一种降低三维片上网络功耗的映射方法技术

本发明专利技术提供了一种降低三维片上网络功耗的映射方法，属于三维大规模集成电路设计与制造、网络拓扑与图论以及智能优化算法的交叉学科领域。该方法包括：S1，生成初始种群，具体包括以下步骤：A1，将数字i放到个体X的第一个位置；A2，初始化可用集P＝{1,2,3,...,N}，N为CTG的IP核个数，将i从可用集P中删去；A3，任意选取可用集P中的一个数字n，将n放入个体X的所有可用处理单元的位置，计算放入这些位置后X的适应值，从这些适应值中找到最大的适应值Fit，记下n放到使得X的适应值最大的位置m，把<n,m,Fit>存到集合F中；A4，遍历集合F，找到Fit值最大的一个元素<n,m,Fit>。

Mapping method for reducing power consumption of three-dimensional on-chip network

The invention provides a mapping method for reducing the power consumption of a three-dimensional on-chip network, which belongs to the interdisciplinary field of the design and manufacture of a three-dimensional large-scale integrated circuit, network topology and graph theory, and intelligent optimization algorithm. The method includes: S1, initial population generation, including the following steps: A1, the first location of the digital I in the individual X; A2 can initialize set P = {1,2,3, N}, N,... CTG IP nuclear number, delete the I from the available set in P A3, an arbitrary selection; a digital n can be set in P, will be available all the position of the processing unit n into individual X, calculate the position of X into these fitness values from these fitness values found in the maximum fitness value of Fit, down n into making X fitness position m, the largest < N, m Fit>, to set F; A4; F Fit, through the collection, find the value of an element of the largest < N, m, Fit>.

