基于空间特性优化的映射布局算法研究

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随着半导体工艺技术的发展,集成电路设计者能够将越来越复杂的电路功能集成到单硅片上,并最终在20世纪90年代中期开发出SoC(System on Chip,系统芯片)。SoC代表着集成电路向集成系统转变的大方向。但是,随着SoC中所包含的IP核数目增至成千上万的时候,现有的以总线结构为通信基础的SoC技术面临着在性能、功耗、延时和可靠性等方面的巨大挑战。为了解决复杂SoC所面临的问题,在2001年左右,一些研究机构借鉴和吸收通信网络中的一些思想,提出了以通信为核心的复杂SoC的IP核的集成方法,即片上网络(Network on Chip,NoC).本文的研究工作主要集中在一下几个方面,首先对目前片上网络设计中的路由算法,交换技术,帧传输技术,网络拓扑,映射布局等方面做了详细的介绍。其次,本文提出一种基于贪心思想的映射布局算法,本文集中讨论了几种常用的数据结构方式:0-tree, B*tree,队列结构,Map结构。随着应用负载的形式与种类的不断地增多,0-tree以及B*tree结构无法满足不规则应用负载以及非联通负载的要求。本文算法采用更加灵活的队列结构对映射布局进行建模,使用队列结构移动模块的时间复杂度仅为0(1),旋转模块的时间复杂度为0(n),计算解的质量的时间复杂度为0(a3)。通过Map结构的辅助,计算解的质量的时间复杂度降低为0(a2)。在本文中使用了一些新的技术,如:标志位标示法,动态窗口策略,初始布局优化方法,移动估值矩阵等。标志位标示法解决了Map结构中重叠模块无法分离的问题。动态窗口策略解决了使贪心算法获得全局搜索能力,避免了映射布局算法中陷入局部最优解的问题。初始布局优化以及移动估值矩阵方法为布局算法中的优化技术,通过这些优化技术使算法的收敛速度加快。通过实验看出,改进后的贪心布局算法比较目前较为常见的模拟退火算法,运行时间降低了70%左右,解的质量提升7%左右。并且根据对迭代数据的追踪发现,改进后的贪心布局算法更为高效,稳定。
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