CN104461732B - 一种应用于二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法 - Google Patents
一种应用于二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104461732B CN104461732B CN201410611975.8A CN201410611975A CN104461732B CN 104461732 B CN104461732 B CN 104461732B CN 201410611975 A CN201410611975 A CN 201410611975A CN 104461732 B CN104461732 B CN 104461732B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- chip
- kernel
- communication task
- path allocation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Design And Manufacture Of Integrated Circuits (AREA)
Abstract
本发明涉及一种应用与二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法，包括如下步骤：步骤一，通过输入芯片参数进行公式计算得出各个内核之间通信任务量和温度的关系作为计算芯片温度的关系等式；步骤二通过应用贪心算法进行各个内核之间通信任务的路径分配，该路径分配方案造成的芯片温度作为优化过程中的上限温度；步骤三，通过给通信任务分配所有可能的最短路径组合成不同的路径分配方案，并且在路径分配的同时淘汰不满足约束条件的路径分配方案来减少计算量；步骤四，通过计算分配最后一个通信任务时保存的路径分配方案的芯片温度，取最小温度值的路径分配方案作为优化的结果。本发明在芯片性能不变的情况下得到更低的芯片温度，使更多的通信任务使用散热效率更高的通信路径，从而达到降低芯片温度的目的。
Description
技术领域
本发明涉及二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法。
背景技术
二维网格(Mesh)结构片上网络芯片相对于传统总线结构的芯片，不仅可以提高器件集成度，而且能有效缩短连线长度，为片上多个内核之间提供低延迟、高带宽、可扩展的通讯架构，提高芯片的性能。但是随着芯片集成度的提高，芯片的功耗不断增加，芯片的温度也不断升高，温度已经成为影响芯片性能的主要因素之一。目前解决芯片温度问题的主要方法有，提高芯片的外部散热效率和限制芯片的运行频率、降低电压等。
第一种方法提高芯片的外部散热效率将会增加外部散热成本，从最初的铜铝散热片，到使用风扇进行风冷，再到现在的水冷技术，散热片的规模越来越大，成本也越来越高。虽然外部散热作为重要的散热手段，能有效的减低芯片的温度，不过增加的芯片使用成本也是不容忽视。
第二种方法通过限制芯片运行时的运行频率、降低电压、甚至关断一部分电路逻辑来降低芯片的功耗，从而达到降低芯片温度的目的。但限制频率、降低电压、关断电路逻辑这些操作都会降低芯片的运行性能，这种方法等同于用芯片的低性能来换取芯片的低功耗。
对于二维网格结构片上网络芯片，芯片功耗主要由内核的运算和内核间的通信两部分操作造成。内核间的通信经过不同的路径会使不同的内核产生功耗，不同的内核产生的功耗对芯片温度造成的影响不同。
发明内容
本发明的目的在于提供一种应用与二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法，在得到内核的功耗和温度的关系等式的前提下，按照特定约束进行通信任务的路径分配，即通过一系列优化操作对芯片内各个内核之间通信任务进行路径分配，在芯片性能不变的情况下得到更低的芯片温度，使更多的通信任务使用散热效率更高的通信路径，从而达到降低芯片温度的目的。
下面详细介绍本发明的具体技术方案：
一种应用与二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法，包括如下步骤：
步骤一，通过输入芯片参数进行公式计算得出各个内核之间通信任务量和温度的关系作为计算芯片温度的关系等式；其中：
A*T＝P(等式2)，设芯片有n个内核，A为n*n的电导矩阵，代表每个内核和另外n-1个内核之间的电导，
T为n*1的温度矩阵，代表n个内核的温度，
P为n*1的功耗矩阵，代表n个内核的功耗，
电导g＝K*A/t(等式3)，K为芯片材料的电导率，A为材料的散热面积，t为材料的散热长度；
Pi＝Vbwi*Ei(等式4)，下标i为内核的编号，Pi代表第i个内核的功耗，Vbwi代表第i个内核的通信量(通信带宽)，Ei代表第i个内核通信量和功耗的关系系数；
