NoC<sup>2</sup>: An Efficient Interfacing Approach for Heavily-Communicating NoC-Based Systems
Notice bibliographique
Résumé
Current research in interfacing clusters within Hierarchical Networks-on-Chip (HNoC) as well as interfacing NoC-based systems adopts a centralized approach. In this approach, a specific Processing Element (PE) acts as a gateway between interfacing peripherals and the rest of NoC elements. This article evaluates this approach and show that it is not optimal for handling the inter-NoC communication. Routing inter-NoC traffic through a system to its gateway PE deteriorates the network performance. Results show that both the throughput and latency of the centralized approach degrade with the increase in the inter-NoC traffic bandwidth. To alleviate this, we propose a novel distributed approach, which separates the inter-NoC traffic from the intra-NoC one. Our approach relies on distributed buffers to allow PEs to efficiently communicate with the interfacing peripheral. We evaluate our approach against other interfacing ones using synthetic traffic as well as real benchmark applications. Our evaluation covers the whole system performance as well as its inter- and intra-NoC parts. Results prove that the proposed approach outperforms previous interfacing ones in terms of throughput and latency. The proposed approach significantly enhances the inter-NoC performance without any deterioration in the intra-NoC one. Considering the inter-NoC performance, we achieve a throughput that is close to the maximum possibly attainable one. Other approaches show major performance degradation, reaching as low as 10% of this maximum attainable throughput.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».