2、片上网络设计:原理、挑战与创新解决方案

片上网络设计:原理、挑战与创新解决方案

1. 片上网络架构基础

片上网络(NoC)是应对通信中心趋势的一种架构,典型的NoC架构由多段线路和路由器组成。在城市街区风格的NoC布局中,线路和路由器的配置类似于城市的街道网格,客户端(如逻辑处理器核心)则位于由线路分隔的“街区”上。网络接口模块将客户端逻辑(处理器核心)生成的数据分组转换为固定长度的流量控制数字(flits)。与数据分组相关的flits包括一个头(head)flit、一个尾flit以及若干中间的体flits。这些flit数组将以逐跳的方式从一个路由器路由到其相邻路由器,直至到达目标目的地。

在城市街区风格的NoC中,每个路由器有五个输入端口和五个输出端口,分别对应北、东、南、西方向以及本地处理元素。每个端口通过一组物理互连线路(通道)连接到相邻路由器的另一个端口。路由器的功能是将从每个输入端口进入的flits路由到合适的输出端口,然后导向最终目的地。为实现这一功能,路由器为每个输入端口配备了一个输入缓冲区、一个5×5的交叉开关以将流量重定向到所需的输出端口,以及必要的控制逻辑以确保路由结果的正确性。通常,对于每个数据分组,相应的头flit指定其预期目的地。路由器控制逻辑在检查头flit后,将确定如何路由该分组。

2. 片上网络的分层设计

片上网络设计通常分为物理层、网络层和应用层,各层有不同的关注点和设计挑战。

2.1 物理层

物理层主要关注信号驱动器和接收器,以及线路上信号排序和流水线的设计技术。随着技术发展到超深亚微米(DSM),较小的电压摆幅和缩小的特征尺寸导致噪声容限降低,使得片上互连对噪声的免疫力下降,增加了数据传输中的不确定性(瞬态故障)。串扰、电磁干扰(

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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