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  1. 研究報告
  2. システム・アーキテクチャ(ARC)
  3. 2016
  4. 2016-ARC-221

FPGAを用いたFat TreeベースNoCの高速エミュレーション

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/172921
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/172921
0166d59b-2b3d-4d96-a290-4bc54a7bb943
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ARC16221025.pdf IPSJ-ARC16221025.pdf (639.6 kB)
Copyright (c) 2016 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
ARC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2016-08-01
タイトル
タイトル FPGAを用いたFat TreeベースNoCの高速エミュレーション
タイトル
言語 en
タイトル A Fast Emulation System for Fat-Tree-Based Network-on-Chips
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ネットワーク性能
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京工業大学情報理工学院
著者所属
東京工業大学情報理工学院
著者所属(英)
en
School of Computing, Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
School of Computing, Tokyo Institute of Technology
著者名 ThiemVan, Chu

× ThiemVan, Chu

ThiemVan, Chu

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吉瀬, 謙二

× 吉瀬, 謙二

吉瀬, 謙二

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著者名(英) Thiem, Van Chu

× Thiem, Van Chu

en Thiem, Van Chu

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Kenji, Kise

× Kenji, Kise

en Kenji, Kise

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Network-on-Chip(NoC) は, メニーコアプロセッサのチップ内インターコネクションネットワークとして用いられるようになった.新たな NoC を研究開発するには,正確かつ高速なシミュレーション環境が必要となる.しかし,従来のソフトウェアシミュレータは,数百から数千個のノードから構成される NoC のようにシミュレーション規模が大きい場合,速度が非常に遅くなり,現実的な時間でシミュレーションを行うことが困難である.そのため,最近では,FPGA ベースの高速 NoC エミュレータが注目されている.既存 FPGA ベース NoC エミュレータのほとんどは,1,000 ノード以下の 2 次元メッシュ NoC しかサポートしておらず,比較的単純な NoC モデルを採用しているが,従来のソフトウェアシミュレータよりも数百倍までの速度向上を達成している.本稿では,単一の FPGA を用いて最大数千ノードまでの fat tree ベース NoC の挙動を,サイクルレベルで高速にエミュレーションするための手法を提案する.評価では,4,096 コア及び 6,144 ルータから構成される fat tree ベース NoC を単一の Virtex-7FPGA でエミュレーションできることを示す.提案システムは,NoC 研究で広く使われているソフトウェアシミュレータ BookSim と比較して,精度を維持したまま,232 倍高速である.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10096105
書誌情報 研究報告システム・アーキテクチャ(ARC)

巻 2016-ARC-221, 号 25, p. 1-6, 発行日 2016-08-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8574
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 07:32:54.755930
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