计算机工程与科学

作者：康子扬, 彭凌辉, 周干, 林博, 王蕾

单位：（国防科技大学计算机学院,湖南 长沙 410073）

关键词：类脑处理器,片上网络,哈密尔顿路径,路由算法,拥塞感知,

基金：国家重点研发计划（2018YFB2202603）

类脑处理器能够支持多种脉冲神经网络SNN的部署来完成多种任务。片上网络NoC能够用较少的资源和功耗解决片上复杂的互连通信问题。现有的类脑处理器多采用片上网络来连接多个神经元核，以支持神经元之间的通信。SNN在时间步内瞬时突发的通信会在短时间内产生大量的脉冲报文。在这种通信行为下，片上网络会在短时间内达到饱和，造成网络拥塞。片上网络中非拥塞感知路由算法会进一步加剧网络拥塞状态，如何在每一个时间步内有效处理这些数据包，从而降低网络延迟，提高吞吐率,成为了目前需要解决的问题。首先对SNN的瞬时猝发通信特性进行了分析;然后提出一种拥塞感知的哈密尔顿路径路由算法，以降低NoC平均延迟和提高吞吐率;最后，使用Verilog HDL实现该路由算法，并通过模拟仿真进行性能评估。在网络规模为16×16的2D Mesh结构的片上网络中，相对于没有拥塞感知的路由算法，在数量猝发模式和概率猝发模式下，所提出的拥塞感知路由算法的NoC平均延迟分别降低了13.9%和15.9%；吞吐率分别提高了21.6%和16.8%。

来源：2022年第6期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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