光片上网络中基于NSGA-II的多目标映射方法研究

doi:10.12263/DZXB.20201418

电子学报 ›› 2022, Vol. 50 ›› Issue (10): 2372-2380.DOI: 10.12263/DZXB.20201418

光片上网络中基于NSGA-II的多目标映射方法研究

王佳辉, 魏雯婷, 王领, 顾华玺

西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室，陕西西安 710071

收稿日期:2020-12-11 修回日期:2021-03-17 出版日期:2022-10-25
- 作者简介:
- 王佳辉男，1995年生，内蒙古商都人. 西安电子学科技大学硕士研究生.主要研究方向为软件定义网络、光片上网络映射.E-mail: jiahui.wang.xidian@foxmail.com
  魏雯婷（通讯作者）女，1988年生，山西大同人. 西安电子科技大学讲师，硕士生导师，陕西省青年创新团队核心骨干.长期致力于数据中心网络、片上网络、智能化网络资源管控等方向的研究. 主持1项国家自然科学基金青年项目、1项国防科技重点实验室基金项目以及1项中央高校基本科研业务费专项资金资助项目；作为技术骨干参与国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、华为创新研究项目等.
  王领男，1989年生，安徽合肥人. 西安电子科技大学科技大学讲师.主要研究方向包括片上网络、AI加速器等.E-mail: lingwang@xidian.edu.cn
  顾华玺男，1977年生，河北石家庄人.西安电子科技大学通信工程学院教授，博士生导师.陕西省青年创新团队负责人，陕西省自然科学杰出青年基金项目获得者.主持国家重点研发计划项目1项、国家自然基金重点项目1项、陕西省杰出青年科学基金1项、国家自然基金面上项目2项以及青年项目1项；与中电集团研究所、中科院计算所、Intel中国研究院等知名研究机构以及华为、中兴通讯等行业领军企业开展合作项目多项.主要研究方向包括网络交换技术、光互连、片上网络、软件定义网络、数据中心网络以及面向分布式AI应用的网络关键技术等.E-mail: hxgu@xidian.edu.cn
- 基金资助:
- 国家重点研发计划 (2018YFE0202800); 国家自然科学基金 (61634004); 陕西省杰出青年科学基金 (2020JC-26); 陕西高校青年创新团队以及中央高校基本科研业务费 (XJS200119)

Research on NSGA-II Based Multi-Objective Mapping Method in ONoC

WANG Jia-hui, WEI Wen-ting, WANG Ling, GU Hua-xi

State Key Laboratory of Integrated Service Networks，Xidian University，Xi’an，Shaanxi 710071，China

Received:2020-12-11 Revised:2021-03-17 Online:2022-10-25 Published:2022-10-11

摘要/Abstract

摘要：

片上网络（Network-on-Chip，NoC）是众核处理器中核间通信的重要载体.光片上网络（Optical NoC，ONoC）采用光互连的方式实现IP核间通信，具有带宽密度高、通信时延低、系统功耗低等优势，能有效解决众核处理器带宽和能效瓶颈.由于硅光器件及光信号的传输特性，ONoC性能的提升受到串扰噪声、插入损耗等众多因素制约，如何设计高可靠、低功耗的光片上网络IP 核映射优化方案是ONoC的关键问题之一.本文提出了一种基于NSGA-II算法的多目标IP核映射方法，通过建立串扰噪声、插入损耗多目标联合优化的光片上网络IP核映射模型，设计求解多目标优化的进化算法NSGA-II，以实现高可靠、低功耗的光片上网络IP 核映射优化.实验结果表明，本文的IP核映射方法相比串扰噪声单目标优化平均降低了插入损耗15.5%，相比插入损耗单目标优化平均降低了串扰噪声82.7%.

