Efficient Power Estimation Using DSENT for 3D-Mesh on Chip Optic Communication Network
Notice bibliographique
Résumé
The Network-on-Chip (NoC) stands as a potent solution for achieving heightened performance, efficient communication, and dependability in the migration of Very-Large Scale Integration (VLSI) architecture toward deep submicron technology, when contrasted with conventional connectivity networks.Considerable research endeavours have been allocated to diverse facets of NoCs, encompassing topology, routing algorithms, traffic behaviours, power management, and fundamental mapping.This paper explores the power consumption efficiency of Parameterized Path-Based, Randomized, Oblivious, Minimal for 3D Mesh (PROM3D) routing and ZXY routing algorithms for various traffic patterns like transpose, bit shuffle, and random traffic with the help of the integrated DSENT network model.The PROM3D routing algorithm selects a path randomly from all possible minimal pathways between the source and destination, whereas ZXY is a layer-based routing method.The Design Space Exploration of Network (DSENT) tool is used with the NoC Interconnect Routing and Applications Modeling (NIRGAM) simulator in experiments to measure the power consumption.The findings indicate that, within the 3D-Mesh environment, the ZXY routing algorithm exhibits a 0.02% of variation in power consumption while in saturation on varying loads for various traffic patterns in comparison to the PROM3D algorithm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».