基于链路的NoC延时优化方法研究

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片上网络(Network-on-Chip,NoC)可以有效改善片上系统(System-on-Chip,SoC)遇到的瓶颈,近年来已经成为国内外的研究热点。延时是NoC性能评价的重要指标,减小网络平均延时是NoC设计的重要目标之一。如何在较低的成本投入下,用简单的方法减小网络平均延时,获得良好的网络性能,具有非常重要的研究意义。传统的延时优化方法,主要从拓扑结构、路由算法及Mapping算法等方面入手。本文采用一种新的延时优化方法:基于确定性路由算法,根据NoC网络中各通信节点数据量分布情况,找出容易发生拥塞的节点,依据节点位置,局部增加网络带宽,减少网络繁忙节点,缓解拥塞,从而减小网络平均延时。在OPNET仿真平台下对Mesh拓扑结构、不同路由算法的NoC建立模型,进行验证。仿真结果表明,这种局部优化带宽的方法可以在较低成本投入下,显著改善网络的延时性能,并且具有一定的通用性。本文主要的工作如下:1.针对Mesh拓扑结构,基于XY路由算法和O-E路由算法,依次从进程层、节点层、和网络层对NoC网络进行建模,建立了一个8×8规模的二维NoC网络模型。2.对基于XY路由算法的2D Mesh结构NoC网络模型,在网络带宽充裕的情况下进行仿真,统计各链路数据量大小,分析繁忙节点数量以及在整个网络中所处的位置。3.根据仿真得到的节点繁忙情况,在不改变路由算法的前提下,采用一种局部增加环路网络带宽的方法,改善网络延时。对比带宽优化前后的网络性能,结果表明,这种局部优化带宽的方法可以有效减小网络平均延时,而且实现过程简单,代价较小。之后多次改变网络数据量,对带宽优化前后的网络进行性能对比。结果表明,在不同数据量情况时,局部带宽优化后的NoC网络均取得较好的网络延时性能,具有一定通用性。4.相同数据量情况下,对基于XY路由算法带宽优化后的NoC网络模型和基于O-E路由算法的相同规模NoC网络模型进行仿真,并对比性能。结果表明,在一定数据量范围内,本文中带宽优化后的NoC网络,可以得到比基于O-E路由算法的NoC网络更小的网络平均延时。
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