8、片上网络的性能 - 能量权衡与节能任务调度

片上网络的性能 - 能量权衡与节能任务调度

重传对能量的影响

重传对能量消耗有着显著的影响。实验结果证明,重传并不像以往认为的那样有利。当考虑重传缓冲区时,编码器和解码器消耗的能量变得不那么重要,因为重传缓冲区和链路长度是导致能量消耗较高的主要因素,重传缓冲区始终是能量耗散的主要原因。

为了实现电路可靠性,在片上网络(NoC)路由器中可以考虑使用无重传技术的简单方案,例如单纠错码(SEC)。在选择方案时,需要综合考虑功耗和重传协议的复杂实现,这取决于所用的线长以及系统在合理带宽约束下所需的平均无故障时间(MTTF)。

当带宽约束非常狭窄时,可以考虑使用需要重传机制的多位错误检测方案来提高网络流量容忍度。在相同的MTTF下,路由器之间的链路越长,电压摆幅(取决于错误纠正码(ECC)的错误控制能力)对能量消耗的影响就越大。因此,能够处理更多错误的ECC更适合较长的链路长度,而需要较少冗余位的ECC更适合较短的链路长度。

以下是不同情况下ECC选择的总结表格:
| 链路长度 | 适合的ECC类型 |
| ---- | ---- |
| 较长 | 能处理更多错误的ECC |
| 较短 | 需要较少冗余位的ECC |

基于DVS系统的节能任务调度问题

对于实时应用,可以利用初步任务调度的时间松弛来节约能源。通过动态电压缩放(DVS)技术,在满足截止日期的前提下,降低某些核心的时钟频率,从而降低整体能耗。
为了实现这一目标,需要解决以下两个问题:
1. 找到一种节能的任务调度方案,将任务分配到处理元素(PE),并满足所有硬截止日期约束。
2. 设计一种功率优化

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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