[论文解读] 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 4

一句话总结

本文提出了一种用于NoC架构异构MPSoC的螺旋动态任务映射启发式算法，通过螺旋模式将相关任务分组以最小化通信开销。结合改进的Dijkstra路由算法，在8×8 NoC平台上相较于现有最先进的运行时映射启发式算法，可显著降低总执行时间和能耗。

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.

研究动机与目标

• 解决NoC架构异构MPSoC在运行时任务映射过程中通信开销过高的问题。
• 通过最小化任务间通信延迟来提升应用性能。
• 通过高效的任务放置与路由策略降低能耗。
• 设计一种可动态适应工作负载变化的运行时启发式算法。
• 将所提启发式算法与现有最先进的映射策略进行对比评估。

提出的方法

• 螺旋动态任务映射启发式算法根据任务间的通信亲和性进行分组，将任务按螺旋模式围绕NoC网格式中的中心点排列。
• 采用改进的Dijkstra算法进行路径选择，优先选择低拥塞和低延迟的路径。
• 该启发式算法评估任务间关系，并将任务分配给相邻或附近的处理单元，以减少数据传输距离。
• 构建仿真环境，用于在8×8 NoC架构异构MPSoC平台上评估映射性能。
• 根据当前工作负载与通信模式，动态地在运行时重新映射任务。
• 通过减少跳数和均衡网络负载，最小化通信开销。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何优化NoC架构异构MPSoC中的任务映射以减少通信开销？
• RQ2 基于螺旋的映射策略是否能提升性能与能效？
• RQ3 与现有运行时映射启发式算法相比，所提启发式算法在执行时间与能耗方面表现如何？
• RQ4 改进的Dijkstra路由算法对路径选择与负载均衡有何影响？
• RQ5 在实时工作负载下，动态任务映射在多大程度上可减少任务间通信延迟？

主要发现

• 所提出的螺旋动态任务映射启发式算法相较于现有最先进的运行时映射启发式算法，显著降低了总执行时间。
• 由于最小化了任务间通信距离并优化了路由，能耗得以降低。
• 改进的Dijkstra算法有助于实现更好的负载均衡与更低的路径延迟。
• 仿真结果表明，该方法在不同任务数量的应用中均表现出一致的性能提升。
• 螺旋映射方法能有效将通信密集型任务聚类，从而减少整体网络竞争。
• 在8×8 NoC平台上，该启发式算法在执行时间与能效方面均优于现有方法。