片上网络多粒度层次化故障建模与仿真研究

来源 :电子科技大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:fh2039
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随着集成电路技术的发展,基于总线通信构架的片上系统(SoC)诸多弊端日益突出,片上网络(NoC)架构应运而生。然而由于芯片集成度的提高,使得片上网络芯片在生产过程和运行中更容易受到工艺波动的影响,导致出现故障的可能性也随之增加。因此,片上网络故障模型和容错可靠性成为近年来的研究热点,而现阶段的故障模型存在着不合理性,故障模型改进的同时必须通过相应的容错路由算法才能保证系统最大可靠性。基于此,本文针对如何建立合理适用的故障模型和相应容错路由算法,展开了研究。主要工作如下:(1)对片上网络传输层故障模型加以研究,建立了粗粒度错误包和细粒度丢包故障概率模型。分析片上网络通信中噪声电压与通道误码率的关系,结合汉明码和循环冗余校验码原理,得到它们各自的纠错极限;应用于本文的数据包结构,给出相应的粗粒度错误包和细粒度丢包故障模型。(2)研究了片上网络链路层故障模型,建立一种粗粒度链路时延故障模型和细粒度串扰性时序违规故障模型。对于粗粒度链路时延故障模型,本文分析超深亚微米条件下工艺波动对电路参数的影响,根据Elmore延迟模型并结合延迟余量给出延时故障模型;对于细粒度串扰性时序违规故障模型,利用双指数串扰模型得到串扰时间的近似高斯分布,并根据片上网络电路正常工作的时序约束,给出了串扰性时序违规故障模型。最后根据分析实验数据验证了两种模型的合理性。(3)研究了片上网络网络层故障模型和容错路由算法,建立了多粒度活跃性链路故障模型和量化的微粒度节点功能故障模型,提出一种简单快速的故障测量方法,实现了基于缓存动态重用的容错路由算法(CDRRA-QFM)。本文先自定义片上网络活路链路,建立多粒度的活跃性链路故障模型;针对当前功能故障模型的某种不确定性,提出量化的节点功能故障模型;通过加入输入输出缓存切换开关,实现应用于该模型的简单快速测量方法;最后通过动态重用链路暂时不可用端口的缓存和本地空闲时缓存实现了容错路由算法。EsyNet仿真结果显示,本文的多粒度活跃性链路故障模型更合理;测量方法开销小速度快,综合性能较优;CDRRA-QFM算法在平均网络延迟和吞吐量方面都优于当前基于功能故障的路由算法。
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