動靜態(tài)結合NoC映射技術研究.pdf

1、隨著集成電路工藝的發(fā)展，芯片集成度越來越高，功耗密度越來越大，由此導致的熱量集中，使得芯片產生“熱點”，進而影響芯片的可靠性和壽命。對于片上網絡(Network-on-Chip，NoC)，通過尋找合理映射方案分配各個節(jié)點任務，是解決功耗溫度問題的有效措施?，F(xiàn)有研究存在算法復雜、優(yōu)化目標單一、方法片面等問題。本文提出一種基于離散螢火蟲算法(Discrete Firefly Algorithm，DFA)的面向功耗溫度的動靜態(tài)結合NoC映射技

2、術，主要工作如下:
　　1)建立基于DFA的面向功耗溫度的NoC映射算法。根據(jù)NoC功耗模型和NoC溫度模型將NoC映射與NoC功耗溫度聯(lián)系起來，使用離散螢火蟲算法和線性加權和法求解面向功耗溫度的多目標優(yōu)化問題，優(yōu)化任務映射后NoC系統(tǒng)的功耗和溫度。實驗結果表明，與初始最優(yōu)映射方案相比，全局最優(yōu)映射方案通信總量（與功耗正相關）優(yōu)化36.24％，最大溫度優(yōu)化12.97％;與面向通信總量的NoC映射算法相比，本算法犧牲2.74％的通信

3、總量，使得最大溫度降低11.85％。
　　2)建立面向功耗溫度的動靜態(tài)結合NoC映射技術。根據(jù)NoC最高溫度節(jié)點位置所有可能情況，建立完備的溫度模式;離線時，對于每種溫度模式，以NoC功耗、最高溫度和目標節(jié)點溫度為優(yōu)化目標，使用基于DFA的映射算法，求解最優(yōu)映射方案，建立映射庫;在線時，根據(jù)系統(tǒng)最高溫度節(jié)點位置，匹配溫度模式，調用映射庫中相應映射方案，優(yōu)化NoC系統(tǒng)功耗溫度。實驗結果表明，靜態(tài)優(yōu)化時，通信總量優(yōu)化42.46％，最大

4、溫度優(yōu)化9.50％;動態(tài)調度時，目標節(jié)點溫度最大優(yōu)化30.75％，最小優(yōu)化12.86％，平均優(yōu)化22.69％。
　　3)建立面向功耗溫度的動靜態(tài)結合NoC映射硬件平臺。硬件平臺包括基于AMBA的SoC平臺和基于蟲孔路由的可配置NoC平臺，其中SoC平臺用于溫度計算、模式匹配、任務分配，NoC平臺用于任務運行、流量監(jiān)控。實驗結果表明，動靜態(tài)結合映射硬件平臺與動靜態(tài)結合映射技術間的誤差均值為0.2512，誤差標準差為0.131311;