学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
片上网络路由算法和映射算法研究
作 者: 徐欣
导 师: 王长山
学 校: 西安电子科技大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 片上网络 路由算法 映射算法 蚁群算法
分类号: TN47
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 70次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
片上网络(NoC)已经成为微电子和通讯方面的热点研究,它的主要思想是将互联网络上的技术引入到片上网络中来。随着片上系统(System on chip,SoC)集成度的逐步提高,传统的总线结构的弊端逐渐暴露出来,比如总线带宽、全局同步等,而片上网络可以有效的解决这些问题。在片上网络研究的关键技术中,路由算法决定了分组发送的选择路径,对网络的吞吐、时延、服务质量等将产生很大的影响。映射算法决定每个处理单元在NoC的位置,根据其优化的目的不同,它将对NoC系统的功耗、时延、面积、负载均衡等产生重大的影响。本文主要针对片上网络的路由算法和映射算法两方面进行了研究,主要的工作包括如下两个方面:1.在研究现有互联网络和片上网络确定性和适应性路由的基础上,提出了一种确定性和适应性相结合的路由算法DRM。该算法主要用于解决不规则2Dmesh拓扑结构中面向规则的拓扑的路由算法无法保证连通性,而现有算法为了保证连通性而使用了较多的虚信道的问题。仿真结果表明,DRM路由算法相比Boppana算法和VirtualNetwork算法,具有一定的性能优势。2.在研究现有片上网络映射算法、全局优化算法的基础上,设计了一种结合了任务分配与任务调度的面向低能耗的多步映射算法。与传统的映射算法相比,该算法将片上网络设计中的任务调度与分配的因素结合到片上网络的映射算法中来,该映射算法分为三个阶段分别是:任务调度、IP核映射、数据模块映射。仿真结果表明,该映射方法可使Noc系统的功耗得到有效的减少。
|
全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-7 第一章 绪论 7-13 1.1 片上网络的产生背景及原因 7-9 1.1.1 片上网络产生的背景 7-8 1.1.2 片上网络产生的原因 8-9 1.2 片上网络系统设计 9-11 1.2.1 片上网络的结构特点 9-10 1.2.2 片上网络设计流程 10-11 1.3 片上网络研究的发展现状及趋势 11-12 1.3.1 片上网络的发展现状 11 1.3.2 片上网络的发展趋势 11-12 1.3.3 片上网络的研究价值 12 1.4 论文内容及结构 12-13 第二章 片上网络关键技术 13-35 2.1 片上网络的拓扑结构 13-18 2.1.1 拓扑结构主要性能指标 13-14 2.1.2 片上网络的拓扑结构 14-18 2.2 常见交换机制 18-22 2.2.1 电路交换 18-19 2.2.2 分组交换 19-20 2.2.4 切通交换 20-21 2.2.5 改进的虫孔 21 2.2.6 管道式电路交换 21 2.2.7 各种机制对比分析 21-22 2.3 片上网络的映射 22-26 2.3.1 映射算法的定义 22-23 2.3.2 映射算法的算法实现 23-26 2.4 片上网络路由算法 26-33 2.4.1 死锁 27-28 2.4.2 活锁 28 2.4.3 饿死 28-29 2.4.4 路由算法的分类 29 2.4.5 无关路由算法 29-30 2.4.6 自适应路由算法 30-33 2.5 本章小结 33-35 第三章 一种不规则2DMESH的NOC路由算法 35-45 3.1 问题描述 35-36 3.2 相关定义和定理 36-37 3.3 算法描述 37-40 3.3.1 绕行方向选择函数F 38-39 3.3.2 无死锁绕行方案 39-40 3.4 算法仿真 40-44 3.4.1 仿真平台 40-42 3.4.2 仿真结果比较 42 3.4.3 仿真结果分析 42-44 3.5 本章小结 44-45 第四章 面向能耗的NOC映射方法 45-57 4.1 问题描述 45-47 4.2 映射算法描述 47-52 4.2.1 任务调度 47-49 4.2.2 IP核映 49-51 4.2.3 数据单元映射 51-52 4.3 算法仿真 52-55 4.3.1 仿真设置 53-54 4.3.2 仿真分析 54-55 4.4 本章小节 55-57 第五章 结束语 57-59 5.1 工作总结 57-58 5.2 展望 58-59 致谢 59-61 参考文献 61-65 在读期间研究成果 65
|
相似论文
- 多导弹协同作战突防效能评估及组合优化算法研究,TJ760.1
- 基于蚁群算法的电梯群优化控制研究,TU857
- 动态环境下移动对象导航系统相关技术的研究,TP301.6
- AUTOSAR系统建模方法的研究与实现,TP311.52
- 基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究,TP242
- 改进的蚁群算法及其在TSP上的应用研究,TP301.6
- 基于免疫机制蚁群算法的电力系统无功优化研究,TP18
- 基于视觉反馈与行为记忆的GPU并行蚁群算法,TP301.6
- AODV在无线传感器网络中的改进与实现,TP212.9
- 基于物理拓扑感知的Chord算法研究,TP393.02
- 电渣炉过程控制系统的设计及优化控制,TP273
- 一种车联网智能终端设计及其路由算法研究,TP391.44
- ZigBee无线网络路由协议研究,TP212.9
- Ad Hoc网络中分簇路由算法的研究,TN929.5
- 多域多层光网络生存性关键技术研究,TN929.1
- 自动交换光网络时延对称业务的路径保护算法研究,TN929.1
- 一种提高固态硬盘随机写性能的cache策略,TP333
- 图像信息处理机的图像处理方法研究,TP391.41
- 基于M-Bus的数据采集与传输系统,TP274.2
- 智能光网络中路由选择算法的研究,TN929.1
- 面向无线传感器网络的多路径路由协议研究,TN915.04
中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 微电子学、集成电路(IC) > 大规模集成电路、超大规模集成电路
© 2012 www.xueweilunwen.com
|