4、片上网络的服务质量控制、可靠性设计与能耗感知任务调度

片上网络的服务质量控制、可靠性设计与能耗感知任务调度

1. 服务质量控制

1.1 面向连接的方案

面向连接的方案中,保证服务的数据包会在为它们预留的特定通道或缓冲区中传输。具体而言,在保证服务(GS)数据包注入网络之前,就会建立源 - 目的对之间的连接路径。

这种静态预分配方式虽然能可靠地实现服务质量(QoS)要求,因为连接的建立保证了特定流量的严格界限,但也存在一些缺点:
- 可能导致较高的服务延迟。
- 没有考虑到数据需求的临时变化所产生的热点问题,从而使得片上网络(NoC)的可扩展性较差。

构建设置阶段的编程模型有两种类型:
- 集中式编程 :由配置管理器接管网络中的所有资源来进行预留设置。这种方法实现起来较为简单,但仅适用于小型系统。
- 分布式编程 :由每个本地路由器处理所有资源预留。尽管路由器存在硬件开销,但由于其更好的灵活性,在大型系统中颇受欢迎。

然而,面向连接的QoS机制存在硬件开销大、可扩展性差、带宽使用效率低等问题。而且,保证流量的设置阶段会带来时间开销,可能导致非确定性应用的效率低下。

1.2 无连接的方案

无连接方案是在NoC中支持不同服务级别的另一种方式,它根据流量的QoS要求对资源权限进行优先级排序。这是一种分布式技术,允许将流量分类到不同的服务级别,这些服务级别通常与交换机内的不同虚拟通道相对应。

当具有不同QoS要求的两个流量同时出现在同一通道上时,优先级较高的流量可以中断优先级较低的流量并优先通过该通道。无连接方案更能适应网

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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