步骤二通过应用贪心算法进行各个内核之间通信任务的路径分配，该路径分配方案造成的芯片温度作为优化过程中的上限温度；
步骤三，通过给通信任务分配所有可能的最短路径组合成不同的路径分配方案，并且在路径分配的同时淘汰不满足约束条件的路径分配方案来减少计算量；
步骤四，通过计算分配最后一个通信任务时保存的路径分配方案的芯片温度，取最小温度值的路径分配方案作为优化的结果。
进一步的，上述步骤一中读取芯片的参数，包括芯片的物理参数、电路规模、计算任务和通信任务。
进一步的，上述步骤二中，应用贪心算法为通信任务进行路径分配，是在每一次对通信任务进行路径分配时，只考虑在之前已经分配路径的通信任务的基础上，这次的路径分配得出的芯片温度最小，即只考虑每一次路径分配的局部最优解。进一步的，上述步骤二中，在应用贪心算法对所有通信任务进行路径分配后，计算得出的芯片温度作为下面优化步骤的上限温度；所述上限温度指芯片经过温度优化后得到的芯片温度必须小于其上限温度。
进一步的，上述步骤三中，进行温度优化操作，选择一个新的没有被分配过的通信任务进行通信路径分配，然后为这个选择的通信任务分配一个最短路径；以分配上一个通信任务时保存的路径分配方案为已知条件，计算芯片的下限温度；所述下限温度指由当前的温度优化程度通过计算得到的芯片能够达到的最小温度。
进一步的，上述步骤三中，下限温度的计算为，以已经分配的通信任务造成的各个内核的通信量为已知条件，并设未分配的通信任务造成的通信量固定且可以自由分配到各个内核，代入等式2、等式3和等式4中得出的计算关系，求Ti的最小值，且满足T0<T1<T2<…<Ti>…>Tn-2>Tn-1>Tn；所有分配上一个通信任务时保存的路径分配方案中，下限温度必须小于上限温度，这是优化方法的约束条件，不满足约束条件的方案将被淘汰；满足下限温度小于上限温度的方案加入当前选择的通信任务的最短路径分配情况，保存为新的方案；当所有分配上一个通信任务时保存的路径分配方案都作为已知条件进行计算之后，判断是否所有可能的最短路径都被分配过，如果没有则为当前选择的通信任务分配下一个最短路径，直到所有可能的最短路径都被分配过；判断是否为所有的通信任务都进行了路径分配，如果没有则为选择下一个新的通信任务进行路径分配，否则表示所有的通信任务都进行了路径分配。
进一步的，上述步骤四中，当所有的通信任务都进行了路径分配后，计算所有分配最后一个通信任务时保存的路径分配方案的芯片温度，具有最低温度的方案就是温度优化的通信路径分配方案；使用该方案指导芯片运行时通信任务的通信路径，将会得到特点满足约束条件下的最低芯片温度。
本发明的有益效果在于：
本发明所述温度优化方法通过输入芯片参数，对芯片进行热建模，并推导出芯片温度和各个内核的功耗的关系，以及各个内核的功耗和通信任务量的关系，因此得到芯片温度和通信任务量之间的关系等式。为之后进行温度优化的操作过程提供芯片温度的计算结果。
本发明所述温度优化方法通过给通信任务分配所有可能的最短路径组合成不同的路径分配方案来寻找温度的最优解，这种优化操作方法需要大量的计算量，为了在能够接受的时间内完成运算，在每一次给通信任务分配最短路径时都会进行下限温度和上限温度的比较，淘汰限温度大于上限温度的路径分配方案。目的是为之后进行温度优化的操作过程提供紧凑的约束条件，从而减少温度优化过程的计算量，提高优化方法的操作效率。
本发明所述温度优化方法通过应用贪心算法进行各个内核之间通信任务的路径分配，对每个通信任务进行局部最优的路径分配，得到的芯片温度作为上限温度。下限温度则通过优化方法具体操作中的已知条件进行理想情况下的计算得出。
本发明所述温度优化方法通过计算分配最后一个通信任务时保存的路径分配方案的芯片温度，来比较最后保存下来的路径分配方案的温度优化效果，具有最小芯片温度的路径分配方案就是优化操作的最优解。
附图说明
图1为二维网格结构片上网络芯片的结构图。
图2为二维网格结构片上网络芯片的热模型示意图。
图3为二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法流程图。
图4为二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法的路径分配示意图。
具体实施方式
下面将结合附图进一步阐述本发明。如图1所示，二维网格结构片上网络芯片由多个内核以网格结构方式构架而成。每个内核处在固定的物理位置，内核之间的通信任务必须通过内核之间的传递完成，所以每一个通信任务都会选择一个通信路径来完成通信。如图1中，假设内核101的位置为坐标轴上的(x101,y101)，内核102的位置为坐标轴上的(x102,y102)，从内核101到内核102的通信任务可以选择三条路径A、B、C进行通信，通信路径的长度为经过的核的个数，如果通信路径的长度等于(|y101-y102|)+(|x101-x102|)，则这条路径称之为该通信任务的最短路径。图1中路径A和路径B都为最短路径。
