基于电压岛的片上网络低能耗设计关键技术研究

论文摘要

随着集成能力的飞速发展，片上网络（NoC）的能耗问题日益突出。基于电压岛的片上网络低能耗设计以能够大幅度降低片上能耗而受到广泛关注。目前，针对该设计的研究处于起步阶段，仍存在许多问题：1、现有的电压岛划分方法没有全面降低总能耗。2、现有的基于电压岛的低能耗路由算法难以进一步降低通信能耗。3、现有的基于电压岛的动态电压频率缩放（DVFS）控制算法缺乏有效的负载预测机制。针对上述问题，本文首先提出一种基于遗传算法的电压岛划分方法，降低了IP核能耗和电压/频率转换器件能耗。为进一步降低通信能耗，本文提出一种基于电压岛的低能耗路由算法。最后，提出一种基于岛间队列特征的DVFS控制算法，进一步降低总能耗。本文主要研究内容有：1、提出一种基于遗传算法的低能耗电压岛划分方法。该方法通过遗传算法的编码方法将电压岛划分和IP核映射相结合，同时完成电压岛划分和IP核映射两个关键设计步骤，通过遗传算子的设计保证了算法正确运行、快速收敛，通过罚函数的设计满足了截止期约束。仿真分析结果表明：该方法在满足截止期约束的条件下明显降低了总能耗，但是算法运行时间较长。2、提出一种基于电压岛的NoC低能耗路由算法。该算法以通信能耗为目标函数，应用遗传算法，在满足通信时延约束的条件下，得到能耗较低的确定性路由路径。针对现有路由算法中通信热点较多的问题，应用遗传算法的罚函数，在满足通信时延的前提下，减少了通信热点。仿真结果表明：该算法使用了较多的岛间通道，优化了通信热点，降低了通信能耗。3、提出一种基于岛间队列特征的DVFS控制算法。该算法引入岛间队列增长率来实现电压岛工作负载的预测，提高了算法的效率，通过全面考虑电压岛的输入/输出队列对电压岛工作频率的需求，在过载程度不高时，降低了岛间队列溢出的可能性。仿真结果表明：该算法明显减少了过载程度不高时发生溢出的岛间队列数量、优化了EDP，降低了总能耗。

论文目录

• 目录
• 表目录
• 图目录
• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 基于电压岛的 NoC 低能耗设计
• 1.3 研究现状及存在问题
• 1.3.1 现有电压岛划分方法存在问题
• 1.3.2 现有低能耗路由算法设计存在问题
• 1.3.3 现有 DVFS 控制算法存在问题
• 1.4 论文研究内容和结构安排
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 章节安排
• 第二章 基于遗传算法的低能耗电压岛划分法
• 2.1 引言
• 2.2 相关技术
• 2.2.1 NoC 拓扑结构
• 2.2.2 IP 核映射技术
• 2.2.3 面向应用的 NoC 设计
• 2.2.4 遗传算法
• 2.3 电压岛划分对片上能耗的影响分析
• 2.3.1 能耗模型
• 2.3.2 问题分析
• 2.4 算法设计思想
• 2.4.1 设计思想
• 2.4.2 基于电压岛的 NoC 低能耗设计流程
• 2.5 算法设计
• 2.5.1 个体编码方法
• 2.5.2 个体解码方法
• 2.5.3 适应度函数设计
• 2.5.4 遗传算子设计
• 2.5.5 罚函数设计
• 2.5.6 算法实现过程
• 2.6 仿真实验
• 2.6.1 实验环境及内容
• 2.6.2 仿真与结果分析
• 本章小结
• 第三章 基于遗传算法的低能耗路由算法
• 3.1 引言
• 3.2 NoC 路由算法
• 3.2.1 路由算法设计中的关键问题
• 3.2.2 确定性路由算法
• 3.2.3 最短路由算法
• 3.3 基于电压岛的 NoC 路由算法设计特点
• 3.4 算法设计思想
• 3.4.1 问题描述
• 3.4.2 问题分析
• 3.4.3 算法思想
• 3.5 基于遗传算法的低能耗路由算法设计
• 3.5.1 遗传算法个体编码解码方法：
• 3.5.2 适应度函数的设计
• 3.5.3 遗传算子设计
• 3.5.4 罚函数设计
• 3.5.5 算法实现
• 3.6 仿真实验
• 3.6.1 岛间通道数量对比
• 3.6.2 通信热点数量对比
• 3.6.3 能耗对比
• 本章小结
• 第四章 基于岛间队列特征的 DVFS 控制算法
• 4.1 引言
• 4.2 影响基于电压岛的 DVFS 控制算法主要因素分析
• 4.3 现有算法的主要问题分析
• 4.4 算法设计
• 4.4.1 电压岛间队列使用率的数学模型
• 4.4.2 算法思想描述
• 4.4.3 算法总体结构
• 4.4.4 算法原理
• 4.4.5 算法实现过程
• 4.5 仿真实验
• 4.5.1 能耗性能对比
• 4.5.2 岛间队列的通信稳定性验证
• 本章小结
• 第五章 结束语
• 参考文献
• 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作
• 致谢