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公开(公告)号：CN101834789B
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201010151023.4
申请日：2010-04-15
Applicant: 南京大学
IPC: H04L12/56
Abstract: 本发明公开了一种面向包-电路交换片上路由器的回退转向路由算法及所用路由器，该算法是一种自适应路由算法，根据片上网络拥塞情况进行路由仲裁，根据链路资源的占用情况动态改变路由路径。该算法记录满足路由条件的输出端口，在遇到拥塞后重新选择输出端口，实现回退路由，从而可以充分利用网络资源，有效避免拥塞，提高平均吞吐量，减少平均包延迟；该路由器包括依次连接的输入状态机、优先级编码器、地址译码器、仲裁器和输出状态机；本发明在选择路由路径时，不向180度方向折回路由，并且不向远离目的节点的方向路由，所以不会引起死锁或活锁的问题。本发明成本低、性能高，适用于实现高性能的片上网络系统。
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公开(公告)号：CN102523169A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110458022.9
申请日：2011-12-31
Applicant: 南京大学
IPC: H04L12/56
Abstract: 本发明公开了一种基于2D-Mesh多核网络架构的并行化方法，该方法包含任务、数据和流水三个层面的混合并行化；其中：对于运算量较大的若干个并发执行的任务，分配在若干个芯片中并行执行，实现任务并行化；对于一个芯片中的一项任务，若存在可并发执行的数据流处理过程，将其分解到若干个同构的功能模块中并行执行，实现数据并行化；对于能够分解成若干步骤的单向数据处理过程，采用流水线方式并发执行，实现流水并行化。本发明提供了一套完整的软件混合并行化方法，利用该方法与2D-Mesh多核硬件架构相结合可以充分发挥硬件系统的并行效用，有效提高片上软件运行效率，适用于具有一定特征的数字信号处理算法的高速并行实现。
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公开(公告)号：CN102509172A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110327582.0
申请日：2011-10-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/04
CPC classification number: Y02P90/84
Abstract: 本发明公开了一种基于GIS技术的土地利用碳排放减量化控制优化方法，具体是将土地利用变化分析方法、碳排放数据的空间映射方法、土地利用变化的碳排放影响矩阵获取方法和碳减排导向的土地利用空间优化布局方法整合，实现GIS空间分析算法、土地利用变化的碳排放和土地利用空间优化布局规划方法的集成。本发明由国土资源部公益性行业专项（200811033）、公益性行业（农业）科研专项经费项目（200903001-1-4）、国家社会科学基金重大项目（10ZD&M030）、江苏省高校哲学社会科学研究重大项目（2010ZDAXM008）等项目资助完成。
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公开(公告)号：CN101916219A
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN201010217301.1
申请日：2010-07-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 一种片上网络多核处理器流媒体演示平台，基于ffplay分别在两台PC上同步显示2个实时Video窗口，两台PC各自设有1G以太网端口，通过以太网与片上多核网络处理器连接，一台PC作为视频发送端，播放视频的同时通过片上多核网络处理器向另一台PC同步发送视频数据；另一台PC作为视频接收端，实时从片上多核网络处理器接收视频数据，同步解析、处理、播放视频数据；进行片上多核网络处理器的流媒体演示及测试。本发明为一种完全同步、无乱屏，并能对丢包率进行统计，对播放速率、效果进行调节的流媒体演示平台，为片上多核处理器提供了一个良好的测试和演示平台。
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公开(公告)号：CN100514316C
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200710025077.4
申请日：2007-07-11
Applicant: 南京大学
IPC: G06F13/362
Abstract: 本发明公开了一种基于片上多处理器系统的动态自适应总线仲裁器，包括接口控制模块、随机数产生模块、动态“彩票”数产生模块、定时器模块和Lottery总线仲裁模块；随机数产生模块接收接口控制模块信号输出随机数的范围配置成各处理器对总线申请要求下的“彩票”总数；动态“彩票”数产生模块存储每个处理器所持的初始“彩票”数目，并响应于定时器模块所产生的中断信号的激活；Lottery总线仲裁模块根据各个处理器所持的“彩票”数目，来控制系统总线的使用优先权。本发明降低了算法复杂度，降低了各处理器的总线等待时间并且能更好地控制各处理器占据的总线带宽，提高了系统性能，对于片上多处理器系统的设计具有重要的参考价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101145140A