二维网格结构片上网络芯片的热模型如图2所示，以内核为热模型的计算单元，T0为内核201的温度，P0为内核201的功耗，T1为内核202的温度，P1为内核202的功耗，Tamb为环境温度，g01为内核201和内核202之间的电导，g0hs为内核201和环境之间的电导，g1hs为内核202和环境之间的电导。根据温度，功耗和电导的关系，假设内核201的热量只会在内核202和环境之间流动，得到(T0-Tamb)*g0hs+(T0-T1)*g01＝P0(等式1)。等式1表示了一个内核的温度，功耗和电导关系，从等式1出发，考虑所有内核的温度，功耗和电导关系，得到A*T＝P(等式2)，假设芯片有n个内核，A为n*n的电导矩阵，代表每个内核和另外n-1个内核之间的电导，
T为n*1的温度矩阵，代表n个内核的温度，
P为n*1的功耗矩阵，代表n个内核的功耗，
电导g＝K*A/t(等式3)，K为芯片材料的电导率，A为材料的散热面积，t为材料的散热长度。
每个内核的功耗和内核的电路规模，运行状态有关。电路规模决定了内核的最大功耗，运行状态决定了内核的实际功耗。运行状态包括内核自身的运算状态和通信状态，而通信状态和内核实际功耗的关系表示为Pi＝Vbwi*Ei(等式4)，下标i为内核的编号，Pi代表第i个内核的功耗，Vbwi代表第i个内核的通信量(通信带宽)，Ei代表第i个内核通信量和功耗的关系系数。
当电导和功耗为已知条件时，通过等式2可以求得所有内核的温度。故可以通过芯片的物理参数和内核功耗计算出芯片的温度。芯片温度可以由所有内核温度的平均值或最大值代表，本文中所提到的芯片温度是指所有内核温度的最大温度值。
观察等式2，在给定内核电导的情况下，相同的内核功耗在不同的内核会得到不同的温度，这表示芯片的各个内核的散热效率不同。观察等式3，得出内核的功耗和内核的通信量有关。所以，在给定芯片的物理参数和计算任务、通信任务时，通过对通信任务进行通信路径分配来控制各个内核的通信量，从而控制各个内核的功耗，可以在不影响芯片功能的前提下降低芯片温度，达到优化芯片温度的目的。
如图3所示，为二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法流程图，描述了温度优化方法的操作过程。步骤301为读取芯片的参数，包括芯片的物理参数、电路规模、计算任务和通信任务。有了这些数据，就可以进行步骤302，代入等式2和等式3，得出各个内核的温度和功耗的关系。代入等式4，得出功耗和通信量的关系。接下来进行步骤303，应用贪心算法为通信任务进行路径分配，在每一次对通信任务进行路径分配时，只考虑在之前已经分配路径的通信任务的基础上，这次的路径分配得出的芯片温度最小，即只考虑每一次路径分配的局部最优解。在应用贪心算法对所有通信任务进行路径分配后，计算得出的芯片温度作为下面优化步骤的上限温度。上限温度指芯片经过温度优化后得到的芯片温度必须小于其上限温度。步骤304开始进行温度优化操作，选择一个新的没有被分配过的通信任务进行通信路径分配，然后为这个选择的通信任务分配一个最短路径，即是步骤305。步骤306、步骤307、步骤308、步骤309表示以分配上一个通信任务时保存的路径分配方案为已知条件，计算芯片的下限温度。下限温度指由当前的温度优化程度通过计算得到的芯片能够达到的最小温度。下限温度的计算为，以已经分配的通信任务造成的各个内核的通信量为已知条件，并假设未分配的通信任务造成的通信量固定且可以自由分配到各个内核，代入步骤302得出的计算关系，求Ti的最小值，且满足T0<T1<T2<…<Ti>…>Tn-2>Tn-1>Tn。所有分配上一个通信任务时保存的路径分配方案中，下限温度必须小于上限温度，这是优化方法的约束条件，不满足约束条件的方案将被淘汰。满足下限温度小于上限温度的方案加入当前选择的通信任务的最短路径分配情况，保存为新的方案。当所有分配上一个通信任务时保存的路径分配方案都作为已知条件进行计算之后，进入步骤310，判断是否所有可能的最短路径都被分配过，如果没有则为当前选择的通信任务分配下一个最短路径，直到所有可能的最短路径都被分配过。进入步骤311，判断是否为所有的通信任务都进行了路径分配，如果没有则为选择下一个新的通信任务进行路径分配，否则表示所有的通信任务都进行了路径分配。当所有的通信任务都进行了路径分配后，计算所有分配最后一个通信任务时保存的路径分配方案的芯片温度，具有最低温度的方案就是温度优化的通信路径分配方案。使用该方案指导芯片运行时通信任务的通信路径，将会得到特点满足约束条件下的最低芯片温度。
如图4所示，为二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法的路径分配示意图，阐述本发明所诉温度优化方法流程的核心思路。图4中假设芯片总共有4个通信任务，步骤401表示没有给任何通信任务进行路径分配时的状态。步骤402表示给第一个通信任务进行路径分配时的状态，总共有4条路径，路径1和路径2不满足约束条件(下限温度大于上限温度)被淘汰。所以步骤403对第二个通信任务进行路径分配时只考虑分配上一个通信任务时保存的方案(0xxx、3xxx)。以此类推，给第四个通信任务进行路径分配时的状态为步骤405，假设方案0110和方案3001都满足约束条件，则计算这两个方案造成的芯片温度，具有最小芯片温度的方案作为优化方法的最终结果。