【技术实现步骤摘要】
一种降低三维片上网络功耗的映射方法
本专利技术属于三维大规模集成电路设计与制造、网络拓扑与图论以及智能优化算法的交叉学科领域，具体涉及一种降低三维片上网络功耗的映射方法。
技术介绍
1958年世界诞生了第一个集成电路，随着集成度的提高集成电路板发展成为片上系统(System-on-Chip,SoC)，而且多核片上系统SoC的处理单元(ProcessingElements,PE)规模不断增加，为高效地连接数量巨大的PE，产生了二维片上网络(two-DimensionNetwork-on-Chip,2DNoC)这种主流的片上互联架构。而目前2DNoC在面积、功耗、布局布线、封装密度等方面都已达到了瓶颈，三维片上网络(three-DimensionNetwork-on-Chip,3DNoC)应运而生，3DNoC以其更短的全局互连、更高的性能、更低的互连损耗、更高的封装密度以及更小的体积等诸多优势成为了SoC的一个重要的研究方向。降低功耗问题是3DNoC所面临的一个关键问题，从多个途径降低3DNoC的功耗非常必要。映射决定知识产权(IntellectualProperty，IP)核(简称IP核)在3DNoC上的位置，好的映射能够有效降低3DNoC的功耗，因此如何实现3DNoC映射，使得功耗最小化的问题逐渐成为3DNoC领域的研究热点。NoC映射问题和任务调度问题相似，都是NP(指找不到在多项式时间内得到问题解的算法)难解问题，目前大多数的映射算法都采用启发式算法来寻找最优解。NoC映射问题对于嵌入式系统来说是迫切需要解决的问题，对于低功耗3DNoC映射问题的研究已有许多成果，如基于C3Map和ARPSO算法解决3DNoC的节能问题；通过改进粒子群算法解决3DNoC映射问题；结合温度感知和能耗降低的3DNoC映射算法；采用遗传算法解决3DNoC映射问题；针对多目标映射问题的解决方法；针对3D-Mesh结构，充分利用硅通孔(ThroughSiliconVia,TSV)技术，提出能量感知的运行时增量映射算法；通过优化网络的内部通信并且把处于发热量高层上的IP核放到散热片附近以减少3DNoC的信号TSV；结合映射结果信息采用对称的拓扑结构和死锁避免的路由算法来降低3DNoC的能耗；基于整数线性规划(Integerlinearprogramming,ILP)方法把异构处理单元放置到给定的3DNoC拓扑上以减少数据访问的开销；结合拓扑结构、路由算法、任务映射和处理单元放置提出的基于低垂直连接密度的系统优化遗传算法；针对3DNoC延迟感知提出的基于排序的多任务遗传算法；针对3DNoC提出动态蚁群算法以减少算法执行时间和提高算法的优化能力；基于ILP的静态热感知映射算法，探讨热约束在3DNoC上对温度和性能的影响。以上所有研究都各有侧重，由此可见，从不同角度研究3DNoC的映射问题是非常有必要的。3DNoC映射算法分为两大类，即启发式映射算法和非启发式映射算法，其中，启发式映射算法应用更为广泛。遗传算法是启发式算法，有许多研究者尝试应用遗传算法解决3DNoC的映射问题，如美国宾夕法尼亚州立大学的Addo-Quaye等人采用遗传算法解决了考虑热感知和通信感知的3DNoC映射问题；南京大学的王佳文、德国达姆施塔特工业大学的HaoyuanYing、南京航空航天大学的GuiFeng、航空电子系统综合技术重点实验室的GeFen等人均用遗传算法解决映射问题，并取得了重要研究成果。但是目前的方法功耗大，运行时间长，不利于实际应用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种降低三维片上网络功耗的映射方法，使得整个3DNoC的通信量最小，达到降低通信功耗的目的。本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种降低三维片上网络功耗的映射方法，设通信轨迹图CTG(N,C)为有向图，N为顶点集，节点ni∈N表示一个IP核，C为边集，有向边cij∈C表示节点ci到节点cj的边，wij表示边；设拓扑结构图TAG(T,E)为有向图，T为处理单元PE集合，ti∈T表示一个处理单元PE，E为边集，有向边eij表示节点ti到节点tj的边；每个处理单元PE能够向任何一个其他处理单元PE发送数据，CTG中的一个IP核能够映射到任何一个可用处理单元PE上；所述方法包括：S1，生成初始种群，具体包括以下步骤：A1，将数字i放到个体X的第一个位置；A2，初始化可用集P＝{1,2,3,...,N}，N为CTG的IP核个数，将i从可用集P中删去；A3，任意选取可用集P中的一个数字n，将n放入个体X的所有可用处理单元的位置，计算放入这些位置后X的适应值，从这些适应值中找到最大的适应值Fit，记下n放到使得X的适应值最大的位置m，把<n,m,Fit>存到集合F中；A4，遍历集合F，找到Fit值最大的一个元素<n,m,Fit>，把n放到个体X的第m个位置，把n从可用集P中删去；A5，重复A3和A4，直到可用集P为空，当P为空时，表示产生了新个体X，把X加入临时种群tempPop中；A6，重复A1到A5，生成N个个体；A7，将个体X中的任意两个坐标数字对换，生成一个新个体Y，即X的邻居个体，重复此步骤生成20个X的邻居个体放入临时种群tempPop中；A8，从临时种群tempPop中选取适应值最大的个体放入Pop中,得到初始种群；S2，用遗传算法对S1生成的初始种群进行进化操作，得到最优解,该最优解的通信量相对于其他解来说是最低的。所述A3中的适应值＝maxF-通信总量，所述通信总量为已放到PE上的IP核之间的通信总量，适应值的上界maxF为用户设定的，其大于所有个体的通信量。所述S2的遗传算法具体如下：(1)在运行之前将解空间的数据表示成运行时用的基因数据；(2)获取S1生成的初始种群，种群中每个个体对应一个解；(3)根据目标函数构造适值函数，计算种群中每个个体的适应值；(4)根据适应值的优劣不断地进行选择和繁殖操作，得到下一代种群；(5)达到终止条件后，选择适应值最好的个体作为算法的最优解。所述方法进一步包括：S3，根据S2得到的最优解生成仿真平台能够识别的通信模式文件；S4，仿真平台读取S3生成的通信模式文件进行仿真，得到3DNoC低功耗映射仿真结果。所述S3是这样实现的：B1，将CTG(N,C)里的边集C，根据S2得到的最优解X，转换成TAG的边集E，统计所有边的通信量之和wSum；B2，生成随机数1≤r≤n，如果第r条边为e13，则在通信模式文件中写入<13>，如果通信量等于0，则循环查找下一条边，直到找到通信量大于0的边，在通信模式文件中写入该条边的信息，将该条边的通信量减1；B3，重复步骤B2，直到所有边的通信量为0。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：仿真结果表明，随着种群规模的增大，本专利技术方法在功耗继续保持降低的同时，运行时间大幅度降低。当IP核数为82、种群规模为600时，I2G映射算法比IG映射算法运行时间降低了89.98％、平均功耗降低了16.36％。仿真实验表明，所提出的I2G映射算法行之有效。附图说明图1通信轨迹图PIP图2a3DNoC拓扑结构第一层图2b3DNoC拓扑结构本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种降低三维片上网络功耗的映射方法，其特征在于：设通信轨迹图CTG(N,C)为有向图，N为顶点集，节点ni∈N表示一个IP核，C为边集，有向边cij∈C表示节点ci到节点cj的边，wij表示边；设拓扑结构图TAG(T,E)为有向图，T为处理单元PE集合，ti∈T表示一个处理单元PE，E为边集，有向边eij表示节点ti到节点tj的边；每个处理单元PE能够向任何一个其他处理单元PE发送数据，CTG中的一个IP核能够映射到任何一个可用处理单元PE上；所述方法包括：S1，生成初始种群，具体包括以下步骤：A1，将数字i放到个体X的第一个位置；A2，初始化可用集P＝{1,2,3,...,N}，N为CTG的IP核个数，将i从可用集P中删去；A3，任意选取可用集P中的一个数字n，将n放入个体X的所有可用处理单元的位置，计算放入这些位置后X的适应值，从这些适应值中找到最大的适应值Fit，记下n放到使得X的适应值最大的位置m，把<n,m,Fit>存到集合F中；A4，遍历集合F，找到Fit值最大的一个元素<n,m,Fit>，把n放到个体X的第m个位置，把n从可用集P中删去；A5，重复A3和A4，直到可用集P为空，当P为空时，表示产生了新个体X，把X加入临时种群tempPop中；A6，重复A1到A5，生成N个个体；A7，将个体X中的任意两个坐标数字对换，生成一个新个体Y，即X的邻居个体，重复此步骤生成20个X的邻居个体放入临时种群tempPop中；A8，从临时种群tempPop中选取适应值最大的个体放入Pop中,得到初始种群；S2，用遗传算法对S1生成的初始种群进行进化操作，得到最优解,该最优解的通信量相对于其他解来说是最低的。...

