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| 1 | 三维片上网络研究综述显示文摘三维片上网络以其更短的全局互连、更高的封装密度、更小的体积等诸多优势,已引起国内外学术界和产业界的高度重视.对三维片上网络的研究,将直接影响一个国家未来三维集成电路和三维芯片产业的发展,也关系到国家安全.近年来,三维片上网络逐渐成为片上网络研究领域的一个重要方向,已取得了许多研究进展,但仍然存在许多挑战性的课题.对三维片上网络的基本问题作了简介;分析了三维片上网络在国内外的研究现状;讨论了三维片上网络研究中的关键问题,归纳出网络拓扑结构、路由机制、性能评估、通信容错、功耗、映射、测试、交换技术、服务质量、流量控制、资源网络接口等12类研究课题;分类综述了关键问题的研究进展;分析了三维片上网络存在的问题;指出,在三维片上网络拓扑结构方面:个性化拓扑结构设计、仿真平台研究开发、基于新型拓扑结构的三维芯片样片试制以及无线技术的引入等,在路由算法方面:适合3D Torus的路由算法、结合无关路由与自适应路由算法优点的新路由算法、适合各种新型拓扑结构的高效路由算法等,在性能评估方面:永久故障的容错、改进仿真程序增加对物理链路的建模、充分考虑通信的局部性等,在功耗方面:对拓扑结构/映射算法/路由算法和布局进行综合优化、动态和静态控制相结合、更为精确的3D No C功耗模型等,在映射方面:发热均匀性、动态路由策略下映射评估模型的优化、低功耗映射算法、基于优化算法的组合映射等,都将是三维片上网络未来的重要研究课题. | 张大坤 黄翠 宋国治 | 2016 | 软件学报2016，27，1： | 19 |
| 2 | 基于改进遗传算法的3DNoC低功耗映射研究显示文摘二维片上网络(Two-Dimensional Network-on-Chip,2DNoC)在面积、功耗、布局布线、封装密度等方面都已达到了瓶颈。与2DNoC相比,三维片上网络(Three-dimensional Network-on-Chip,3DNoC)有着诸多优势,因此3DNoC逐渐成为一个重要的研究方向。随着3DNoC集成度的提高,低功耗映射逐渐成为研究热点。将贪心算法的思想与遗传算法相结合提出一种改进的遗传算法,用以解决3DNoC低功耗映射问题,相对于传统遗传算法,改进遗传算法具有更优的搜索能力。仿真结果表明,采用改进后的遗传算法解决3DNoC映射问题可以降低功耗,从总体趋势来看随着处理单元数量的增加功耗降低幅度逐渐增大,在120个处理单元情况下总功耗可降低14%。 | 林华洲 张大坤 黄翠 | 2016 | 计算机工程与应用2016，52，1： | 5 |
| 3 | 二次改进遗传算法与3D NoC低功耗映射显示文摘随着集成电路技术的迅速发展,芯片的集成度不断提高,片上众多处理单元间的高效互连成为关键问题,因而相继出现了片上系统(system-on-chip,SoC)和二维片上网络(two-dimensional network-on-chip,2D NoC).当二维片上网络在多方面达到瓶颈时,三维片上网络(three-dimensional network-on-chip,3D NoC)应运而生.三维片上网络已引起学术界和产业界的高度重视,三维片上网络低功耗映射是其中的1个关键问题.之前的研究曾提出过一种基于改进遗传算法的3D NoC低功耗映射算法,并收到了良好的仿真效果.但当问题规模变大时,计算量随之增大、运行效率明显降低.针对这一问题,对3D NoC中面向功耗优化的二次改进遗传算法任务映射机制进行研究,提出了一种新的3D NoC低功耗映射算法,并对该映射算法进行了仿真实验.实验结果表明,在种群规模较大的条件下,该算法不仅能够继续降低功耗,而且能够大幅度地减少映射算法的运行时间. | 张大坤 宋国治 林华洲 任淑霞 | 2016 | 计算机研究与发展2016，53，4： | 4 |
| 4 | 三维片上网络映射算法研究综述显示文摘三维片上网络(Three-dimensional Network on Chip,3D No C)以其更短的全局互连、更高的封装密度、更小的体积等诸多优势,已成为国内外工业界和学术界一个重要的研究领域.对于3D No C的研究,映射是一个关键问题,对系统的功耗、延迟等性能均有很大的影响.本文介绍了3D No C映射的基本问题;归纳了3D No C映射算法的分类方法,将其分为启发式映射算法和非启发式映射算法两大类,其中,启发式映射算法又分为基于遗传算法、基于粒子群算法、基于模拟退火算法以及基于蚁群算法的映射算法4种类型,非启发式算法具有多样性;另外,对现有的3D No C映射算法进行了分类综述,分析比较了各种映射算法的特点;最后,探讨了3D No C映射的研究方向. | 黄翠 张大坤 宋国治 | 2016 | 小型微型计算机系统2016，37，2： | 1 |
| 5 | 改进的三级遗传算法定制片上网络拓扑仿真显示文摘针对G.Leary的3级遗传算法的遗传个体数量巨大,仿真速度慢的不足,提出了一种改进的3级遗传算法,从第1级路由器选择级数据结构,第2级节点/路由器映射级数据结构,第3级路由器/路由器映射级别数据结构来改进3级GA的拓扑结构优化技术。实验结果表明,改进算法虽然在能耗方面改进不大,仅有3.74%,但是仿真时间却有较大的减少,由309.125 s减少至254.2 s,平均提高17.4%,因此新的GA算法具有较好的实用价值。 | 熊昕 赖国明 | 2018 | 实验室研究与探索2018，37，3： | 0 |
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