參數(shù)分簇層次化NoC結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化及開(kāi)銷評(píng)估.pdf

1、片上網(wǎng)絡(luò)(Network-on-Chip,NoC)是片上多核互連通信的有效解決方案，提高了多核系統(tǒng)的擴(kuò)展性和通信帶寬。然而，隨著工藝的發(fā)展，芯片集成的核心數(shù)目不斷增加，平面NoC結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)延遲和吞吐性能不斷變差。為了克服傳統(tǒng)平面結(jié)構(gòu)的通信瓶頸，研究人員提出了層次化互連NoC，通過(guò)增加上層路由平面，提供更豐富的傳輸路徑和網(wǎng)絡(luò)資源，使之更適合大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)通信。
　　目前層次化 NoC結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)存在以下三方面的問(wèn)題：(1)層次化結(jié)構(gòu)在不同網(wǎng)

2、絡(luò)尺寸下設(shè)計(jì)不靈活、層間流量不均衡；(2)面向性能優(yōu)化時(shí)，層次化結(jié)構(gòu)的優(yōu)化探索問(wèn)題；(3)由于增加了多層網(wǎng)絡(luò)資源，層次化結(jié)構(gòu)的開(kāi)銷準(zhǔn)確評(píng)估問(wèn)題。本文針對(duì)以上問(wèn)題，分別從層次化NoC的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及結(jié)構(gòu)開(kāi)銷評(píng)估三個(gè)方面對(duì)層次化NoC結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究。論文的主要研究工作如下：
　　1、針對(duì)現(xiàn)有層次化NoC在不同節(jié)點(diǎn)規(guī)模下設(shè)計(jì)不靈活、層間流量不均衡的問(wèn)題，提出了一種基于參數(shù)分簇的層次化片上網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法(PHNoC)。采用2x2

3、與4x4的Mesh分簇作為各層互連單元，通過(guò)參數(shù)設(shè)定各層的分簇尺寸和層間鏈路數(shù)量，實(shí)現(xiàn)不同節(jié)點(diǎn)規(guī)模下結(jié)構(gòu)的靈活設(shè)計(jì)；同時(shí)設(shè)計(jì)了可實(shí)現(xiàn)層間流控的無(wú)死鎖路由算法，采用跨層流控參數(shù)實(shí)現(xiàn)層間的流量控制。PHNoC結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)延時(shí)和吞吐性能顯著提升，在較大規(guī)模256節(jié)點(diǎn)時(shí)，非均勻流量模式下，PHNoC的結(jié)構(gòu)相比2Dmesh結(jié)構(gòu)延時(shí)降低18.76％，吞吐提升18.57%。
　　2、現(xiàn)有層次化NoC多為經(jīng)驗(yàn)結(jié)構(gòu)，為了有效探索層次化NoC結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

4、空間，面向低延時(shí)的目標(biāo)，提出一種面向時(shí)延的層次化Mesh NoC結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法(LAHNS)。首先基于PHNoC建立了層次化結(jié)構(gòu)的參數(shù)模型，基于此模型和流量概率分布建立了網(wǎng)絡(luò)端到端延時(shí)解析模型，作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，最后通過(guò)模擬退火算法進(jìn)行優(yōu)化，快速搜索得到設(shè)計(jì)空間中延時(shí)最優(yōu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)組合。實(shí)驗(yàn)表明，延時(shí)解析模型準(zhǔn)確度可達(dá)98%以上，在均勻和非均勻流量模式下，優(yōu)化算法可有效降低層次化Mesh NoC延時(shí)，且系統(tǒng)規(guī)模越大效果越明顯。
　

5、　3、針對(duì)采用傳統(tǒng)分析方法評(píng)估層次化NoC面積開(kāi)銷不精確的問(wèn)題，提出基于路由節(jié)點(diǎn)度分類的層次化Mesh互連結(jié)構(gòu)面積開(kāi)銷評(píng)估模型(NDCB)。根據(jù)路由節(jié)點(diǎn)度與路由位置相關(guān)的特點(diǎn)，分別建立了路由、鏈路統(tǒng)計(jì)模型；進(jìn)而利用業(yè)界芯片面積開(kāi)銷模型——Orion，獲得精確的網(wǎng)絡(luò)面積開(kāi)銷模型。實(shí)驗(yàn)和ISE綜合結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)計(jì)算方法，NDCB模型具有較好的準(zhǔn)確性；此外，兩層的Mesh結(jié)構(gòu)資源在256節(jié)點(diǎn)內(nèi)增加10%，而三層時(shí)增加20%，因此在層次化N