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在摩尔定律的指导下,半导体工艺节点不断向前推进,集成电路设计产业高速发展,单芯片上集成的IP核数量不断增多。传统的总线互连方式在扩展性、兼容性、通信速度和能耗等方面已经无法满足芯片中IP核的互连需求。片上网络技术借鉴了分布式设计和OSI通信模型的思想并将其结合,应用在SoC互连技术中,有效的提高了IP核之间的通信效率、扩展性和兼容性。本文对片上网络的多目标映射、超多目标映射、拓扑结构、路由算法和路由器微架构等技术进行了研究。分别针对片上网络多目标映射算法和超多目标映射算法进行了设计与实现。本文分析了NSGA2在求解NoC多目标映射问题时存在的缺陷,针对NoC多目标映射问题对NSGA2进行优化后提出了RNSGA2算法。RNSGA2采用了基于位置的编码方式,通过单点交叉进行全局搜索,通过三种变异方式进行局部搜索。RNSGA2保留了NSGA2中的快速非支配排序、拥挤距离计算和拥挤比较算子并在算法主循环中加入了去重算子。去重算子将第一非支配解集中的冗余解求出后进行多点交叉再放入下代种群中参与遗传。RNSGA2有两个特点:一是可以同时对两个目标函数的映射问题进行求解,二是去除了NoC映射问题解集中的冗余解并保证种群数目不变和优秀基因的保留。本文使用MATLAB对RNSGA2进行了建模仿真,主要包括快速非支配排序、拥挤比较算子和去重算子等模块。本文将NSGA3引入到NoC超多目标映射问题中,结合NoC的结构特性对NSGA3进行优化后得到了RNSGA3算法。RNSGA3是在RNSGA2的基础上加入了参考点和参考向量,并对所有个体的适应值进行了归一化处理再通过参考向量关联的个体数目进行选择。RNSGA3的主要特点有两个:一是可以将搜索空间用参考向量划分之后,降低搜索范围,同时对三个及三个以上的超多目标映射问题进行求解,二是有效去除了NoC映射问题解集中的冗余解并保证种群数目不变和优秀基因的保留。本文使用MATLAB对RNSGA3进行了建模仿真,主要包括参考点确定、适应度值归一化、个体关联参考点和选择算子等模块。本文还用可综合的Verilog HDL设计了一个基于2DMesh的拓扑结构和一个时钟精确的硬件仿真平台。片上网络采用了2DMesh拓扑结构、XY路由算法、虫孔交换和ACK-NACK流控策略。评估平台设计了软件接口,将片上网络映射问题的解输入到硬件平台进行仿真,并且可以输出片上网络的性能报告。仿真报告显示,在均匀、转置1、转置2、反转、混洗和蝶形六种流量模式下,当求解NoC多目标映射问题时,RNSGA2求出的解的饱和吞吐率分别高于NSGA2的解11.76%、23.26%、50%、48.65%、41.67%和33.33%,网络性能平均提升了35.1%,当求解NoC超多目标映射问题时RNSGA3求出的解的饱和吞吐率分别高于RNSGA2的解57.7%、46.67%、20.83%、52.78%、59.38%和39.53%,网络性能平均提升了43.72%。