分享
分层立方体网络在NoC线性阵列中的最优嵌入_过汝燕.pdf
下载文档

ID:2370064

大小:1.74MB

页数:8页

格式:PDF

时间:2023-05-10

收藏 分享赚钱
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,汇文网负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。
网站客服:3074922707
分层 立方体 网络 NoC 线性 阵列 中的 最优 嵌入
h t t p:/ww w.j s j k x.c o mD O I:1 0.1 1 8 9 6/j s j k x.2 2 0 1 0 0 0 1 9到稿日期:2 0 2 2-0 1-0 4 返修日期:2 0 2 2-0 5-1 6基金项目:国家自然科学基金联合基金(U 1 9 0 5 2 1 1);江苏高校优势学科建设工程资助项目T h i sw o r kw a ss u p p o r t e db yt h eJ o i n tF u n do f t h eN a t i o n a lN a t u r a l S c i e n c eF o u n d a t i o no fC h i n a(U 1 9 0 5 2 1 1)a n dP r o j e c tF u n d e db y t h eP r i o r i t yA c a d e m i cP r o g r a mD e v e l o p m e n to f J i a n g s uH i g h e rE d u c a t i o nI n s t i t u t i o n s.通信作者:王岩(w a n g y a n m e s u d a.e d u.c n)分层立方体网络在N o C线性阵列中的最优嵌入过汝燕1王 岩1樊建席1樊卫北21苏州大学计算机科学与技术学院 江苏 苏州2 1 5 0 0 62南京邮电大学计算机学院 南京2 1 0 0 0 3(2 0 2 0 5 2 2 7 0 1 5s t u.s u d a.e d u.c n)摘 要 随着大数据时代的到来,大规模计算的需求使得人们对芯片性能的要求日益提高,片上网络(N e t w o r k-o n-C h i p,N o C)作为芯片内部以网络通信为中心的互连结构,在通信的各个方面实现了良好的平衡。N o C组件的物理布局及互连方式对芯片的总体性能(如信号延迟、电路成本等)有着很大的影响,因芯片面积有限,最小化连接组件的导线总长度,即最小化线长,被作为芯片设计的重点。分层立方体网络(H i e r a r c h i c a lC u b i cN e t w o r k,HC N)具有通信延迟低、可靠性和扩展性高等优点,而线性阵列是N o C常用的拓扑结构之一,将分层立方体网络移植到线性阵列上,就可以在线性阵列上模拟分层立方体网络的结构和算法。图嵌入是实现网络移植的关键技术。在图嵌入中,最小化导线总长度的目标可以通过求解具有最小线长的最优嵌入来达成。文中主要研究了分层立方体网络在线性阵列中的最优嵌入问题。首先,通过研究分层立方体网络的最优集,提出了分层立方体网络在线性阵列中的一种嵌入方案h e l,并证明在嵌入方案h e l下的线长相比其他嵌入方案下的线长是最小的,即h e l为最优嵌入;然后给出了嵌入h e l下线长的精确值以及一个时间复杂度为O(N)的嵌入算法,其中N为n维分层立方体网络的顶点数且N=22n;其次,还给出了分层立方体网络在N o C上的线性物理布局算法;最后,通过对比实验评估了嵌入h e l的性能。关键词:片上网络;图嵌入;线长;分层立方体网络;线性阵列中图法分类号 T P 3 9 3 O p t i m a lE m b e d d i n go fH i e r a r c h i c a lC u b i cN e t w o r k s i n t oL i n e a rA r r a y so fN o CGUOR u y a n1,WANGY a n1,F ANJ i a n x i1a n dF AN W e i b e i21S c h o o l o fC o m p u t e rS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,S o o c h o wU n i v e r s i t y,S u z h o u,J i a n g s u2 1 5 0 0 6,C h i n a2S c h o o l o fC o m p u t e r,N a n j i n gU n i v e r s i t yo fP o s t sa n dT e l e c o mm u n i c a t i o n s,N a n j i n g2 1 0 0 0 3,C h i n a A b s t r a c t W i t ht h ea d v e n t o f t h e e r ao f b i gd a t a,t h ed e m a n do f l a r g e-s c a l e c o m p u t i n gm a k e s t h e r e q u i r e m e n t s o n t h ep e r f o r m a n c eo f c h i p sc o n s t a n t l y i n c r e a s i n g.N e t w o r k-o n-C h i p(N o C),a san e t w o r k-c o mm u n i c a t i o n-c e n t e r e d i n t e r c o n n e c t i o ns t r u c t u r eo nc h i p s,h a sa c h i e v e dag o o dt r a d e o f f i na l l a s p e c t so fc o mm u n i c a t i o n.T h ep h y s i c a l l a y o u ta n