关键词: 光片上网络, IP核映射, 串扰噪声, 插入损耗

Abstract:

Network-on-Chip(NoC) is an important communication fabric in many-core processors. Optical NoC (ONoC) using light as transmission medium has shown significant advantages in bandwidth, communication latency and power consumption, which can mitigate bandwidth and energy efficiency bottlenecks in many-core processors. Due to some intrinsic characteristics of silicon optical devices and optical signals, the performance of ONoC is restricted by some factors such as crosstalk noise, insertion loss, etc. In order to minimize the crosstalk noise and insertion loss of ONoC, the IP core mapping optimization scheme has become a key issue for high performance ONoC design. In this paper, an NSGA-II based multi-objective IP-core mapping method is proposed. It builds a multi-objective IP-core mapping mathematical model to optimize the insertion loss and crosstalk noise of ONoC at the same time. Moreover, an improved NSGA-II algorithm is applied to this model to obtain an appropriate mapping result. Experiment results show that, compared with the single-objective algorithms for crosstalk, the proposed IP-core mapping method can reduce insertion loss by average 15.5%, and compared with the single-objective algorithms for insertion loss, it can reduce crosstalk noise by average 82.7%.

Key words: optical networks-on-chip, IP cores mapping, crosstalk noise, insertion loss

中图分类号:

TN47

王佳辉, 魏雯婷, 王领, 顾华玺. 光片上网络中基于NSGA-II的多目标映射方法研究[J]. 电子学报, 2022, 50(10): 2372-2380.

WANG Jia-hui, WEI Wen-ting, WANG Ling, GU Hua-xi. Research on NSGA-II Based Multi-Objective Mapping Method in ONoC[J]. Acta Electronica Sinica, 2022, 50(10): 2372-2380.

图/表 11

图1 IP核映射优化示意图

图2 基本光元件和光交换单元示意图

表1 插入损耗与串扰噪声参数表

符号	含义	数值
$L c$	波导交叉损耗	-0.04 dB
$L p$	传输损耗/cm	-0.274 dB/cm
$L b$	波导弯曲损耗	-0.005 dB/90^o
$L p 0$	OFF状态下MR平均通过损耗	-0.005 dB
$L p 1$	ON状态下MR平均掉入损耗	-0.5 dB
$L m$	平均调制损耗	-0.005 dB
$K c$	波导交叉串扰系数	-40 dB
$K r$	波导交叉反射系数	≈0
$K p 0$	OFF状态下MR串扰系数	-20 dB
$K p 1$	OFF状态下MR串扰系数	-25 dB
$K t$	光终端反射系数	-50 dB

表1 插入损耗与串扰噪声参数表

符号	含义	数值
$L c$	波导交叉损耗	-0.04 dB
$L p$	传输损耗/cm	-0.274 dB/cm
$L b$	波导弯曲损耗	-0.005 dB/90^o
$L p 0$	OFF状态下MR平均通过损耗	-0.005 dB
$L p 1$	ON状态下MR平均掉入损耗	-0.5 dB
$L m$	平均调制损耗	-0.005 dB
$K c$	波导交叉串扰系数	-40 dB
$K r$	波导交叉反射系数	≈0
$K p 0$	OFF状态下MR串扰系数	-20 dB
$K p 1$	OFF状态下MR串扰系数	-25 dB
$K t$	光终端反射系数	-50 dB

图3 光发送端与接收端示意图

图4 Crux路由器结构图

图5 映射过程示例

表2 仿真参数配置

符号	含义	数值
W	波长数目	4
FSR	自由光谱范围	59 nm
$λ 0$	最短波长	1 550 nm
$P v$	VSCEL输出功率	50 mw
$ε$	谐振波长偏移量	0.16 nm
Q	品质因素	9 000
N	群体规模	200
K	迭代次数	100
pc	交叉概率	0.9
pm	变异概率	0.1

表2 仿真参数配置

符号	含义	数值
W	波长数目	4
FSR	自由光谱范围	59 nm
$λ 0$	最短波长	1 550 nm
$P v$	VSCEL输出功率	50 mw
$ε$	谐振波长偏移量	0.16 nm
Q	品质因素	9 000
N	群体规模	200
K	迭代次数	100
pc	交叉概率	0.9
pm	变异概率	0.1

图6 应用程序的通信关系图

图7 最佳串扰噪声映射解的性能比较

图8 最佳插入损耗映射解的性能比较

图9 均衡映射解与单目标映射解的性能比较

参考文献 10

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7	DEB K, PRATAP A, AGARWAL S, et al. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002, 6(2):182-197.
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