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Mesh拓?fù)淦暇W(wǎng)絡(luò)映射方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-04-27 20:29
  片上網(wǎng)絡(luò)映射技術(shù)是片上網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵一維,隨著集成電路工藝的改進(jìn)和人們對(duì)電子產(chǎn)品需求的提升,單位芯片上集成的晶體管越來(lái)越多,需要處理的實(shí)際應(yīng)用越來(lái)越復(fù)雜,這也給片上網(wǎng)絡(luò)映射的設(shè)計(jì)帶來(lái)更大的挑戰(zhàn)。如何在相關(guān)體統(tǒng)約束條件下,將相關(guān)應(yīng)用合理的映射到片上網(wǎng)絡(luò)各個(gè)資源節(jié)點(diǎn)上,充分發(fā)揮已有的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和通信機(jī)制的優(yōu)勢(shì),達(dá)到以盡量少的功耗更好地完成相關(guān)任務(wù)處理這幾年已成為片上網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)研究的熱點(diǎn)。本文基于典型的Mesh拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),從改進(jìn)二維下單目標(biāo)低功耗優(yōu)化算法、低功耗低延遲多目標(biāo)優(yōu)化算法和三維下簡(jiǎn)化映射空間三個(gè)方面展開(kāi)研究。具體研究工作如下:1、對(duì)如何將越來(lái)越復(fù)雜的應(yīng)用任務(wù)有效地映射到片上網(wǎng)絡(luò)處理單元上,達(dá)到以更少的能耗完成任務(wù),提出了一種遺傳算法和禁忌搜索算法相融合的新型片上網(wǎng)路低功耗映射算法。該方法充分利用遺傳算法的強(qiáng)大的全局搜索能力,融合禁忌搜索的局部搜索能力強(qiáng)和突出的翻山特性來(lái)彌補(bǔ)遺傳算法的局部搜索能力弱和早熟的缺陷,以實(shí)現(xiàn)更好的片上網(wǎng)絡(luò)低功耗效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在同樣的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和功耗模型下,禁忌搜索遺傳算法相比于早期的遺傳算法能效提升顯著,相比于后來(lái)改進(jìn)的MGA、AGA算法也有能效優(yōu)勢(shì)。2、針... 

【文章來(lái)源】:戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】:69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 片上網(wǎng)絡(luò)映射發(fā)展歷程
        1.1.2 片上網(wǎng)絡(luò)映射研究意義
    1.2 NoC映射基礎(chǔ)及相關(guān)技術(shù)
        1.2.1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        1.2.2 通信機(jī)制
        1.2.3 片上網(wǎng)絡(luò)映射
    1.3 NoC映射研究現(xiàn)狀
    1.4 片上網(wǎng)絡(luò)映射存在的問(wèn)題
    1.5 論文主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
        1.5.1 論文主要內(nèi)容
        1.5.2 論文章節(jié)安排
第二章 基于禁忌搜索遺傳算法的片上網(wǎng)絡(luò)低功耗映射方法
    2.1 引言
    2.2 問(wèn)題描述與模型建立
        2.2.1 低功耗問(wèn)題描述
        2.2.2 功耗模型
    2.3 基于禁忌搜索遺傳算法的低功耗映射
        2.3.1 解結(jié)構(gòu)
        2.3.2 禁忌搜索遺傳算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
    2.4 實(shí)驗(yàn)與分析
        2.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建
        2.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)量子遺傳算法的片上網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)映射方法
    3.1 引言
    3.2 問(wèn)題描述與模型建立
        3.2.1 多目標(biāo)問(wèn)題描述
        3.2.2 時(shí)延模型及多目標(biāo)模型
    3.3 基于改進(jìn)量子遺傳算法的映射方法
        3.3.1 解結(jié)構(gòu)
        3.3.2 初始解構(gòu)造
        3.3.3 量子遺傳算法原理及實(shí)現(xiàn)
    3.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置
        3.4.2 多目標(biāo)線性加權(quán)系數(shù)a的選取
        3.4.3 不同算法能耗對(duì)比
        3.4.4 收斂速度對(duì)比分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于簡(jiǎn)化解集空間的三維片上網(wǎng)絡(luò)低功耗映射方法
    4.1 引言
    4.2 問(wèn)題定義與模型構(gòu)建
        4.2.1 問(wèn)題定義
        4.2.2 功耗模型
    4.3 簡(jiǎn)化解集空間映射方法分析
        4.3.1 解結(jié)構(gòu)
        4.3.2 簡(jiǎn)化解集空間
        4.3.3 用智能算法在簡(jiǎn)化解集空間搜索最優(yōu)解
    4.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        4.4.2 簡(jiǎn)化解集空間前后對(duì)比
        4.4.3 不同算法能耗對(duì)比
        4.4.4 TSGA和QGA兩者收斂速度對(duì)比
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 研究工作總結(jié)
    5.2 未來(lái)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于混合混沌大爆炸算法的三維片上網(wǎng)絡(luò)低功耗映射[J]. 范星冉,宋國(guó)治,李加正.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2019(08)
[2]考慮任務(wù)不確定性的片上網(wǎng)絡(luò)魯棒性應(yīng)用映射問(wèn)題研究[J]. 王新玉,李治瑩,邵帥,虞志剛.  電子與信息學(xué)報(bào). 2019(05)
[3]DPSOGA:一種新型片上網(wǎng)絡(luò)映射算法[J]. 戴啟華,劉勤讓,沈劍良,孫淼.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2017(03)
[4]基于動(dòng)態(tài)自適應(yīng)離散粒子群算法的3D NoC低功耗映射方法[J]. 劉勤讓,戴啟華,沈劍良,趙博.  通信學(xué)報(bào). 2016(11)
[5]片上網(wǎng)絡(luò)映射優(yōu)化問(wèn)題研究與進(jìn)展[J]. 劉凌云,王琨,鄧植,張碧霞,顧華璽.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(07)
[6]三維片上網(wǎng)絡(luò)映射算法研究綜述[J]. 黃翠,張大坤,宋國(guó)治.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2016(02)
[7]三維片上網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 張大坤,黃翠,宋國(guó)治.  軟件學(xué)報(bào). 2016(01)
[8]基于改進(jìn)遺傳算法的片上網(wǎng)絡(luò)低功耗映射方法[J]. 戴啟華,劉勤讓,沈劍良,孫淼.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2016(06)
[9]三維片上網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)研究綜述[J]. 張大坤,宋國(guó)治,王蓮蓮,黃翠.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2015(02)
[10]低功耗片上網(wǎng)絡(luò)映射的遺傳及螞蟻融合算法[J]. 任向隆,安建峰,高德遠(yuǎn),樊曉椏.  西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(08)

博士論文
[1]片上網(wǎng)絡(luò)高效路由關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 周小鋒.西安電子科技大學(xué) 2017

碩士論文
[1]三維片上網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的研究[D]. 鄭亞振.天津工業(yè)大學(xué) 2018
[2]面向片上網(wǎng)絡(luò)映射的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 馬悅.天津工業(yè)大學(xué) 2018
[3]三維片上網(wǎng)絡(luò)映射技術(shù)研究[D]. 牛玉婷.西安電子科技大學(xué) 2017
[4]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[D]. 丁亞.合肥工業(yè)大學(xué) 2017



本文編號(hào):3164110

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