13、双向片上网络(BiNoC)架构特性研究

双向片上网络(BiNoC)架构特性研究

1. 缓冲器大小分析

为了理解缓冲器大小带来的影响,采用区域流量结合奇偶路由进行仿真,因其比均匀和转置流量更接近现实情况。实验中采用了多种具有不同缓冲队列深度的路由器架构。

通过对不同路由器架构在不同缓冲队列数量下的延迟图进行分离对比,具体如下:
- 图展示了T - NoC_2VC、BiNoC_WH和BiNoC_2VC(每个方向包含两个缓冲队列)在不同队列深度、信元注入率为0.512时的仿真结果。可以发现,随着缓冲器大小减小,BiNoC_2VC的延迟不像其他两种架构那样显著增加。这表明基于虚拟通道流控制的BiNoC架构能实现更好的缓冲器利用效率,进而提高物理通道利用率。
- 仿真结果还显示,片上网络(NoC)的性能不会随着缓冲器大小的增加而持续提升。例如,在T - NoC_2VC中,将每个队列的深度从8个信元增加到32个信元可显著提升性能,但从32个信元增加到128个信元时,延迟仅略有降低。而且,BiNoC在缓冲区域成本有限的情况下,性能仍优于典型的NoC。另外,在缓冲器大小较小时,虚拟通道流控制在BiNoC架构上的表现优于虫孔流控制。

架构 缓冲器大小变化对性能的影响
T - NoC_2VC 队列深度从8到32信元显著提升性能,32到128信元延迟略降
BiNoC 缓冲区域成本有限时性能更优,小缓冲器下虚拟通道流控制表现好
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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