7、基于光子网络的节能数据中心计算框架研究

基于光子网络的节能数据中心计算框架研究

1. MR调谐松弛分析

在数据通信中,为了实现节能,我们考虑了多种策略,其中包括对截断位进行松弛热光调谐,同时结合浮点和整数数据包的距离感知传输以及放松串扰缓解编码技术。

热光微环(MR)调谐因其操作范围比电光调谐等其他方法更大而被采用。然而,热调谐策略的操作速度比电光调谐慢得多,热调谐操作需要微秒级,而电光调谐只需纳秒到皮秒级。但仅使用电光调谐方法无法为MR遇到的工艺波动(FPV)和热波动(TV)提供足够的覆盖范围,为了保证光子网络(PNoC)的稳健运行,必须缓解这些影响。

随着硅光子技术的日益成熟,我们期望更快的热光调谐策略或不同调谐策略的组合来减少调谐延迟。因此,我们探索了通过放松MR调谐实现节能的潜力,即关闭与截断位相关的MR调谐机制。

具体操作步骤如下:
1. 收集信息 :利用热和工艺变化信息。对于TV,参考相关研究,采用最坏情况下TV引起的6.5nm偏移;对于FPV分析,使用特定的FPV分析方法,将FPV视为高斯随机分布。由于该方法的粒度为30nm,我们选择在全局波导接口(GWI)级别分析FPV,而不是针对单个MR设备。
2. 生成FPV地图 :使用特定方法为架构生成FPV地图,并选择布局中与GWI对应的位置。对该位置的设备变化(即宽度和厚度)取平均值,此操作在100个不同的FPV地图上重复进行。
3. 实施调谐松弛方法 :利用获得的FPV和TV信息,实施调谐松弛方法,关闭所有截断位的热光调谐。使用类似于编码策略中使用的门控机制来实现放松调谐所需的控制。根据查找表(L

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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