52、无缓冲路由器微架构设计方法:S - Mesh片上网络研究

无缓冲路由器微架构设计方法:S - Mesh片上网络研究

1. 引言

随着多核时代的到来,传统基于总线的互连架构已成为多核通信的瓶颈。片上网络(NoC)设计范式被视为未来片上通信网络架构集成大量核心的终极解决方案。在基于NoC的系统中,核心之间通过网络和分组交换范式交换消息,消息沿着由路由器和链路构成的路径从一个核心中继到另一个核心。NoC通信网络架构的设计面临着构建高效面积、低延迟、可扩展的片上通信网络的重大挑战。

NoC是一种用于在单个硅芯片上实现的大型VLSI系统通信的新兴范式,它提出了一种片上通信的网络方法,相比传统总线系统(如ARM AMBA、Wishbone、STBus、Core Connect等)有显著改进。NoC有多种架构,如胖树(Fat - tree)、网格(Mesh)、八角形(Octagon)和蜘蛛网络(Spidergon)等,其中胖树和二维网格是最流行的拓扑结构。

一个典型的NoC芯片是资源槽的矩阵,包含通过多维网格/树网络相互连接的集成嵌入式处理器或系统。典型的NoC系统包括资源节点、路由器节点、链路、网络接口单元和路由算法。路由器节点包括路由控制器和用于解决本地路由冲突的仲裁器。当前考虑的路由算法可标记为伪动态,因为仅在路由器冲突时允许受限的动态路由。而且,路由器架构应根据不同的路由算法进行调整,这些因素增加了系统性能的不确定性,特别是网络延迟、拥塞、成本等方面的限制。

未来,NoC路由器架构应简单、低延迟、低成本,并且数据缓冲区数量应最少。本文提出了一种用于分离控制和数据传输的NoC架构的无缓冲路由器架构,该架构将路由决策从路由器中分离出来,路由器采用预连接机制连接输入和输出通道,降低了交叉矩阵设计的复杂性,满足简单、快速和少缓冲的

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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