[논문]무선 네트워크-온-칩에서 지연시간 최적화를 위한 유전알고리즘 기반 하드웨어 자원의 매핑 기법

이영식; 이재성; 한태희

[국내논문] 무선 네트워크-온-칩에서 지연시간 최적화를 위한 유전알고리즘 기반 하드웨어 자원의 매핑 기법
Genetic Algorithm-based Hardware Resource Mapping Technique for the latency optimization in Wireless Network-on-Chip 원문보기

이영식 (성균관대학교) , 이재성 (성균관대학교) , 한태희 (성균관대학교)

네트워크-온-칩 (Network-on-Chip, NoC)에서 임계경로 문제를 개선하기 위해 라우터에 라디오 주파수 (RF) 모듈을 집적하는 무선 네트워크-온-칩(Wireless Network-on-Chip, WNoC)은 코어와 무선 인터페이스 라우터 (Wireless Interface Router, WIR)의 매핑 정보에 따라 통신량이 많은 코어간의 임계경로가 변화하여 지연시간에 악영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 코어들이 서브넷을 구성하는 small world 구조 WNoC에서 지연시간을 최적화하기 위해 코어 간의 통신량을 고려한 유전알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기반 코어 및 WIR의 매핑 기법을 제안하였다. 제안한 기법이 통신량이 많은 코어간의 임계경로를 최적화할 수 있도록 하였다. 모의실험 결과를 통해 무작위 매핑과 비교하여 제안하는 기법이 $4{\times}4$ 메시 기반 small world 구조에서 지연시간을 평균 33% 감소시키는 것을 확인하였다.

Wireless network-on-chip (WNoC) can alleviate critical path problem of existing typical NoCs by integrating radio-frequency module on router. In this paper, core-connection-aware genetic algorithm-based core and WIR mapping methodology at small world WNoC is presented. The methodology could optimize the critical path between cores with heavy communication. The 33% of average latency improvement is achieved compared to random mapping methodology.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문은 메시 기반 small world 구조에서 지연시간을 최적화하기 위해 유전알고리즘 기반 매핑 기법을 제안한다. 코어들이 서브넷을 구성하고 서브넷들이 메시 구조를 이루는 메시 기반 small world는 홉 수를 최소화시킴으로써 WNoC의 임계 경로 최적화에 적합한 구조이다 [4].
코어와 WIR의 매핑은 NP-hard 문제이기 때문에 유전알고리즘을 적용하여 주어진 조건에서 최적의 매핑 상태에 근접하는 것을 목표로 한다. 유전알고리즘을 활용한 코어와 WIR의 매핑은 다음의 단계로 수행된다.
본 논문은 small world 구조를 갖는 WNoC에서의 지연시간을 최적화하기 위해 유전알고리즘 기반 매핑 기법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안하는 기법은 평균적으로 33%의 성능 향상을 보였으며 코어의 개수가 늘어날수록 최적화 정도가 증가하는 것을 확인하였다.

제안 방법

코어들이 서브넷을 구성하고 서브넷들이 메시 구조를 이루는 메시 기반 small world는 홉 수를 최소화시킴으로써 WNoC의 임계 경로 최적화에 적합한 구조이다 [4]. 실험을 통해 코어 수에 따른 지연시간의 최적화 정도를 확인 하였다.
그림 1과 같이 여러 코어를 하나의 라우터에 집중시킴으로써 서브넷 내에서의 최대 홉 수를 두 홉으로 제한하는 스타링 토폴로지는 small world 구조에 적합하다 [5]. 본 논문에서는 비용을 고려하여 네 개의 WIR을 사용한다.
본 논문에서 제안하는 매핑 기법의 효율성을 검증하기 위해 SystemC 기반 시뮬레이션을 작성하여 평균 지연시간을 측정하였다. 이를 위해 16개의 서브넷을 갖는 4x4 메시 기반 small world 구조의 WNoC를 구현하고 TGFF [6]를 사용하여 생성한 5종류의 커뮤니케이션 추적 그래프를 매핑하였다.
본 논문에서 제안하는 매핑 기법의 효율성을 검증하기 위해 SystemC 기반 시뮬레이션을 작성하여 평균 지연시간을 측정하였다. 이를 위해 16개의 서브넷을 갖는 4x4 메시 기반 small world 구조의 WNoC를 구현하고 TGFF [6]를 사용하여 생성한 5종류의 커뮤니케이션 추적 그래프를 매핑하였다. 본 연구에서는 염색체의 개수를 200개, 교차 확률을 0.

성능/효과

그림 3에 따르면 제안한 기법이 일반적인 무작위 매핑에 비해 평균적으로 33%의 지연시간이 감소됨을 보였고 전체 코어 수가 증가할수록 차이가 더 크게 나타났다. 이는 제안한 기법이 통신량이 많은 코어 간의 임계경로를 감소시키는 데 적합하며 코어의 집적도가 높아질수록 제안된 알고리즘이 더욱 효과적으로 적용될 수 있음을 의미한다.
본 논문은 small world 구조를 갖는 WNoC에서의 지연시간을 최적화하기 위해 유전알고리즘 기반 매핑 기법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안하는 기법은 평균적으로 33%의 성능 향상을 보였으며 코어의 개수가 늘어날수록 최적화 정도가 증가하는 것을 확인하였다.

후속연구

그림 3에 따르면 제안한 기법이 일반적인 무작위 매핑에 비해 평균적으로 33%의 지연시간이 감소됨을 보였고 전체 코어 수가 증가할수록 차이가 더 크게 나타났다. 이는 제안한 기법이 통신량이 많은 코어 간의 임계경로를 감소시키는 데 적합하며 코어의 집적도가 높아질수록 제안된 알고리즘이 더욱 효과적으로 적용될 수 있음을 의미한다.

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