一种适于动态部分可重构的NoC结构

提出了一种适用于动态部分可重构系统的NoC结构,它的主要优点是通信效率高和可扩展性好.为适应动态部分重构,NoC不仅传输普通数据,而且传输配置位流数据.NoC将每个资源节点作为一个配置区域,在网络数据包中加入类型域以区分普通数据与配置数据,并相应地将网络接口分为普通接口与配置接口.采用ModelSim对随机均匀分布模式进行了仿真测试,得出所设计网络的最高吞吐率为0.40 flit·cycle-1·Ip-1.为了验证系统的有效性,通过在Xilinx Virtex4 xc4vsx35-10芯片上构建原型系统进行实验.结果表明,系统能在50 MHz上正常工作.     

NoC中主要技术的研究与实现

本文对一些NoC相关重要技术进行了研究与分析,其中包括：片上网络模拟器的关键技术研究和框架的设计、低延迟NoC路由器设计、通信局部性对NoC性能的影响和通过配置长连线来提高片上网络的性能。     

消息传递型片上多核系统的设计

基于消息传递的编程模型设计了一款片上多核系统，该系统在4SymboltB@4的2D mesh片上网络中集成了16个小型RISC处理器，这些处理器各自使用一个可配置的私有SRAM用于指令和数据的存储，而处理器间的数据包通信则通过虫孔交换的路由器及网络接口实现.此外，在软件层面实现了基本的数据传输与进程同步接口，并采用SPMD并行模式设计了3个应用案例，以对该系统进行验证和性能分析.仿真及FPGA测试结果表明，对于整数矩阵乘法、浮点FFT计算以及基于灰度图像的模板匹配问题，该多核系统的并行加速比最高可分别达到7.6，10.5和15.9.     

面向片上网络通信的可重构路由算法

上互连网络(Network orl Chip,NoC)采用包交换和路由的方法替代传统总线,没有全局的连线,具有很好的可扩展性,是未来多核处理器内核间的主要通信方式.NoC在片上系统中的应用有很多研究,片上系统在通信模式和网络负载分配等方面一般具有稳定性.在通用多核处理器中,由于受核间通信模式不确定性、系统的可重构性等诸多因素影响,NoC的研究和设计更具复杂性和挑战性.本文重点分析面向NoC通信的可重构路由算法.     

基于遗传算法的片上网络虚通道分配算法

针对虚通道技术导致片上网络(NoC)面积增加的问题,提出了一种基于遗传算法的NoC虚通道分配算法.该算法利用分析模型计算出路由器每个输入端口的带宽利用率,并将该问题转化为遗传优化问题,根据所有端口带宽利用率的分布情况,引入遗传算法实现虚通道资源的分配.仿真结果表明:该算法有效地利用了系统的缓冲资源,提高了吞吐量;在保证网络性能的前提下,与均匀分配算法和贪婪分配算法相比,该算法可节省约39.6%的虚通道资源.     

片上网络路由算法的性能研究

在Turn Model模型的基础上,分析基于2DMesh结构的路由算法的性能.通过片上网络（NoC）模拟仿真实验平台NIRGAM,仿真路由算法在片上网络的延时性能.通过对路由算法影响功耗的综合分析,提出XY-YX路由算法是延时和低功耗性能表现都良好的NoC路由算法.     

基于DM9000A的嵌入式以太网接口设计与实现

文章提出了一种基于32位ARM处理器LPC2468和以太网控制器DM9000A的嵌入式以太网接口设计方法.硬件方面主要涉及以太网网络接口电路的设计,软件方面主要涉及以太网控制芯片驱动程序和上层网路协议.该嵌入式系统网络接入方案具有硬件接口简单、外围器件少、价格低廉、开发周期短等特点.     

基于调和距离量子多目标进化算法的NoC测试规划优化

如何实现测试时间和测试功耗协同优化是目前片上网络(Network-on-Chip,NoC)测试中亟待解决的问题.提出一种基于调和距离量子多目标进化算法(Harmonic distance quantum-inspired multiobjective evolutionary algorithm,HQMEA)的NoC测试规划优化方法.采用重用NoC作为测试存取机制(Test access mechanism,TAM)的并行测试方法,对NoC中的内核进行测试,节省测试资源,提高测试效率.提出的算法在量子多目标进化算法(Quantum-inspired multiobjective evolutionary algorithm,QMEA)的基础上,采用多进制概率角编码替代二进制概率幅编码,更好的适应NoC测试规划问题;采用调和距离替代拥挤距离(Crowding distance)能更好的衡量拥挤程度;采用混沌策略动态更新旋转角,能很好地兼顾了算法的探索和发掘能力.在ITC’02test benchmarks测试集上进行对比实验,结果表明相比量子多目标进化算法,提出的算法不仅提升了算法的收敛性,而且保证了Pareto解集良好的分布性.     

性能约束下功耗感知的电压频率岛NoC映射

针对支持电压频率岛(VFIs)的片上网络(NoC)功耗优化问题,定义了性能约束的功耗感知NoC映射问题,并提出一种基于遗传、蚂蚁算法融合的优化方法.通过在映射过程中同时考虑计算功耗、VFIs开销功耗及通信功耗,提高了算法的优化能力,降低了系统的总体功耗;通过将遗传算法与蚂蚁算法融合,利用遗传算法的快速搜索能力、蚂蚁算法精确优化能力,使优化算法兼顾了收敛速度和优化效果.实验结果表明:本算法在满足NoC性能要求的前提下,可显著降低VFIs NoC的功耗;具有收敛速度快,优化精度好的特点,适用于求解大规模NoC映射问题.     

基于片上网络资源节点的通信协议研究

为了克服总线架构的SoC设计方法不能有效解决片内多处理器系统的通信问题,应用NoC(片上网络)将计算机网络技术移植到芯片设计中,提出了一种适宜于片上网络资源节点通信的单向总线架构。借鉴以太网数据帧格式定义了数据传输协议,利用软核处理器MicroBlazer作为主资源节点,Flash控制器和RS232串口控制器作为从资源节点,在Xilinx FPGA开发板上验证了单向总线架构的可行性。该总线易于扩展资源节点,可实现主资源节点对两个及两个以上从资源节点的同时访问。实验证明,本设计单向总线结构简单,资源节点易于扩展,提高数据传输速率,增强系统性能。