基于離散螢火蟲的眾核SoC映射方法研究.pdf

1、NoC映射問題是NoC領域的研究熱點之一，映射的好壞直接影響片上網絡系統(tǒng)整體的延遲、功耗等方面的性能?，F有研究大多數都是應用啟發(fā)式優(yōu)化算法來解決片上網絡映射問題，但算法優(yōu)化時間過長，當眾核規(guī)模大時，需要占用大量的計算時間和資源，而改進的算法以犧牲解的精度提升優(yōu)化速度。螢火蟲算法是一種新型的啟發(fā)式優(yōu)化算法，本文基于離散螢火蟲算法來解決片上網絡映射問題，主要工作如下:
　　1、基于離散螢火蟲算法的2D片上網絡映射算法。針對現有的離散螢

2、火蟲算法不能解決2D NoC映射問題，重新定義螢火蟲類，使離散螢火蟲算法與片上網絡映射聯系起來。重新定義2D映射算法初始化規(guī)則，隨機給出初始化映射方案。重新定義螢火蟲之間的距離的計算方法，作為判斷移動的影響因子。定義螢火蟲移動規(guī)則分為α移動步驟和β移動步驟，用于尋找更優(yōu)的映射方案。2D片上網絡映射實驗結果表明，與初始化中的最優(yōu)映射方案相比，全局最優(yōu)映射方案的總通訊損耗優(yōu)化了41.46％。與離散粒子群映射算法相比，探索能力更強，平均微片延

3、遲最大優(yōu)化了58.005％，平均包延遲最大優(yōu)化了42.874％。
　　2、基于離散螢火蟲算法的3D片上網絡映射算法:針對3D NoC拓撲結構特點，重新定義初始化規(guī)則、定義螢火蟲之間距離的計算方法。3D片上網絡映射實驗結果表明，與基于離散粒子群映射算法相比，可找到最優(yōu)映射方案。與離散粒子群映射算法相比，穩(wěn)定性更好，所用的CPU執(zhí)行時間最大優(yōu)化了69.656％。
　　3、設計一種支持多路接入的網絡接口和一種基于自相似的流量發(fā)生器