Claims (7)
1.一种应用与二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法，包括如下步骤：
步骤一，通过输入芯片参数进行公式计算得出各个内核之间通信任务量和温度的关系作为计算芯片温度的关系等式；其中：
A*T＝P等式2，设芯片有n个内核，A为n*n的电导矩阵，代表每个内核和另外n-1个内核之间的电导，
T为n*1的温度矩阵，代表n个内核的温度，
<mrow>
<mi>T</mi>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>T</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>T</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
P为n*1的功耗矩阵，代表n个内核的功耗，
<mrow>
<mi>P</mi>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
电导g＝K*A/t等式3，K为芯片材料的电导率，A为材料的散热面积，t为材料的散热长度；
Pi＝Vbwi*Ei等式4，下标i为内核的编号，Pi代表第i个内核的功耗，Vbwi代表第i个内核的通信量(通信带宽)，Ei代表第i个内核通信量和功耗的关系系数；
步骤二通过应用贪心算法进行各个内核之间通信任务的路径分配，该路径分配方案造成的芯片温度作为优化过程中的上限温度；
步骤三，通过给通信任务分配所有可能的最短路径组合成不同的路径分配方案，并且在路径分配的同时淘汰不满足约束条件的路径分配方案来减少计算量；
步骤四，通过计算分配最后一个通信任务时保存的路径分配方案的芯片温度，取最小温度值的路径分配方案作为优化的结果。
2.根据权利要求1所述的一种应用与二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法，其特征在于，所述步骤一中读取芯片的参数，包括芯片的物理参数、电路规模、计算任务和通信任务。
3.根据权利要求1所述的一种应用与二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法，其特征在于，所述步骤二中，应用贪心算法为通信任务进行路径分配，是在每一次对通信任务进行路径分配时，只考虑在之前已经分配路径的通信任务的基础上，这次的路径分配得出的芯片温度最小，即只考虑每一次路径分配的局部最优解。
4.根据权利要求3所述的一种应用与二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法，其特征在于，所述述步骤二中，在应用贪心算法对所有通信任务进行路径分配后，计算得出的芯片温度作为下面优化步骤的上限温度；所述上限温度指芯片经过温度优化后得到的芯片温度必须小于其上限温度。
5.根据权利要求1所述的一种应用与二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法，其特征在于，所述步骤三中，进行温度优化操作，选择一个新的没有被分配过的通信任务进行通信路径分配，然后为这个选择的通信任务分配一个最短路径；以分配上一个通信任务时保存的路径分配方案为已知条件，计算芯片的下限温度；所述下限温度指由当前的温度优化程度通过计算得到的芯片能够达到的最小温度。
6.根据权利要求5所述的一种应用与二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法，其特征在于，所述步骤三中，下限温度的计算为，以已经分配的通信任务造成的各个内核的通信量为已知条件，并设未分配的通信任务造成的通信量固定且可以自由分配到各个内核，代入等式2、等式3和等式4中得出的计算关系，求Ti的最小值，且满足T0<T1<T2<…<Ti>…>Tn-2>Tn-1>Tn；所有分配上一个通信任务时保存的路径分配方案中，下限温度必须小于上限温度，这是优化方法的约束条件，不满足约束条件的方案将被淘汰；满足下限温度小于上限温度的方案加入当前选择的通信任务的最短路径分配情况，保存为新的方案；当所有分配上一个通信任务时保存的路径分配方案都作为已知条件进行计算之后，判断是否所有可能的最短路径都被分配过，如果没有则为当前选择的通信任务分配下一个最短路径，直到所有可能的最短路径都被分配过；判断是否为所有的通信任务都进行了路径分配，如果没有则为选择下一个新的通信任务进行路径分配，否则表示所有的通信任务都进行了路径分配。
