[发明专利]片上数据交换的滚轮仲裁方法及电路有效

专利信息
申请号: 202110866467.4 申请日: 2021-07-29
公开(公告)号: CN113568849B 公开(公告)日: 2022-04-22
发明(设计)人: 王东辉;赵鹏;常亮;桑永奇;李甲;姚飞 申请(专利权)人: 海飞科(南京)信息技术有限公司
主分类号: G06F13/16 分类号: G06F13/16;G06F13/18;G06F15/163;G06F15/78
代理公司: 南京天华专利代理有限责任公司 32218 代理人: 刘畅;竞存
地址: 210000 江苏省南京市建*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 数据 交换 滚轮 仲裁 方法 电路
【说明书】:

发明公开了一种片上数据交换的滚轮仲裁方法,基于N输入端口N输出端口的的NxN交叉网络,包括以下步骤:S1、确定优先仲裁排列;S2、判断排列中各预期传输对是否有传输需求,是则确定为实际传输对,确定的实际传输对立即进行数据传输;否则认定为非传输对;S3、进行顺序的行/列或列/行仲裁,选择优先级高的交换点作为实际传输对;S4、步骤S3轮询完毕后,优先仲裁排列滚动获得新的仲裁排列;S5、循环进行S2‑S4。此种方法可以提高片上数据交换效率和速度,特别适合人工智能和大数据处理芯片,尤其是SIMT架构的芯片。此种方法属于芯片设计、片上网络、片上系统、和计算机体系结构。

技术领域

本发明涉及芯片设计、片上网络、片上系统、和计算机体系结构领域,尤其是一种片上数据交换网络的滚轮调度方法和电路实现。此种方法可以提高片上数据交换效率和速度,特别适合人工智能和大数据处理芯片,尤其是SIMT架构的芯片。

背景技术

机器学习、科学计算和图形渲染需要巨大的计算能力,一般由大型芯片(如GPU、TPU、APU等)提供这样的算力,来实现高度复杂的机器学习任务和图形处理任务。用机器学习来做识别需要巨大的深度(Deep Learning)网络和海量的图像数据,训练过程非常耗时;一个三维应用或游戏场景中,若采用递归光追踪(Recursive Ray-Tracing)渲染,且场景复杂,则需要做海量运算,也需要传递海量数据。这就要求极高的计算性能,也因此需要极宽的数据交换带宽来支持这样的需求。高性能的片上交换器就成了AI和GPU芯片的重要组成部件。

对于AI和图形计算这类特定场景,片上缓存和数据交换的仲裁方法非常重要。效率低的仲裁(arbitration)方法和仲裁器(arbiter)设计会成为系统的瓶颈,极大影响系统的性能。因此,仲裁方法和仲裁器电路必须实现高性能和低复杂度。

网络交换器中的仲裁方法研究有悠久的历史,特别是在互联网快速发展阶段的研究成果众多。Jonathan Chao的著作《High Performance Switches and Routers》(Wiley-IEEE Press,2007)和George Varghese的著作《Network Algorithmics,:AnInterdisciplinary Approach to Designing Fast Networked Devices》(MorganKaufmann,2004)对这些做了综述和各种方法的叙述。虚拟输出排队(Virtual OutputQueue-VOQ)交换器是典型的数据交换方式,这方面的研究成果颇丰。

这方面的重要成果包括PIM、RRM、iSLIP、DRRM以及GA这几类方法。

其中,PIM由于每次选择是随机的,且需要三个步骤,存在公平性和复杂性的问题。

而RRM和iSLIP采用优先级轮询仲裁比随机仲裁逻辑更简单,iSLIP又对grant指针跳转条件做了改进,公平性有了改善,但还是需要三个步骤,使得同样存在复杂性问题,很难实现高速电路。

DRRM在输入和输出有两个独立的轮询仲裁机制执仲裁,比iSLIP方案的仲裁时间更短,同时实现了和iSLIP相当的性能;GA则在DRRM的基础上将输出端口的Grant信息给输入端口,虽然提高了仲裁效率但复杂性比DRRM增加了更多。由于复杂度随着端口增加而指数增长(N3logN),DDRM和GA随着端口增加很难在高速电路上实现两次以上的迭代仲裁。

发明内容

本发明针对背景技术中存在的问题,提出了一种片上数据交换网络的滚轮调度方法和电路实现。

本发明首先公开了一种片上数据交换的滚轮仲裁方法,基于N输入端口N输出端口的的NxN交叉网络,1个输入端口对应的所有输出端口为一行,1个输出端口对应的所有输入端口为一列,每个输入输出交换点为一个传输对;它包括以下步骤:

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