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Enregistrement W3157297576 · doi:10.1109/hpca51647.2021.00063

Pitstop: Enabling a Virtual Network Free Network-on-Chip

2021· article· en· W3157297576 sur OpenAlexafffund
Hossein Farrokhbakht, Henry Kao, Kamran Hasan, Paul V. Gratz, Tushar Krishna, Joshua San Miguel, Natalie Enright Jerger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceCorrectnessComputer networkDeadlockNetwork packetNetwork on a chipVirtual channelDistributed computingNetwork topologyNetwork interfaceEmbedded systemChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintaining correctness is of paramount importance in the design of a computer system. Within a multiprocessor interconnection network, correctness is guaranteed by having deadlock-free communication at both the protocol and network levels. Modern network-on-chip (NoC) designs use multiple virtual networks to maintain protocol-level deadlock freedom, at the expense of high power and area overheads. Other techniques involve complex detection and recovery mechanisms, or use misrouting which incurs additional packet latency. Considering that the probability of deadlocks occurring is low, the additional resources needed to avoid/resolve deadlocks should also be low. To this end, we propose Pitstop, a low-cost technique that guarantees correctness by resolving both protocol and network-level deadlocks without the use of virtual networks, complex hardware, or misrouting. Pitstop transfers blocked packets to the network interface (NI) creating a bubble (empty buffer slot) which breaks deadlock. The blocked packet can make forward progress through NI to NI traversals using low complexity bypassing mechanisms. This scheme performs better due to higher utilization of virtual channels and works on arbitrary irregular topologies without any virtual networks. Compared to state-of-the-art solutions, Pitstop can improve performance up to 11% and reduce power and area up to 41% and 40%.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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