3D NoC映射通常涉及大量IP核及节点,使传统映射算法效率较低.为减少映射算法的执行时间,提高其优化能力,在传统蚁群算法（ACA）的基础上,提出一种动态蚁群算法（DACA）.该算法采用逻辑斯蒂S形函数的变化形式,在每轮迭代开始前,依据当前迭代次数动态调整参数α,β及蚂蚁总数M.实验结果表明,与ACA相比,DACA可以缩短执行时间,提高算法性能;在面向随机任务时,其单位时间优化能力可以提升38.2%~65.9%;而当面向多媒体系统的真实应用时,其单位时间优化能力可以提升25.3%~32.7%.
在片上网络(Network on Chip,NoC)系统中,本地子系统通常基于总线结构,而全局通信则由基于包交换的网络构成。然而,由于总线和网络之间通讯机制的差异,当本地子系统内各核访问全局资源的时候,系统整体性能将下降。在3D NoC中,由于全局网络规模的扩大,该问题将越发显著。对此,该文提出一种基于统计时分复用(Statistical Time Division Multiplex,STDM)技术的3D NoC架构。该架构首先在本地子系统引入STMD控制单元,然后在网络接口设计中增加了计数及等待机制,并对路由节点针对STDM技术进行了优化设计,以增强对STDM的支持,减小总线、网络间的差异。同时,该文还充分利用STDM帧的特点,设计了一种新的数据包格式,以进一步降低全局通信的网络负荷。为证明新方案的高效,该文采用SystemC语言进行系统级建模,仿真结果表明:该方案在降低网络负荷、减小通信延时方面有着显著效果。最佳情况下,两者可以分别降低为传统方案的45%和20.5%。而实际应用中,尤其对于通信密集型应用而言,该方法的改善效果也同样明显。