di n t e r c o n n e c t i o nm o d eo fN o Cc o m p o n e n t sh a v eas i g n i f i c a n t i m p a c to nt h eo v e r a l l p e r f o r m a n c eo f t h ec h i p(s u c ha ss i g n a l d e l a y,c i r c u i t c o s t).D u e t ot h e l i m i t e da r e ao f t h ec h i p,m i n i m i z i n gt h e t o t a l l e n g t ho fw i r e sc o n n e c t i n gc o m p o n e n t s,i no t h e rw o r d s,m i n i m i z i n gw i r e l e n g t h,i sc o n s i d e r e da s t h ek e yo f c h i pd e s i g n.T h eh i e r a r c h i c a l c u b i cn e t w o r k i s a ne x c e l l e n t i n t e r c o n n e c t i o nn e t w o r kw h i c hh a s l e s s c o mm u n i c a t i o nd e l a y,b e t t e rr e l i a b i l i t ya n dg r e a t e rs c a l a b i l i t yw h i l e t h e l i n e a ra r r a y i so n eo f t h ec o mm o nt o p o l o g i e so fN o C.W h e nt h eh i e r a r c h i c a l c u b i cn e t-w o r k i sp o r t e dt ot h e l i n e a r a r r a y,t h es t r u c t u r ea n da l g o r i t h mo fh i e r a r c h i c a l c u b i cn e t w o r kc a nb es i m u l a t e do nt h e l i n e a r a r r a y.G r a p he m b e d d i n g i s ak e y t e c h n o l o g y t or e a l i z en e t w o r kp o r t i n g.I ng r a p he m b e d d i n g,t h eg o a l o fm i n i m i z i n gt h e t o t a lw i r e l e n g t hc a nb ea c h i e v e db yf i n d i n gt h eo p t i m a le m b e d d i n gw i t hm i n i m u m w i r e l e n g t h.T h i sp a p e rm a i n l ys t u d i e st h eo p t i m a le m b e d d i n gp r o b l e mo fh i e r a r c h i c a l c u b i cn e t w o r k si n t ol i n e a ra r r a y sw i t hm i n i m u m w i r e l e n g t h.F i r s t l y,b ys t u d y i n gt h eo p t i m a ls e to ft h eh i e r a r c h i c a l c u b i cn e t w o r k,a ne m b e d d i n gs c h e m eh e lo f h i e r a r c h i c a l c u b i cn e t w o r k s i n t o l i n e a r a r r a y s i sp r o p o s e d,a n d i t i sp r o v e dt h a t t h ew i r e l e n g t hu n d e rh e li sm i n i m u mc o m p a r e dw i t ho t h e re m b e d d i n gs c h e m e s,t h a t i s,h e li sa no p t i m a l e m b e d d i n g.T h e n,t h ee x a c tv a l u eo f t h ew i r e l e n g t hu n d e rh e la n da ne m b e d d i n ga l g o r i t h m w i t hO(N)t i m ec o m p l e x i t ya r eg i v e n,w h e r eN=22ni st h en u m b e ro fv e r t i c e so f t h en-d i m e n s i o n a l h i e r a r c h i c a l c u b en e t w o r k.F u r t h e r m o r e,a na l g o r i t h mo f p h y s i c a l l i n e a r l a y o u t i nN o Cf o rh i e r a r c h i c a l c u b i cn e t w o r k s i sp r o p o s e d.F i n a l l y,c o m p a r i s o ne x p e r i m e n t s a r e c o n d u c t e d t oe v a l u a t e t

此文档下载收益归作者所有

下载文档
你可能关注的文档
收起
展开