[发明专利]基于差分进化和捕食搜索策略的胖树型片上网络映射方法

说明书

技术领域

本发明属于网络技术领域，涉及系统级芯片设计和片上IP核到网络节点的映射方法，适用于低能耗的大规模胖树型片上网络快速IP核映射。

背景技术

基于总线架构的片上系统SoC是以IP核复用为特点的一种集成电路设计方法。这些IP核可以是通用处理器、协处理器、DSP、面向应用的硬件、存储器模块和输入/输出模块等等。随着晶体管工艺的发展和处理器主频的快速增长，SoC中IP核的数量和复杂度不断提高，总线结构面临的主要问题表现在：(1)长互连线问题。随着与总线相连的IP核数目的增加，必然引起总线长度的增加，由此会给后端布线造成麻烦，还会引起线间串扰问题。(2)时钟同步问题。总线结构要求与总线相连的模块采用全局同步时钟。随着集成电路频率的增加和芯片集成度的提高，全局同步越来越难实现。(3)地址空间可扩展性问题，SoC系统中IP核增多，互连线增长，会引入更多的寄生电阻、电容，导致电路延迟增大，最终延迟可能超过时钟周期，这实际上限制了与总线相连的IP核数目，因此限制了系统的可扩展性。因此，总线结构越来越不能满足超大规模集成电路VLSI设计的需求。为了更好地组织芯片上数目众多的IP核，需要一个模块化、扩展性好、可重用、高性能的互连结构。

近年来，为了克服上述问题，借鉴计算机从单机发展到计算机网络的历史经验，将网络的概念引入到芯片中来，寻求解决集成电路发展瓶颈的方法，提出了片上网络NoC结构。NoC采用全局异步局部同步GALS的策略将各个IP核用网络组件连接起来。它能解决SoC发展所面临的一系列难题，因此，NoC的研究成为了当今学术界和工业界的研究热点。

胖树型拓扑结构由于具有高对分带宽、低网络直径、良好的扩展性和丰富的路径多样性等特点，被广泛应用于片上网络研究中。

为了更好地在单个芯片上集成更大规模的电路，面积、能耗和速度是设计NoC的主要约束。其中，由于NoC的电路规模很大，且基于纳米工艺加工，能耗几乎是NoC最重要的约束。因此，降低通信能耗成为NoC设计中的关键问题。

NoC映射是NoC设计中非常重要的一个步骤。NoC映射问题，就是在给定任务图和拓扑结构基础上，针对特定设计目标和约束条件，将每个任务分配到合适的IP核上，最后决定每个IP核在NoC拓扑结构上的位置。NoC映射问题是一个NP难问题，它的搜索空间随着网络尺寸成阶梯递增，对于一个IP核个数为N的NoC系统，有N！种映射结果。映射结果对硬件代价、网络性能、芯片能耗等有重大影响。近年来，映射算法大都采用启发式算法，有遗传算法、分支定界算法、蚁群算法、模拟退火算法等，这类算法通过大量迭代得到较为优化的解，但这往往是以时间复杂度为代价，而且易陷入局部最优解，难以应用到大规模快速的IP核映射中，并且不能保证在短时间内获得低能耗的映射结果。而且目前大部分的映射研究还是基于规则Mesh进行的。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于差分进化和捕食搜索策略的胖树型片上网络映射方法，以减少IP核映射运行时间、降低网络能耗。

为实现上述目的，本发明的技术包括如下步骤：

(1)初始化操作

对映射结果进行初始化：随机选择一个映射排序作为映射结果s的初始解，令当前最优映射结果b＝s；

对限制数组进行初始化：定义解空间内以任意一个解作为中心的周围的多个解组成限制数组，该数组中每个元素对应于该中心的一个邻域的限制范围，然后，在当前最优映射结果b的周围设置限制总数为T的限制数组：R[0]，R[1]，...，R[T-1]，其中T取自然数，给定一个解b和一个限制R[i]，将围绕b的一个受限邻域表示为A(b，R[i])；

对中间变量进行初始化：令当前局部搜索所在的限制级数i₁＝0，当前限制级数内的搜索次数i₂＝0；

(2)将当前局部搜索所在的限制级数与设定的限制总数进行比较，如果当前局部搜索所在的限制级数i₁＜设定的限制总数T，则进行局部搜索，并初始化M个种群个体，利用差分进化方法对该初始种群迭代N次，其中N为所设定的差分进化的总迭代次数，将迭代得到的最优映射结果记为p，并转步骤(3)；否则，将当前最优映射结果b作为最佳映射结果，并输出；

(3)判断迭代得到的最优映射结果是否在当前最优映射结果的受限邻域内，如果迭代得到的最优映射结果p在当前最优映射结果b的受限邻域A(b，R[i₁])内，则令映射结果s＝迭代得到的最优映射结果p，并转步骤(4)；否则转步骤(5)；