基于多路径路由的片上网络重组缓存的上界优化方法技术

本发明专利技术公开了基于多路径路由的片上网络重组缓存的上界优化方法，通过以下步骤来实现：首先计算片上网络的路由节点冲突矩阵；计算每条子业务流冲突系数；求目标业务流无交叉路径组的冲突系数表；从冲突系数表得出最大最小预测范围；计算重组缓存值，得出优化结果。本发明专利技术的有益效果是提出来一种冲突预测片上网络重组缓存上界的优化方法来预测重组缓存的最大值和最小值，相比于全遍历方法，可以缩短分析时间，简化算法复杂度，提高效率，从而有效减少重组缓存区面积，降低片上网络设计成本。

【技术实现步骤摘要】
基于多路径路由的片上网络重组缓存的上界优化方法
本专利技术属于集成电路片上网络设计
，涉及基于多路径路由的片上网络重组缓存的上界优化方法。
技术介绍
《VeryLargeScaleIntegrationDesign》2007年1-11页中‘AmethodforroutingpacketsacrossmultiplepathsinNoCswithin-orderdeliveryandfault-toleranceguarantees’一文提出针对无交叉子业务流的多路径路由方法，以降低网络带宽需求和功耗需求，并针对瞬时和永久错误提出容错方案；不足之处在于没有讨论如何设置重组缓存的大小，从而存在丢包或重组缓存面积过大的风险；《Design,Automation&TestinEurope》2009年1058–1063页中‘In-networkreorderbuffertoimproveoverallNoCperformancewhileresolvingthein-orderrequirementproblem’一文中介绍了通过将重组缓存从路由器外边移到路由器里边，通过共享给其他业务流来提高重组缓存的利用率；不足之处同样没有给出重组缓存的设置方案，存在丢包或重组缓存面积过大的风险；《IEEETRANSACTIONSONCOMPUTER-AIDEDDESIGNOFINTEGRATEDCIRCUITSANDSYSTEMS》2010年12期1973-1986页中‘BufferOptimizationinNetwork-on-ChipThroughFlowRegulation’一文基于网络演算理论提出了片上路由器输入缓存的分析模型及其大小的分析方法；不足之处在于没有进一步研究位于业务流输出端的包重组缓存大小的分析方法。《IEEETRANSACTIONSONCOMPUTER-AIDEDDESIGNOFINTEGRATEDCIRCUITSANDSYSTEMS》第31卷第一期(2012年1月)第146-159页文章‘Memory-EfficientOn-ChipNetworkwithAdaptiveInterface’提出使用一种流线型的重新排序机制来实现业务在目的节点的排序，不足之处仍然没有给出重组缓存大小的设置方案，存在丢包或重组缓存面积过大的风险。《中国科技论文在线电子杂志》2013年64期中‘多路径路由NoC重组缓存区的分析及优化’一文基于网络验算提出了计算两条目标子流的重组缓存区模型，不足之处在于该文章在优化重组缓存上界中采用传统全遍历法，分析时间长，算法复杂度大。基于以上背景，本专利技术提出来一种冲突预测片上网络重组缓存上界的优化方法，通过冲突矩阵，推导出每条子业务流的冲突系数，进而从无交叉路径组冲突系数表中选出最大最小范围，来预测重组缓存的最大值和最小值。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供基于多路径路由的片上网络重组缓存的上界优化方法，解决了现有技术没有给出重组缓存上界的设置方案，存在重组缓存面积过大、浪费成本的问题。本专利技术所采用的技术方案是通过以下步骤来实现：步骤a：计算片上网络的路由节点冲突矩阵；步骤b：计算每条目标子业务流冲突系数；步骤c：求目标业务流无交叉路径组的冲突系数表；步骤d：从冲突系数表得出最大最小预测范围；步骤e：根据预测路径计算重组缓存值，得出优化结果。进一步，所述路由为多路径最短路由，所述片上网络为N×N(N≥2)的网络结构。进一步，业务流为分析路径得到的业务流划分为目标业务流和冲突业务流，目标业务流定义为所需要研究的对象，拆分为两条目标子业务流；冲突业务流定义为对目标业务流造成冲突的业务流，由于冲突的存在导致目标流中数据包后发先至形成重组缓存区。进一步，所述子业务流，为通过全遍历得到全拆分情况下所产生的所有子流，全拆分指每个路由节点都完全拆分。进一步，所述目标主流重组缓存值的上界普通计算公式为式中Δt1表示目标子流1上数据包的注入时间间隔，Δt2表示目标子流2上数据包的注入时间间隔，为目标子流1延迟上界与目标子流2延迟下界的差值，为目标子流2延迟上界与目标子流1延迟下界的差值。进一步，所述冲突矩阵为N2×4矩阵，行代表路由节点，范围为∈(1,N2)，列代表东西南北四个方向，由于是最短路由，北和西方向均为0，每个元素代表路由节点在其方向上的冲突系数，假设网路中共有M条冲突流，则节点在其方向上的冲突系数定义为(其中k代表冲突流，i代表路由节点，d代表路由节点的方向)，即为每条冲突流的参数(εr+ηb)乘以相应冲突流的节点拆分流量p的总和，r和b分别为表示业务流特性的平均转发速率和突发度，ε和η分别为平均转发速率和突发度对冲突的贡献指数，p为冲突流在每个节点的拆分流量，其中ε，η∈(0,1]。进一步，所述每条目标子业务流冲突系数，为把每条目标子流经过的节点在其方向上的冲突系数加和Csub-tag＝ΣCi,d(其中i代表目标子流经过的节点，d代表节点的方向)。进一步，所述无交叉，定义为拆分的两条目标子流不共享除起始节点和目的节点外的任一相同路由节点，通过设置约束条件A＝4(N-1),N≥2进行挑选。进一步，所述无交叉路径组冲突系数表，为挑选出无交叉路径组中路径冲突系数大的，作为无交叉路径组的冲突系数C(m,n)＝max(Csub-tag-m,Csub-tag-n)(其中m代表路径组的第一条子流，n代表路径组的第二条子流)，依据为路径组中重组缓存上界与延迟上界大的趋势一致，而子流冲突系数与子流延迟的趋势一致，因而可以用路径组中冲突系数大的来表征重组缓存上界。进一步，所述从冲突系数表得出最大最小预测范围，为从无交叉路径组对应的冲突系数表中得到由所有相同最值组成的预测范围对应的路径组，根据预测路径组计算相应的重组缓存值，从中挑选出重组缓存最大最小值。本专利技术的有益效果是提出来一种冲突预测片上网络重组缓存上界的优化方法来预测重组缓存的最大值和最小值，可以减少运行时间，降低运算复杂度。附图说明图1是本专利技术的方法步骤流程图；图2是本专利技术实施例的业务流配置图；图3(a)-(d)是本专利技术实施例目标业务流f和冲突业务流f4、f3f5、f6的全拆分图；图3(e)是本专利技术实施例目标子业务流f1的冲突情况图；图3(e*)是本专利技术实施例切割后目标子业务流f1的冲突情况图；图3(f)是本专利技术实施例目标子业务流f2的冲突情况图；图4(a)-(d)是本专利技术实施例冲突流f3f4f5f6的均匀拆分分布图；图5是本专利技术实施例冲突流f3f4f5f6对应的拆分矩阵图；图6是本专利技术实施例20条目标子业务流冲突系数与延迟上界的对比图；图7是本专利技术实施例4条冲突流对应的预测结果图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。如图1所示本专利技术的步骤流程，本专利技术涉及一种片上网络多路径最短路由算法，尤其涉及一种片上网络重组缓存上界的优化预测方法。本专利技术克服了现有优化方法中分析时间长，算法复杂度大等不足，提供了一种以最短多路径路由方式为切入点，以冲突预测为核心，片上网络(NoC)中重组缓存上界的优化方法。为了解决上述问题，本专利技术是通过以下方案实现的：步骤a：计算片上网络的路由节点冲突矩阵；步骤b：计算每条目标子业务流本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于多路径路由的片上网络重组缓存的上界优化方法，其特征在于通过以下步骤来实现：步骤a：计算片上网络的路由节点冲突矩阵；步骤b：计算每条目标子业务流冲突系数；步骤c：求目标业务流无交叉路径组的冲突系数表；步骤d：从冲突系数表得出最大最小预测范围；步骤e：根据预测路径计算重组缓存值，得出优化结果。

