19、高效节能的网络芯片架构与调度优化方案

高效节能的网络芯片架构与调度方案

高效节能的网络芯片架构与调度优化方案

1. 节能调度解决方案概述

为实现节能调度,提出的解决方案包含将应用任务分配给合适的处理器,并对每个资源上的任务执行和通信顺序进行排序。在电源管理方面,将动态电压缩放(DVS)技术集成到双向片上网络(BiNoC)中,通过调整通道方向,在保证性能的同时有效降低传输频率。以下是详细的节能优化流程介绍。

1.1 粗粒度节能优化

此前的优化主要关注性能方面,现在若存在可用的时间裕量,可利用 DVS 技术降低数据传输频率,进一步改善功耗。
- 选择优化链路 :在处理单元(PE)分配完成后,挑选具有节能优化时间裕量的链路。
- 计算参考预算 :为确定每个任务的参考预算,会计算预算截止时间(BD),并通过参数 b 进行加权。
- 迭代调整参数 :在不违反性能(截止时间)约束的前提下,逐步增加 b 的值,使时间裕量有更多机会用于节能优化。

下面是粗粒度节能优化的流程:

graph TD
    A[BiNoC 架构、应用、路由算法] --> B[任务优先级排序(更新就绪任务列表)]
    B --> C[任务分配与路由路径决策]
    C --> D[通信调度]
    D --> E{选择用于 DVS 的链路}
    E -- 是 --> F{是否违反性能约束}
    F -- 否 --> G{增加 b 值}
    G -- 否 --> H[完成]
    
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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