動(dòng)靜態(tài)結(jié)合NoC映射技術(shù)研究.pdf

1、隨著集成電路工藝的發(fā)展，芯片集成度越來(lái)越高，功耗密度越來(lái)越大，由此導(dǎo)致的熱量集中，使得芯片產(chǎn)生“熱點(diǎn)”，進(jìn)而影響芯片的可靠性和壽命。對(duì)于片上網(wǎng)絡(luò)(Network-on-Chip，NoC)，通過(guò)尋找合理映射方案分配各個(gè)節(jié)點(diǎn)任務(wù)，是解決功耗溫度問(wèn)題的有效措施?，F(xiàn)有研究存在算法復(fù)雜、優(yōu)化目標(biāo)單一、方法片面等問(wèn)題。本文提出一種基于離散螢火蟲(chóng)算法(Discrete Firefly Algorithm，DFA)的面向功耗溫度的動(dòng)靜態(tài)結(jié)合NoC映射技

2、術(shù)，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(lái)，使用離散螢火蟲(chóng)算法和線性加權(quán)和法求解面向功耗溫度的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，優(yōu)化任務(wù)映射后NoC系統(tǒng)的功耗和溫度。實(shí)驗(yàn)結(jié)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(guān)）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(dòng)靜態(tài)結(jié)合NoC映射技術(shù)。根據(jù)NoC最高溫度節(jié)點(diǎn)位置所有可能情況，建立完備的溫度模式;離線時(shí)，對(duì)于每種溫度模式，以NoC功耗、最高溫度和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)溫度為優(yōu)化目標(biāo)，使用基于DFA的映射算法，求解最優(yōu)映射方案，建立映射庫(kù);在線時(shí)，根據(jù)系統(tǒng)最高溫度節(jié)點(diǎn)位置，匹配溫度模式，調(diào)用映射庫(kù)中相應(yīng)映射方案，優(yōu)化NoC系統(tǒng)功耗溫度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，靜態(tài)優(yōu)化時(shí)，通信總量?jī)?yōu)化42.46％，最大

4、溫度優(yōu)化9.50％;動(dòng)態(tài)調(diào)度時(shí)，目標(biāo)節(jié)點(diǎn)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(dòng)靜態(tài)結(jié)合NoC映射硬件平臺(tái)。硬件平臺(tái)包括基于AMBA的SoC平臺(tái)和基于蟲(chóng)孔路由的可配置NoC平臺(tái)，其中SoC平臺(tái)用于溫度計(jì)算、模式匹配、任務(wù)分配，NoC平臺(tái)用于任務(wù)運(yùn)行、流量監(jiān)控。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，動(dòng)靜態(tài)結(jié)合映射硬件平臺(tái)與動(dòng)靜態(tài)結(jié)合映射技術(shù)間的誤差均值為0.2512，誤差標(biāo)準(zhǔn)差為0.131311;