【技术特征摘要】
1.基于多路径路由的片上网络重组缓存的上界优化方法，其特征在于通过以下步骤来实现：步骤a：计算片上网络的路由节点冲突矩阵；步骤b：计算每条目标子业务流冲突系数；步骤c：求目标业务流无交叉路径组的冲突系数表；步骤d：从冲突系数表得出最大最小预测范围；步骤e：根据预测路径计算重组缓存值，得出优化结果；目标主流重组缓存值的上界BufferSize普通计算公式为：式中Δt1表示目标子流1上数据包的注入时间间隔，Δt2表示目标子流2上数据包的注入时间间隔，为目标子流1延迟上界与目标子流2延迟下界的差值，为目标子流2延迟上界与目标子流1延迟下界的差值；所述冲突矩阵为N2×4矩阵，行代表路由节点，范围为∈(1,N2)，列代表东西南北四个方向，由于是最短路由，北和西方向均为0，每个元素代表路由节点在其方向上的冲突系数，假设网路中共有M条冲突流，则节点在其方向上的冲突系数定义为其中k代表冲突流，i代表路由节点，d代表路由节点的方向，即为每条冲突流的参数(εr+ηb)乘以相应冲突流的节点拆分流量p的总和，r和b分别为表示业务流特性的平均转发速率和突发度，ε和η分别为平均转发速率和突发度对冲突的贡献指数，p为冲突流在每个节点的拆分流量，其中ε,η∈(0,1]；所述无交叉路径组冲突系数表，为挑选出无交叉路径组中路径冲突系数大的，作为无交叉路径组的冲突系数C(m,n)＝max(Csub-tag-m,Csub-tag-n)，其中m代表路径组的第一条子流，n代表路径...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜高明，李苗，宋宇鲲，张多利，王春来，刘鑫，尹勇生，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34