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光片上网络IP核映射算法研究

王佳辉  
【摘要】:随着半导体技术的不断发展,单个处理器上集成的处理核数目越来越多。片上网络(Network-on-Chip,NoC)由于其良好的扩展性和并行性成为了多核处理器的片上通信基础。采用光信号作为数据传输媒介的光片上网络(Optical NoC,ONoC)具有高带宽、低时延和低功耗等优异性能,被认为是一种很有前景的NoC架构。但由于光信号与光器件的固有属性,光信号在ONoC上传输时面临着插入损耗与串扰噪声问题,严重影响了多核处理器的通信性能和能耗。ONoC的插入损耗与串扰噪声受到光信号传输路径的影响,而应用程序的IP映射结果关系到ONoC上的流量分布,进而对ONoC的插入损耗与串扰噪声产生影响。因此如何在ONoC上进行IP核映射成为了研究人员关心的重要问题。本文针对ONoC的IP核映射问题提出了单应用映射算法和多应用映射算法。针对ONoC的单应用映射,本文提出了一种基于非支配排序遗传算法-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ)的多目标IP核映射方法,通过建立串扰噪声、插入损耗多目标联合优化的光片上网络IP核映射模型,设计求解多目标优化的进化算法NSGA-Ⅱ,从而在IP核映射时同时优化ONoC中的插入损耗和串扰噪声。实验结果表明,与单目标映射算法相比,本文的IP核映射方法在串扰噪声相近的情况下平均降低了插入损耗15.5%,在插入损耗相近的情况下平均降低了串扰噪声82.7%。针对ONoC的多应用映射,本文提出了一种用于多应用映射的基于盒子的碎片整理算法DEBin。针对基于Crux光路由器的ONoC的特点,为了在ONoC多应用映射时降低ONoC的插入噪声与串扰损耗,提高多核处理器的吞吐率,DEBin在整理碎片时对当前正在运行的应用程序按照其映射区域的大小进行排序,优先将映射区域的高度相同的应用放置在同一盒子中,使得空闲处理核聚集,以便为后续到达的应用程序预留映射区域。实验结果表明,在多应用映射中使用DEBin进行整理碎片可以最高提升多核处理器的吞吐率13.8%,同时极大缩短应用的等待时间。


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