7.根据权利要求1所述的一种应用与二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法，其特征在于，所述步骤四中，当所有的通信任务都进行了路径分配后，计算所有分配最后一个通信任务时保存的路径分配方案的芯片温度，具有最低温度的方案就是温度优化的通信路径分配方案；使用该方案指导芯片运行时通信任务的通信路径，将会得到特点满足约束条件下的最低芯片温度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410611975.8A CN104461732B (zh) | 2014-11-04 | 2014-11-04 | 一种应用于二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410611975.8A CN104461732B (zh) | 2014-11-04 | 2014-11-04 | 一种应用于二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104461732A CN104461732A (zh) | 2015-03-25 |
| CN104461732B true CN104461732B (zh) | 2017-12-26 |
Family
ID=52907830
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410611975.8A Active CN104461732B (zh) | 2014-11-04 | 2014-11-04 | 一种应用于二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104461732B (zh) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105138728B (zh) * | 2015-07-23 | 2018-06-22 | 华南理工大学 | 一种基于贪婪算法的电子元件传热优化排布方法 |
| CN106161606B (zh) * | 2016-06-27 | 2019-01-29 | 合肥工业大学 | 面向功耗温度的动静态相结合的NoC映射方法 |
| CN108416164B (zh) * | 2018-03-23 | 2021-09-28 | 南京大学 | 基于有限数目温度传感器的三维片上网络温度重建系统 |
| CN108536931B (zh) * | 2018-03-23 | 2022-02-08 | 南京大学 | 基于贪婪算法的三维片上网络中温度传感器的部署方法 |
| CN108733491B (zh) * | 2018-05-15 | 2021-10-15 | 华东师范大学 | 一种面向异构MPSoC系统的热感知及低能耗任务调度方法 |
| CN117548928B (zh) * | 2024-01-12 | 2024-04-12 | 杭州峰景科技有限公司 | 一种焊机物联设备的芯片调度方法及装置 |
-
2014
- 2014-11-04 CN CN201410611975.8A patent/CN104461732B/zh active Active
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| Performance Optimal Online DVFS and Task Migration Techniques for Thermally Constrained Multi-Core Processors;Vinay Hanumaiah等;《IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems》;20111017;全文 * |
| Static and Dynamic Temperature-Aware Scheduling for Multiprocessor SoCs;Coskun等;《IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems》;20080930;全文 * |
| Thermal-aware on-line task allocation for 3D multi-core processor throughput optimization;Chiao-Ling Lung等;《Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE)》;20110505;全文 * |
| Throughput optimal task allocation under thermal constraints for multi-core processors;Vinay Hanumaiah等;《DAC 09 Proceedings of the 46th Annual Design Automation Conference》;20090731;全文 * |
