下载此文档

片上网络布局算法的研究与实现的综述报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【片上网络布局算法的研究与实现的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【片上网络布局算法的研究与实现的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。片上网络布局算法的研究与实现的综述报告片上网络(NoC)布局算法是将处理器核心和其他处理器组件连接在一起的算法。NoC可以用于各种处理器系统,包括多核处理器系统、数字信号处理器、FPGA等。NoC网络将组件之间的通信通过一个网络传输,并按照规定的路由算法进行转发。因此,对于实现高性能、低能耗、高可靠性的NoC布局算法,具有极其重要的意义。本文将对当前的NoC布局算法进行综述报告。当前在NoC布局算法的研究中,最常用的算法包括SimulatedAnnealingAlgorithm、icAlgorithm、workAlgorithm等。各种算法都有其优点和适用性。SimulatedAnnealingAlgorithm(模拟退火算法)是一种基于冷却过程来寻找全局最优解的算法。通过随机化来避免局部最优问题。但是在寻找最优解的过程中,需要设置温度参数和降温时的比例,这对研究过程的效率带来了一定的影响。icAlgorithm(遗传算法)是一种基于生物进化思想的算法。通过染色体复制、交叉和变异等操作来寻找最优解。但是该算法容易受到初始种群以及交叉和变异操作的影响。ParticleSwarmOptimizationAlgorithm(粒子群算法)是一种基于群体智能的算法。通过模仿群体中个体对环境的适应能力,来寻找最优解。但是该算法对于问题空间的局部最优解敏感,也需要对其迭代代数以及粒子数量进行控制。workAlgorithm(神经网络算法)是一种基于神经网络思想的算法。通过对不同节点的连通权重进行优化来寻找最优解。但是由于计算复杂度较高,需要较大的计算资源支持。在NoC布局算法的实现中,可以使用VPR等工具进行实现。VPR是一种开源的CAD工具,可以高效地对NoC网络进行布局分析和优化。针对不同的处理器系统,需要针对其处理器核心与其他处理器组件之间的连通性进行优化。在NoC布局算法的研究中,需要考虑多种因素。例如,如何在保证高性能的同时降低功耗;如何在保证高可靠性的同时简化布线过程。同时还需要考虑处理器系统的可拓展性,以及对不同处理器之间的通信粒度进行细分。总之,NoC布局算法的研究和实现对于实现高性能、低能耗、高可靠性的处理器系统有重要意义。当前主要的算法包括模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法、神经网络算法等,并且可以通过开源工具如VPR等进行实现。在研究中需要考虑多种因素,以实现匹配不同处理器系统的布局优化方案。

片上网络布局算法的研究与实现的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuwk
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-18