SEEC: stochastic escape express channel
Notice bibliographique
Résumé
Allocating a free buffer before moving to the next router is a fundamental tenet for packet movement in NoCs. Often, to solve head of line blocking and avoid deadlock, NoCs are provisioned with significant buffer resources in the form of virtual channels (VC) which consume area and power. We introduce stochastic escape express channels (SEEC) to enhance performance and avoid deadlock with dramatically fewer buffers than state-of-the-art NoCs. The network interfaces in SEEC periodically send special tokens called seekers to find packets destined for them and upgrade them to use a novel flow control called Free-Flow (FF). FF-packets traverse the network minimally from link to link, bypassing routers (bufferlessly) to the destination. As a result, FF-packets bypass regions of congestion in the NoC without needing more buffers. Furthermore, any deadlock that a FF-packet was originally involved in is guaranteed to break, without requiring turn restrictions or extra VCs. We also present an extension called multi-SEEC (mSEEC) that enables multiple simultaneous non-intersecting FF-packet traversals to enhance throughput further. We implement and evaluate SEEC and mSEEC on a mesh over a range of synthetic workloads and real applications and observe 34--40% reduction in average packet latency for real applications and 10--50% average improvement in throughput for synthetic traffic over the state-of-the-art at 1/6th the area/power budget.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».