【技术特征摘要】
1.一种降低三维片上网络功耗的映射方法，其特征在于：设通信轨迹图CTG(N,C)为有向图，N为顶点集，节点ni∈N表示一个IP核，C为边集，有向边cij∈C表示节点ci到节点cj的边，wij表示边；设拓扑结构图TAG(T,E)为有向图，T为处理单元PE集合，ti∈T表示一个处理单元PE，E为边集，有向边eij表示节点ti到节点tj的边；每个处理单元PE能够向任何一个其他处理单元PE发送数据，CTG中的一个IP核能够映射到任何一个可用处理单元PE上；所述方法包括：S1，生成初始种群，具体包括以下步骤：A1，将数字i放到个体X的第一个位置；A2，初始化可用集P＝{1,2,3,...,N}，N为CTG的IP核个数，将i从可用集P中删去；A3，任意选取可用集P中的一个数字n，将n放入个体X的所有可用处理单元的位置，计算放入这些位置后X的适应值，从这些适应值中找到最大的适应值Fit，记下n放到使得X的适应值最大的位置m，把<n,m,Fit>存到集合F中；A4，遍历集合F，找到Fit值最大的一个元素<n,m,Fit>，把n放到个体X的第m个位置，把n从可用集P中删去；A5，重复A3和A4，直到可用集P为空，当P为空时，表示产生了新个体X，把X加入临时种群tempPop中；A6，重复A1到A5，生成N个个体；A7，将个体X中的任意两个坐标数字对换，生成一个新个体Y，即X的邻居个体，重复此步骤生成20个X的邻居个体放入临时种群tempPop中；A8，从临时种群tempPop中选取适应值最大的个体放入Pop中,得到初始种群；S2，用遗传算法对S1生...

【专利技术属性】
技术研发人员：张大坤，宋国治，林华洲，
申请(专利权)人：天津工业大学，
类型：发明
国别省市：天津,12