ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Масштабируемые схемы сети на кристалле для высокопроизводительных вычислительных систем: тенденции и проблемы

Нора Рашид Наджем
Университет Альнур, https://alnoor.edu.iq/
Ниневия 41012, Ирак
E-mail: nora.rashid@alnoor.edu.iq
Русул Абдулридха Мутташар
Университетский колледж Аль-Мансура, https://muc.edu.iq/
Багдад 10067, Ирак
E-mail: rusul.abdulridha@muc.edu.iq
Джамии Кадхим Абед
Университетский колледж Аль-Хикма, https://hiuc.edu.iq/
Багдад 10015, Ирак
E-mail: jameei.kadhim@hiuc.edu.iq
Вафаа Мустафа Хамид
Университета Джихан, https://sulicihan.edu.krd/
Сулеймания 46001, Курдистан, Ирак
E-mail: wafaa.mustafa@sulicihan.edu.krd
Омар Бабан
Университет Аль-Турат, https://uoturath.edu.iq/
Багдад 10013, Ирак
E-mail: omar.baban@uoturath.edu.iq

Поступила 22.05.2024, рецензирована 29.05.2024, принята 05.06.2024, опубликована 06.09.2024.

Аннотация: Представлена оценка последних тенденций и проблем в проектировании «сеть-на-кристалле» (NoC), уделяя особое внимание масштабируемости и оптимизации производительности в системах высокопроизводительных вычислений (HPC). Цель – найти способы увеличения пропускной способности данных и уменьшения задержек в больших многоядерных системах. Проанализированы последние достижения в разработке NoC, изучены альтернативные методы проектирования и их влияние на показатели производительности. Имитационные модели были созданы для изучения эффективности различных топологий NoC и алгоритмов маршрутизации при различных сценариях рабочей нагрузки. Показано, что адаптивная маршрутизация и ячеистая топология значительно повышают масштабируемость и эффективность. Кроме того, включение подходов машинного обучения в процесс принятия решений по динамической маршрутизации показало многообещающую возможность повышения гибкости систем NoC. Т.е. масштабируемые архитектуры NoC имеют решающее значение для следующего поколения систем высокопроизводительных вычислений. Сложность будущих вычислений требует, чтобы текущие исследования были сосредоточены на новых алгоритмах маршрутизации и оптимизации топологии. Эти улучшения имеют решающее значение для обеспечения дальнейшего роста сложных многоядерных процессоров и их функционирования в высокопроизводительных приложениях.
Ключевые слова: сеть на кристалле (NoC), высокопроизводительные вычисления (HPC), масштабируемость, адаптивная маршрутизация, ячеистая топология, многоядерные процессоры, пропускная способность данных, сокращение задержек, машинное обучение, оптимизация топологии

УДК 004.318, 004.421.2, 004.722, 681.5

РЭНСИТ, 2024, 16(5):657-672 DOI: 10.17725/rensit.2024.16.657

Полнотекстовая электронная версия статьи – на вебсайтах http://elibrary.ru и http://rensit.ru/vypuski/article/594/16(5)657-672.pdf