16、片上网络的服务质量与容错机制研究

片上网络服务质量与双向容错机制研究

片上网络的服务质量与容错机制研究

1. 流量消耗率分析

在运行热点流量模式,且GS流量占总流量的比例为20%的情况下,对GS和BE流量的消耗率性能进行了研究。相关结果如图1所示。

流量类型 对应曲线
GS流量 NoC_QoS(GS)、BiNoC_QoS(GS)、BiNoC_QoS_OE(GS)
BE流量 NoC_QoS(BE)、BiNoC_QoS(BE)、BiNoC_QoS_OE(BE)

在低注入率时,网络的注入率与消耗率相匹配。但当注入率达到一定值后,数据包的消耗速度不再与输入速度相同。这种网络注入率增长快于消耗率的现象,类似于基本交通模型达到临界密度点。由于GS流量的注入率是BE流量的四分之一,所以在低注入率下,GS曲线的斜率小于BE曲线。

需要注意的是,由于单向通道的灵活性限制,NoC_QoS的消耗率总是比其他的差。而BiNoC_QoS_OE对GS数据包应用了自适应路由策略,能选择更合适、冲突更少的路径到达目的地,因此与BiNoC_QoS相比,其数据包消耗率有显著提高。

graph LR
    A[低注入率] --> B[注入率与消耗率匹配]
    B --> C{注入率达到一定值}
    C -->|是
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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