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探索片上网络路由中虚通道实现之间的权衡:基于元启发式算法的视角
《ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING》:Exploring the Trade-offs Between Virtual Channel Implementations in Network-on-Chip Routing: Metaheuristic Algorithm Perspectives
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月25日 来源:ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING 3.1
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摘要片上网络(NoC)技术是多核 SoC 芯片通信的主流范式,提供了可扩展性、能效和带宽片上互连。尽管其路由算法已趋成熟,但虚拟通道(VC)扩展问题——即每个路由器端口从 4 个虚拟通道(VC4)扩展至 8 个虚拟通道(VC8)——以及其在不同流量类型下影响的全面分析,目前的
片上网络(NoC)技术是多核 SoC 芯片通信的主流范式,提供了可扩展性、能效和带宽片上互连。尽管其路由算法已趋成熟,但虚拟通道(VC)扩展问题——即每个路由器端口从 4 个虚拟通道(VC4)扩展至 8 个虚拟通道(VC8)——以及其在不同流量类型下影响的全面分析,目前的研究仍显不足。本文旨在通过两种不同模拟器之间的系统比较和交叉验证来探讨该主题,这些模拟器在三种合成流量模型(UR、TR 和 SH)条件下,针对二维网格 NoC 架构进行了运行。实验使用 gem5 周期精确模拟器工具链的一部分 Garnet 3.0 进行,并通过 Noxim 平台进行了独立验证。感兴趣的指标包括在 0.04 至 0.52 包/周期/节点注入率下的平均片延迟、网络吞吐量、丢包率和能量消耗。诸如 GA、PSO 和 ACO 等元启发式优化方法在 NoC 的自然设计空间探索中得到了应用。在所有实验中,对于两种 VC 配置,UR 流量的表现均优于其他类型的流量,而无论 VC 数量如何,TR 流量均在早期阶段使网络饱和,揭示了静态缓冲区扩展的局限性。对于 UR 流量,将 VC 数量翻倍可使饱和点推迟 14%,而对于 TR 和 SH 流量,增加 VC 数量无法获得显著改善。在固定的 VC 配置下,能量消耗在不同流量模式下大致不变,但随着 VC 数量的增加而显著增加,这表明 VC 配置本身——而不仅仅是电路级设计——是能耗结果的首要驱动因素。统计分析(Wilcoxon 符号秩检验,按注入率配对)确认,VC 扩展仅对 UR 流量产生了显著的延迟改善(Cohen's \(d_z = 0.77\),\(p = 0.0044\));对于 TR 流量,效果显著但不利(Cohen's \(d_z = -1.29\),\(p = 0.0022\)),而对于 SH 流量则不显著(\(p = 0.22\))。在所有三种流量模式下,能量消耗随 VC 扩展显著且一致地增加,增幅为 84.6%–86.3%(平均 \(\approx \)85.6%)(\(p < 0.001\),Wilcoxon 符号秩检验,\(n = 15\)),表明额外虚拟通道的能耗是缓冲区和交叉开关硬件的固定结构开销,而非依赖于流量的效应。
片上网络(NoC)技术是多核 SoC 芯片通信的主流范式,提供了可扩展性、能效和带宽片上互连。尽管其路由算法已趋成熟,但虚拟通道(VC)扩展问题——即每个路由器端口从 4 个虚拟通道(VC4)扩展至 8 个虚拟通道(VC8)——以及其在不同流量类型下影响的全面分析,目前的研究仍显不足。本文旨在通过两种不同模拟器之间的系统比较和交叉验证来探讨该主题,这些模拟器在三种合成流量模型(UR、TR 和 SH)条件下,针对二维网格 NoC 架构进行了运行。实验使用 gem5 周期精确模拟器工具链的一部分 Garnet 3.0 进行,并通过 Noxim 平台进行了独立验证。感兴趣的指标包括在 0.04 至 0.52 包/周期/节点注入率下的平均片延迟、网络吞吐量、丢包率和能量消耗。诸如 GA、PSO 和 ACO 等元启发式优化方法在 NoC 的自然设计空间探索中得到了应用。在所有实验中,对于两种 VC 配置,UR 流量的表现均优于其他类型的流量,而无论 VC 数量如何,TR 流量均在早期阶段使网络饱和,揭示了静态缓冲区扩展的局限性。对于 UR 流量,将 VC 数量翻倍可使饱和点推迟 14%,而对于 TR 和 SH 流量,增加 VC 数量无法获得显著改善。在固定的 VC 配置下,能量消耗在不同流量模式下大致不变,但随着 VC 数量的增加而显著增加,这表明 VC 配置本身——而不仅仅是电路级设计——是能耗结果的首要驱动因素。统计分析(Wilcoxon 符号秩检验,按注入率配对)确认,VC 扩展仅对 UR 流量产生了显著的延迟改善(Cohen's \(d_z = 0.77\),\(p = 0.0044\));对于 TR 流量,效果显著但不利(Cohen's \(d_z = -1.29\),\(p = 0.0022\)),而对于 SH 流量则不显著(\(p = 0.22\))。在所有三种流量模式下,能量消耗随 VC 扩展显著且一致地增加,增幅为 84.6%–86.3%(平均 \(\approx \)85.6%)(\(p < 0.001\),Wilcoxon 符号秩检验,\(n = 15\)),表明额外虚拟通道的能耗是缓冲区和交叉开关硬件的固定结构开销,而非依赖于流量的效应。