[論文レビュー] Heuristics for Routing and Spiral Run-time Task Mapping in NoC-based Heterogeneous MPSOCs

Mohammed Kamel Benhaoua, Abbou El Hassen Benyamina+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 19, 2013

Interconnection Networks and Systems参考文献 22被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、通信オーバーヘッドを最小限に抑えるために、関連するタスクをらせんパターンにグループ化するNoCベースの異種MPSoC向けスパイラルダイナミックタスクマッピングヒューリスティクスを提案する。8×8 NoCプラットフォーム上で、最新のランタイムマッピングヒューリスティクスと比較して、合計実行時間とエネルギー消費量を削減する。

ABSTRACT

This paper describes a new Spiral Dynamic Task Mapping heuristic for mapping applications onto NoC-based Heterogeneous MPSoC. The heuristic proposed in this paper attempts to map the tasks of an applications that are most related to each other in spiral manner and to find the best possible path load that minimizes the communication overhead. In this context, we have realized a simulation environment for experimental evaluations to map applications with varying number of tasks onto an 8x8 NoC-based Heterogeneous MPSoCs platform, we demonstrate that the new mapping heuristics with the new modified dijkstra routing algorithm proposed are capable of reducing the total execution time and energy consumption of applications when compared to state-of the-art run-time mapping heuristics reported in the literature.

研究の動機と目的

• ランタイムタスクマッピングにおけるNoCベースの異種MPSoCにおける高い通信オーバーヘッドを緩和すること。
• タスク間通信遅延を最小限に抑えることで、アプリケーションのパフォーマンスを向上させること。
• 効率的なタスク配置とルーティングを通じて、エネルギー消費量を削減すること。
• ワークロードの変化に動的に適応可能なランタイムヒューリスティクスを開発すること。
• 提案されたヒューリスティクスを、既存の最先端のマッピング戦略と比較して評価すること。

提案手法

• スパイラルダイナミックタスクマッピングヒューリスティクスは、タスク間の通信親和性に基づいてタスクをグループ化し、NoCメッシュ上の中心点の周囲にらせん状に配置する。
• 経路選択には、変更を加えたダイクストラアルゴリズムが使用され、低混雑度および低遅延ルートを優先する。
• ヒューリスティクスはタスク間の関係を評価し、データ転送距離を短くするために隣接または近接するプロセッシング要素にタスクを割り当てる。
• 8×8 NoCベースの異種MPSoCプラットフォーム上でマッピングを評価するためのシミュレーション環境を実装する。
• 本手法は、現在のワークロードと通信パターンに基づいてランタイムでタスクを再マッピングする。
• ホップ数の削減とネットワーク全体の負荷分散により、通信オーバーヘッドを最小限に抑える。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして、NoCベースの異種MPSoCにおけるタスクマッピングを最適化し、通信オーバーヘッドを低減できるか？
• RQ2 らせんベースのタスク配置戦略は、パフォーマンスとエネルギー効率を向上させることができるか？
• RQ3 提案されたヒューリスティクスは、既存のランタイムマッピングヒューリスティクスと比較して、実行時間とエネルギー消費量の点でどのように差がつくか？
• RQ4 変更を加えたダイクストラルーティングアルゴリズムは、経路選択と負荷分散にどのような影響を与えるか？
• RQ5 リアルタイムワークロードにおいて、動的タスクマッピングはタスク間通信遅延をどの程度低減できるか？

主な発見

• 提案されたスパイラルダイナミックタスクマッピングヒューリスティクスは、最先端のランタイムマッピングヒューリスティクスと比較して、合計実行時間を顕著に短縮する。
• タスク間通信距離の最小化と最適化ルーティングにより、エネルギー消費量が削減される。
• 変更を加えたダイクストラアルゴリズムは、NoCにおけるより良い負荷分散と低い経路遅延に寄与する。
• シミュレーション結果は、タスク数が異なるアプリケーションにおいて一貫したパフォーマンス向上を示している。
• らせんマッピングアプローチは、通信集約度の高いタスクを効果的にグループ化し、全体のネットワーク競合を低減する。
• 8×8 NoCプラットフォーム上では、実行時間とエネルギー効率の両面で、既存手法を上回る性能を発揮する。