[发明专利]寻找片上网络任务与节点间映射方案及网络编码位置方法

说明书

技术领域

本发明属于集成电路设计领域，特别针对无线片上网络的任务分配及网络编码路径与编码点位置的搜索过程，具体涉及一种用于寻找无线片上网络的任务与节点间映射方案及网络编码位置的方法。

背景技术

信息市场上，随着微芯片技术规模的不断扩大，使大规模片上系统成为可能。片上网络作为一种设计多核芯片的全新通信架构，能够很好地应对片上系统设计中复杂的芯片间全局通信问题。然而，归因于片上网络二维的金属连接，片上网络进行多跳传输时，存在高延时和高能耗问题，当处理器规模扩大时，片上网络系统可靠性也不能得到保障。无线片上网络（Wireless Network-on-Chip）用无线连接代替有线连接，在片上网络节点间插入更快的无线传输信道，增加片上网络节点的传输范围，减小多核系统中信息传输路径的跳数，以达到减小系统延时和能耗，增加系统吞吐率的目的，进一步提高系统整体性能。

网络编码是一种融合了编码和路由的信息交换技术，其核心思想是允许在网络中的中间节点进行信息处理，通过提高编码效率，来达到信息流的理论上界。网络编码可以提高网络的吞吐率带宽利用率、网络健壮性和安全性，并且在通信网络中具有广播的条件下，运用网络编码是一定可以达到香农定理提出的信息流速率的理论上界。而无线片上网络系统无线发射节点通常部署片上天线，可以很好地适应多播传输网络需要节点可以广播的要求。

通过查新和广泛收集文献资料，我们发现已经公开的用于寻找片上网络上任务与节点间映射方案的方法有如下几类：

文献“周干民，尹勇生，胡永华等.基于蚁群优化算法的NoC映射.计算机工程与应用.2005，41(18):7-10.”采用一种有效地蚁群优化算法实现了片上网络映射，在将任务映射到片上网络节点的同时，尽可能的减少了系统的通讯功耗。该方法的目标函数为功耗，该方法大致如下：

根据蚂蚁的个数循环地为每个未分配的节点按照概率分配任务（此概率是通过一种方式计算的将一个节点分配到某个任务的概率），每循环一次都要使所有节点都分配到相应的任务，然后采用两交换法来进行局部搜索，找出功耗最小的最优解，并用最优解的功耗值信息素衰减度和当前信息素的值来更新最优解对应的蚂蚁的信息素，通过对上述过程多次迭代后，最后选出使功耗最小的分配方案。

这种方法获得的映射方案具有较小的通讯功耗，但没有考虑系统的延时性能。

文献“杨盛光，李丽，高明伦等.面向能耗和延时的NoC映射方法.电子学报.2008，36(5)：937-942”基于二维网格结构NoC平台，建立了基于蚁群算法的旨在优化系统通信能耗和链路负载方差的统一目标函数。该方法的目标函数cost的计算式为：

                    cost=λ×E+(1-λ)×VAR

其中，λ为比例系数，E为能耗，VAR为链路负载方差。该方法大致如下：

根据蚂蚁的个数循环地为每个未分配的节点按照概率分配任务（概率是通过一种方式计算的将一个节点分配到某个任务的概率），每循环一次都要使所有节点都分配到相应的任务，然后采用两交换法来进行局部搜索，找出功耗最小解，并用最优解的功耗值信息素衰减度和当前信息素的值来更新最优解对应的蚂蚁的信息素，通过对上述过程多次迭代后，最后选出使目标函数cost最小的分配方案。

这种方法没有考虑通信能耗和执行时间是完全不同的物理量，获得的映射方案不一定具有优异的性能。

文献Tang lei,Shashi Kumar.A two-step genetic algorithm for mapping task graphs to a network on chip architecture.Proceedings of the Euromicro Symposium on Digital System Design2003.Antalya,Turkey:IEEE,2003:180-187.提出一种采用两步遗传算法实现任务映射问题的方法。该方法大致如下：

（1）首先假设任务流图中所有边的延时相等，为一常数，即平均数；为每个任务分配功能单元（如处理器、存储器等），使得系统的总延时最小

（2）使用真实的数据流图的边延时，进一步优化，将功能单元分配到NoC的节点上。

该方法将整个优化阶段分成了两个步骤，从而降低了计算的复杂度，缩短了计算时间，但获得的映射方案的能耗和延时不会同时最小。