机构名称：
¥ 1.0
摘要 - 大脑网络是一个具有无尺度，小世界和模块化属性的大型复杂网络，在很大程度上支持这种高耐能力性的庞大系统。在本文中，我们建议将大型网络芯片网络的互连综合。首先，我们提出了一种生成具有有限规模和幂律的小世界属性的大脑网络风格拓扑的方法，该拓扑的总链路长度较低，并且与网络大小的对数大约成比例的平均HOP计数极低。此外，考虑到大规模应用，考虑到大脑网络启发的拓扑的模块化，我们提出了一种应用程序映射方法，包括任务映射和确定性的无僵持路由，以最大程度地减少功耗和啤酒花计数。最后，使用不同的合成图案和大规模测试用例（包括用于图形处理应用程序的现实世界通信网络）来验证建筑性能。实验表明，与其他拓扑和方法相比，由提出的方法生成的大脑网络启发的NOC的平均HOP计数显着降低，平均延迟较低。尤其是在具有幂律和紧密耦合核心间通信的图形处理应用中，大脑网络启发的NOC的平均HOP计数高达70％，比基于网格的NOC低75％。
综合大型脑网络互连的大规模网络链接
主要关键词
相关文件推荐
