Capturing the sensitivity of optical network quality metrics to its network interface parameters
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Optical networks‐on‐chip (ONoCs) are gaining momentum as a way to improve energy consumption and bandwidth scalability in the next generation multicore and many‐core systems. Although many valuable research works have investigated their properties, the vast majority of them lack an accurate exploration of the network interface architecture required to support optical communications on the silicon chip. The complexity of this architecture is especially critical for a specific kind of ONoCs: the wavelength‐routed ones. These are capable of delivering contention‐free all‐to‐all connectivity without the need for path reservation, unlike space‐routed ONoCs. From a logical viewpoint, they can be considered as full nonblocking crossbars; thus, the control complexity is implemented at the network interfaces. To our knowledge, this paper proposes the first complete network interface architecture for wavelength‐routed optical NoCs, by coping with the intricacy of networking issues such as flow control, buffering strategy, deadlock avoidance, serialization, and above all, their codesign in a complete architecture. The evaluation methodology spans from area and energy analysis via actual synthesis runs in 40‐nm technology to RTL‐equivalent (register‐transfer level) SystemC modelling of the network architecture and aims at verifying whether the projected benefits of ONoCs versus their electrical counterparts are still preserved when the complexity of their network interface is considered in the analysis. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».