Pareto technique optimization for 3D NOC architecture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Network on-Chip (NoC) – the network-based communication between operational cores and intellectual property cores in a single chip – has been eliciting much interest in recent years. The major barrier to the effective design of NoCs has been high-speed data transfer and connections that are only required when necessary in massively parallel, multi-core, low-power applications. To solve these issues, a new technique called Pareto African Buffalo Optimized Mapping Weighted Directive Graph Theory (PABOMWDGT) is proposed in this study. The suggested method aims to locate efficient operational cores integrated on the device in the shortest time and demonstrate the effectiveness of 3D NoC. In this approach, a selection of IP cores from the benchmark dataset are first listed along with their connections. The mapping approach on the 3D NoC topology is optimized for the African buffalo. Random initialization of the IP cores (also known as buffalos) in the optimization technique's search space is performed. Every IP core in the population is used to estimate the various objective functions. The Pareto function is then examined using the African buffalo optimization technique of Deming Regression. A fitness metric is employed to determine the best fit. The position of the buffalos is updated and the best option is identified when one buffalo's fitness level exceeds that of the other. The process is repeated until the maximum number of iterations is reached. Then, mapping is done based on the probability. It is seen that it takes less time to develop an effective mapping of cores in the 3D NoC architecture. Experimental results show that the proposed PABOMWDGT technology is superior to state-of-art techniques with a 0.74 packet / cycle / IP block throughput, 140 clock cycle delay, and 11 ms computation time.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».