[发明专利]一种片上网络路由优化方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种片上网络路由优化方法，其特征在于，包括：

利用网络测试模型对片上网络进行测试，获得测试数据集；所述测试数据集包括不同路由测试策略，以及各种所述路由测试策略对应的网络性能；

创建与所述片上网络匹配的深度神经网络；具体的，路由策略中的参数均匀分布在所述深度神经网络中的各层节点上，所述深度神经网络的输入为数据包，输出为网络性能的得分，所述得分由网络损失函数计算得出，所述得分为测试性能；

利用所述测试数据集对深度神经网络进行训练，以获得优化路由策略；

按照所述优化路由策略，设置所述片上网络的各个节点路由参数。

2.根据权利要求1所述的片上网络路由优化方法，其特征在于，所述利用网络测试模型对片上网络进行测试，获得测试数据集，包括：

利用所述网络测试模型在所述片上网络依次部署所述路由测试策略时，各个所述节点分别对应的网络性能；所述网络性能包括：同时输入数据包的数量、注入率、通道数量、单通道缓存容量、死锁发生率、活锁发生率、数据包在节点中的等待时间和节点位置。

3.根据权利要求1所述的片上网络路由优化方法，其特征在于，所述创建与所述片上网络匹配的深度神经网络，包括：

创建规模大小与所述片上网络的节点数量匹配的深度神经网络。

4.根据权利要求3所述的片上网络路由优化方法，其特征在于，所述创建规模大小与所述片上网络的节点数量匹配的深度神经网络，包括：

创建包括输入层、隐层和输出层的深度神经网络。

5.根据权利要求1所述的片上网络路由优化方法，其特征在于，利用所述测试数据集对深度神经网络进行训练，包括：

将所述测试数据集输入至所述深度神经网络进行训练；

利用与网络需求匹配的网络损失函数计算损失值；

在所述损失值小于预设阈值时，将当前路由策略确定为所述优化路由策略。

6.根据权利要求5所述的片上网络路由优化方法，其特征在于，利用所述测试数据集对深度神经网络进行训练，包括：

将所述测试数据集划分为训练集和测试集；

利用所述训练集对所述深度神经网络进行训练；

利用所述测试集对所述深度神经网络进行测试，若测试性能达标，则固定当前参数为最终的路由策略参数；否则增加训练集和测试集继续进行训练和测试，直到测试性能达标。

7.根据权利要求1所述的片上网络路由优化方法，其特征在于，按照所述优化路由策略，设置所述片上网络的各个节点路由参数，包括：

按照所述优化路由策略，设置各个所述节点的各方向数据包优先级和各发送端口优先级。

8.一种片上网络路由优化装置，其特征在于，包括：

测试数据集获取模块，用于利用网络测试模型对片上网络进行测试，获得测试数据集；所述测试数据集包括不同路由测试策略，以及各种所述路由测试策略对应的网络性能；

深度神经网络创建模块，用于创建与所述片上网络匹配的深度神经网络；具体的，路由策略中的参数均匀分布在所述深度神经网络中的各层节点上，所述深度神经网络的输入为数据包，输出为网络性能的得分，所述得分由网络损失函数计算得出，所述得分为测试性能；

路由策略优化模块，用于利用所述测试数据集对深度神经网络进行训练，以获得优化路由策略；

路由配置模块，用于按照所述优化路由策略，设置所述片上网络的各个节点路由参数。

9.一种片上网络路由优化设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述片上网络路由优化方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述片上网络路由优化方法的步骤。