公开(公告)号：CN115470889A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211054665.1

申请日：2022-08-31

Applicant: 南京大学

Inventor： 傅玉祥 ,  薛泳琪 ,  李丽 ,  纪津伦 ,  李心怡 ,  黎思越 ,  周世泽 ,  程童 ,  李伟 ,  何书专

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的片上网络自主最优映射探索系统及方法。本发明采用强化学习算法，结合软约束和硬约束，将硬件映射配置问题转化为序列决策问题，得到片上网络加速器的自主最优映射探索系统。对比传统的X/Y方向映射、基于神经网络感知算法映射与基于遗传算法的映射，本发明通过强化学习算法对策略网络与价值网络进行训练，提供的最优硬件映射在通信延迟指标与平均通信吞吐率指标上有不同程度的优化。

公开(公告)号：CN119376449A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411490434.4

申请日：2024-10-24

Applicant: 南京大学

Inventor： 傅玉祥 ,  徐子芮 ,  程童 ,  李心怡 ,  李丽 ,  何国强 ,  陈铠 ,  何书专 ,  李伟

IPC: G05D23/19

Abstract: 本发明公开了一种基于片上网络的紧凑型交叉温控方法，涉及多处理器嵌入式开发技术领域，设计交错相位控制策略以增加控制周期内最小网络单元的节点纠正次数，避免同步温控引起的热问题，设计负反馈温控策略以控制节点和邻接节点之间的交互行为，进一步稳定节点的温度，基于控制相位分配算法将片上网络中节点类型的分配类比为图着色问题，设置剪枝约束和选取约束以优化回溯法，快速生成最优类型分配方案，并结合交错相位控制策略和负反馈温控策略实现片上网络的最佳交叉温控，设计性能评估方案，经检验，本发明提出的方法在评估指标上均优于对比方案，有效解决了片上网络的热问题。