• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Версия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоискМеню

Разработка гибридной модели для проектирования и симуляции сетей на кристалле

Приоритетные направления развития: инженерные науки
2020

Цель работы

Повышение пропускной способности и сокращение аппаратурных затрат, а также уменьшение времени разработки новых сетей на кристалле (СтнК) путем создания гибридной модели и принципа сквозного проектирования СтнК на ее основе, что обеспечит весь процесс разработки от спецификации общих требований СтнК до прототипа и конечного описания на HDL 

Объект и предмет исследования

Объектом исследования являются сети на кристалле.

Предмет исследования – автоматизация процесса проектирования сетей на кристалле.

Эмпирическая база исследования

Эмпирическая база исследования основана на результатах многолетних разработок в области проектирования СтнК, в результате которых научно-исследовательский коллектив УЛ САПР обладает собственной разработки или глубокой доработки различными моделями разного уровня абстракции, средствами генерации топологий, средствами верификации моделей, различными специализированными алгоритмами маршрутизации и управления трафиком, средствами отладки и моделирования алгоритмов маршрутизации, средствами оценки аппаратных ресурсов на реализацию СтнК, легковесными софт-процессорными ядрами и средствами их программирования, средствами прототипирования и размещения СтнК на одном чипе и на нескольких, средствами автоматизации процесса моделирования, программным обеспечением для генерации конфигураций модельных экспериментов, хранения, сравнения и визуализации результатов моделирования.

В рамках текущего исследования имеющиеся разработки были дополнены и усовершенствованы, что позволило говорить о разработке качественно новой методики сквозного проектирования СтнК.

Результаты работы

Результаты работы состоят в том, что в рамках научно-исследовательского проекта были проведены поиск и анализ высокоуровневых моделей СтнК, исследовано более 100 различных моделей и выполнена их классификация. Проведенный обзор наиболее известных высокоуровневых моделей СтнК показал, что существует огромное количество решений и подходов. При этом все модели в основном решают частные задачи, нет каких‑то исчерпывающих и универсальных моделей, все они не стандартизированы и зачастую не совместимы друг с другом. Для того чтобы провести моделирование СтнК с собственной комбинацией параметров топологии, маршрутизации, метода контроля и генерации трафика, арбитража и т.д. необходимо создавать собственную модель или дорабатывать существующую. При этом показано, что практически отсутствуют средства автоматизации моделирования, которые бы облегчали обработку результатов моделирования и их верификацию, проведение множественных запусков модели с различными параметрами и т.д. Нет средств интеграции моделей между собой. Такое состояние проблемной области определяет необходимость разработки таких средств, которые бы позволили решить обозначенные проблемы.

В рамках научно-исследовательского проекта был взят один из наиболее перспективных высокоуровневых симуляторов СтнК Noxim и проведена его модификация, которая позволила значительно расширить его функциональные возможности и провести моделирование новых топологий СтнК и алгоритмов маршрутизации. В результате моделирования показано, что в циркулянтах наблюдается явление циклических зависимостей, которые приводят к возникновению дедлоков. Для борьбы с ними были реализованы различные методы контроля трафика и в результате проведенного моделирования продемонстрирована эффективность метода, предложенного авторами в рамках других исследований. Также в результате проведенной серии модельных экспериментов показано, что циркулянтные топологии имеют лучшие показатели по сравнению с классическими регулярными топологиями mesh и torus, особенно в случаях, когда количество узлов в сети не является квадратом числа. Продемонстрировано влияние выбора различных алгоритмов маршрутизации на пропускную способность СтнК, лучшим среди которых оказался алгоритм Парных обменов.

Полученная модифицированная модель приобрела универсальный интерфейс, что позволило объединить ее с другими моделями более низкого и высокого уровня для выполнения совместного моделирования и реализации принципа сквозного проектирования и верификации СтнК. При этом сама модифицированная модель Noxim позволила нивелировать те недостатки, которые были у других моделей, разработанных ранее.