| 多核SoC中的片上网络关键技术研究;张庆利;《中国博士学位论文全文数据库》;20100315;全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104461732A (zh) | 2015-03-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104461732B (zh) | 一种应用于二维网格结构片上网络芯片的温度优化方法 | |
| Zhou et al. | Bandwidth slicing in software-defined 5G: A stackelberg game approach | |
| Zheng et al. | DISCO: Distributed traffic flow consolidation for power efficient data center network | |
| CN103428805B (zh) | 一种基于链路抗干扰性的无线网络虚拟化映射方法 | |
| CN115665227B (zh) | 一种普适的异构融合算网资源智慧适配网络架构及方法 | |
| CN103327095B (zh) | 一种可扩展的数据中心网络架构的实现方法 | |
| Kumar et al. | Energy aware distributed protocol for heterogeneous wireless sensor network | |
| Wang et al. | Joint time delay and energy optimization with intelligent overclocking in edge computing | |
| CN108153592B (zh) | 一种基于改进遗传算法的NoC映射方法 | |
| Tu et al. | Energy-saving model for SDN data centers | |
| CN105867455A (zh) | 无线路由器的温度控制方法及装置 | |
| CN110010564A (zh) | 具有集成散热器的微电子封装 | |
| CN104102532A (zh) | 一种异构集群中基于低能耗的科学工作流调度方法 | |
| JP4834628B2 (ja) | ネットワーク装置の消費電力低減制御装置及び制御方法 | |
| Mamaghani et al. | An adaptive congestion-aware routing algorithm based on network load for wireless routers in wireless network-on-chip | |
| Huang et al. | Wena: Deterministic run-time task mapping for performance improvement in many-core embedded systems | |
| Wei et al. | Energy efficient routing algorithm of software defined data center network | |
| Gade et al. | A hardware and thermal analysis of dvfs in a multi-core system with hybrid wnoc architecture | |
| CN106783050B (zh) | 一种散热片及其设计方法及装置及变压器 | |
| CN108536931A (zh) | 基于贪婪算法的三维片上网络中温度传感器的部署方法 | |
| Chou et al. | Dynamic buffer allocation for thermal-aware 3D network-on-chip systems | |
| Murray et al. | Evaluating effects of thermal management in wireless NoC-enabled multicore architectures | |
| Shruthi et al. | Study and Analysis of Wired and Wireless Network-on-Chip Using Noxim | |
| Huang et al. | The architecture and traffic management of wireless collaborated hybrid data center network | |
| Zheng et al. | Distributed traffic flow consolidation for power efficiency of large-scale data center network |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant |