Design of Network-on-Chip Architectures With a Genetic Algorithm-Based Technique

Author(s):  
G. Leary ◽  
K. Srinivasan ◽  
K. Mehta ◽  
K.S. Chatha
DYNA ◽  
2017 ◽  
Vol 84 (201) ◽  
pp. 202 ◽  
Author(s):  
Maribell Sacanamboy Franco ◽  
Freddy Bolaños-Martinez ◽  
Álvaro Bernal-Noreña ◽  
Rubén Nieto-Londoño

Los sistemas de red en chip (NoC) fueron desarrollados originalmente para proporcionar un alto rendimiento, mediante la disponibilidad de varias unidades de procesamiento, conectadas a través de una red cableada dentro del circuito integrado. Wireless NoC (WiNoC o WNoC) son una evolución natural de los sistemas NoC, que integran una comunicación jerárquica dentro del chip para mejorar la escalabilidad. El mapeo de tareas en los sistemas WNoC representa un proceso desafiante, que a menudo implica varios objetivos de optimización, como potencia, rendimiento, productividad, uso de recursos y métricas de red. Este artículo describe un algoritmo genético basado en un enfoque para encontrar soluciones óptimas de asignación de tareas en tiempo de diseño, para sistemas embebidos que trabajan sobre un WiNoC. Los objetivos de optimización fueron: Aceleración, Consumo de Energía y Ancho de Banda. La red de destino utilizada para la simulación puede ser vista como un WiNoC jerárquica de dos niveles. El primer nivel corresponde a un conjunto de subredes que están conectadas por cables y son de tipo malla. El segundo nivel corresponde a una topología en estrella de enlaces inalámbricos, que conectan las subredes de primer nivel. El algoritmo propuesto muestra un buen desempeño en relación con los objetivos de optimización y la WiNoC heterogéneo simulada.


Author(s):  
Walid Mokthar Salh ◽  
Azeddien M. Sllame

This paper presents a genetic based approach to the partitioning and mapping of multicore SoC cores over a NoC system that uses mesh topology. The proposed algorithm performs the partitioning and mapping by reducing communication cost and minimizing power consumption by placing those intercommunicated cores as close as possible together. A program developed in C++ in which the provided specification of the multicore MPSoC system captures all data dependencies before any start of the design process. Experimental results of several multimedia benchmarks demonstrates that the genetic-based approach able to find different satisfied implementations to the problem of partitioning and mapping of MPSoC cores over mesh-based NoC system that satisfies design goals.


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