Была проведена модификации универсальной высокоуровневой модели UOCNS в серверную версию UOCNS‑SE, что обеспечило новый формат взаимодействия клиент‑сервер для компонентов модели, а код подвергся глубокой переработке. В рамках модификации модели была внедрена поддержка многопоточности и имплементирован Spring Framework, что увеличило в 1,5 раза быстродействие модели, а также обеспечило возможность моделирования одновременно в несколько потоков. Для взаимодействия с новой моделью был разработан веб-интерфейс, позволяющий проводить моделирование и агрегировать его результаты. Была расширена и дополнена документация по компонентам и по использованию симулятора. Проведена апробация работы симулятора и подтверждена корректность его работы. Данная высокоуровневая модель представляет собой первую часть созданной в рамках работы гибридной модели СтнК.

Была спроектирована многоядерная вычислительная система на основе легковесных софт‑процессорных ядер schoolMIPS. Разработан приемо-передатчик для связи вычислительного ядра и маршрутизатора в сети. Обеспечена его универсальность, за счет чего он может использоваться с другими устройствами. Создан модуль для автоматической генерации СтнК для различных топологий. Проведено полное тестирование созданных модулей. Выполнена апробации проекта на отладочной плате и показано, что проект может быть масштабирован для ПЛИС большей емкости, а также для нескольких ПЛИС, объединенных между собой в кластер. Разработанная HDL‑модель, интерфейсные модули и софт-процессорные ядра являются конечным звеном в единой системе сквозного проектирования СтнК от общего ТЗ до финального прототипа. Данная низкоуровневая модель представляет собой вторую часть созданной в рамках работы гибридной модели СтнК.

Было продемонстрировано место гибридных моделей в процессе проектирования СтнК и их преимущества над стандартным подходом. Идея использования гибридных моделей была переосмыслена, расширена и воплотилась в сформулированном принципе сквозного проектирования СтнК, когда процесс разработки от спецификации общих требований СтнК до прототипа и конечного описания на HDL готового к реализации в виде чипа происходит в едином универсальном программном окружении. Таким образом, доработанные в рамках текущего исследования средства разработки СтнК, а также проведенная классификация моделей СтнК, дополнили полученные ранее результаты научных исследований и разработок и вместе с созданной клиент-серверной архитектурой сформировали единый универсальный комплекс программных средств, реализующих топологический подход, гибридные модели и принцип сквозного проектирования для обеспечения полного цикла создания СтнК.

Степень внедрения, рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов НИР

Результаты научно-исследовательской работы имеют высокое научное и практическое значение, поскольку формируют единое информационное и программное окружение для проектирования СтнК от его начала и до финальной реализации, обеспечивая все этапы проектирования СтнК или интерфейс для подключения (при необходимости) дополнительных средств. 

Публикации по проекту:


Романов А. Ю., Сидоренко М. В., Монахова Э. Маршрутизация в сетях на кристалле с топологией трехмерный циркулянт // Информационные технологии. 2020. Т. 26. № 1. C. 22-29. doi
Прилепко П. М., Романов А. Ю., Лежнев Е. В. Модификация высокоуровневой модели NoCModel 2.0 для моделирования сетей на кристалле с циркулянтными топологиями, in: Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС-2020)..: ИППМ РАН, 2020. С. 23-30. 
Monakhova E., Monakhov O., Романов А. Ю., Лежнев Е. В. Analytical Routing Algorithm for Networks-on-Chip with the Three-dimensional Circulant Topology, in: 2020 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT).: IEEE, 2020. С. 1-6. 
Romanov A. Y., Stempkovsky A. L., Lariushkin I. V., Novoselov G. E., Solovyev R. A., Starykh V. A., Romanova I. I., Telpukhov D. V., Mkrtchan I. A. Analysis of Posit and Bfloat Arithmetic of Real Numbers for Machine Learning // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 82318-82324. doi