound of the backlog by using VOPD,MWD,263ENC MP3DEC,MP3ENC MP3DEC,263DEC MP3DEC, to select different network performance parameters. The experimental results show that the routing node forwarding rate is different from that before the optimization. The routing node forwarding delay optimizes the upper bound of the node backlog to 30.26 / 51.04 / 30.31 respectively. (3) an optimization algorithm for the global backlog upper bound is established to solve the problems of the area redundancy and resource overhead caused by the global network backlog upper bound, using (1) the method in the paper. The upper bound of global backlog is obtained. Taking this as the objective function, using the feature of VOPD, to select different network performance parameters, the global backlog upper bound is optimized by the firefly algorithm. The experimental results show that the optimization of network global backlog is between 2-4% due to different packet delivery rate and routing node forwarding delay.
【學(xué)位授予單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:TN47

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本文編號(hào):2223019

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