公开(公告)日：2008-03-19
申请号：CN200710025077.4
申请日：2007-07-11
Applicant: 南京大学
IPC: G06F13/362
Abstract: 本发明公开了一种基于片上多处理器系统的动态自适应总线仲裁器，包括接口控制模块、随机数产生模块、动态“彩票”数产生模块、定时器模块和Lottery总线仲裁模块；随机数产生模块接收接口控制模块信号输出随机数的范围配置成各处理器对总线申请要求下的“彩票”总数；动态“彩票”数产生模块存储每个处理器所持的初始“彩票”数目，并响应于定时器模块所产生的中断信号的激活；Lottery总线仲裁模块根据各个处理器所持的“彩票”数目，来控制系统总线的使用优先权。本发明降低了算法复杂度，降低了各处理器的总线等待时间并且能更好地控制各处理器占据的总线带宽，提高了系统性能，对于片上多处理器系统的设计具有重要的参考价值。
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公开(公告)号：CN101131710A
公开(公告)日：2008-02-27
申请号：CN200710132285.4
申请日：2007-09-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的LDPC编解码硬件仿真系统，该系统包括PC端控制软件和基于FPGA的硬件部分，硬件部分包括了PCI接口控制模块，随机数发生器，高斯噪声发生器，LDPC编/解码等主要模块。本发明基于FPGA硬件实现了对LDPC码的仿真研究，同时，该系统具有很好的可控性、可观测性和可重用性，并大大提高仿真速度(为软件仿真速度的300多倍)，为更好地研究同类纠错码提供良好的实验环境。
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公开(公告)号：CN119961208A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510120212.1
申请日：2025-01-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06F15/78 , G06F15/173 , G06F15/80
Abstract: 本发明公开了一种基于三维片上网络的公平仲裁互补转向路由方法，属于片上网络通信领域，其技术方案要点包括，根据仲裁机制确定第一节点的输出端口，第一节点包括多个输出端口，每个输出端口与一第二节点对应；根据第一节点所处的路由层的转向模型，判断输出端口对应的转向方向是否为转向模型限定的其中一个转向方向；若否，将待发送数据发送至相邻路由层上的其中一个路由节点，其中，相邻路由层上的其中一个路由节点接收待发送数据后形成第二节点，本发明通过互补层的设计与仲裁决策的结合，可以进一步提高自适应路由方法的拥塞规避性能以及网络中通信流量的均匀分布，最终达到提高三维片上网络的通信性能和可靠性的目的。
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公开(公告)号：CN119474000A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411507882.0
申请日：2024-10-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06F15/78 , G06F15/173 , G06F7/544 , G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及近似片上网络技术领域，公开了一种面向卷积神经网络加速的高实时性近似片上网络，结合神经网络的数据分布情况，提出基于数据分级的近似压缩和分段恢复方案，实现在降低通信开销的同时，保持神经网络推理精度；并提出一个质量控制模型，该模型能够快速搜索出满足质量损失约束的神经网络各层阈值，确保网络在进行近似通信的同时保持准确性；进一步提出基于拥塞感知的阈值动态调整方案，通过感知网络中的拥塞情况，动态调整每一层的近似阈值，以实现对数据压缩率的实时优化，从而有效缓解通信网络中的拥塞问题；结合近似通信后网络中的激活数据分布特征，优化计算阵列中的近似计算模块，提升计算阵列的整体效率，实现计算加速。
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公开(公告)号：CN119441950A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411575006.1
申请日：2024-11-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/22 , G06N3/0442 , A61B5/00 , A61B5/369
Abstract: 本发明公开了一种面向癫痫监测的小样本脑电信号分类方法，属于脑电信号处理及分类技术领域，其方法具体包括：构建癫痫四分类融合模型，包括：共享网络层、二分类子网络层和三分类子网络层，获取癫痫脑电信号样本，将癫痫脑电信号样本输入到共享网络层，对癫痫脑电信号样本进行特征提取，捕捉癫痫脑电信号的复杂特征，将提取的癫痫脑电信号的复杂特征输入至癫痫四分类融合模型中，输出脑电信号分类结果，利用条件加权投票算法对脑电信号分类结果进行加权投票，输出投票结果，考虑了不同时期的数据特征差异以及数据量差异，通过将四分类任务拆分为二分类和三分类，结合条件加权投票算法，使得模型在发作期很少的小样本情况下也能保持较好的学习效果和速率。
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