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Stochastic Automata Network for Performance Evaluation of Heterogeneous SoC Communication
arXiv - CS - Performance Pub Date : 2020-06-07 , DOI: arxiv-2006.05503 Ulhas Deshmukh and Vineet Sahula
arXiv - CS - Performance Pub Date : 2020-06-07 , DOI: arxiv-2006.05503 Ulhas Deshmukh and Vineet Sahula
To meet ever increasing demand for performance of emerging System-on-Chip
(SoC) applications, designer employ techniques for concurrent communication
between components. Hence communication architecture becomes complex and major
performance bottleneck. An early performance evaluation of communication
architecture is the key to reduce design time, time-to-market and consequently
cost of the system. Moreover, it helps to optimize system performance by
selecting appropriate communication architecture. However, performance model of
concurrent communication is complex to describe and hard to solve. In this
paper, we propose methodology for performance evaluation of bus based
communication architectures, modeling for which is based on modular Stochastic
Automata Network (SAN). We employ Generalized Semi Markov Process (GSMP) model
for each module of the SAN that emulates dynamic behavior of a Processing
Element (PE) of an SoC architecture. The proposed modeling approach provides an
early estimation of performance parameters viz. memory bandwidth, average queue
length at memory and average waiting time seen by a processing element; while
we provide parameters viz. number of processing elements, the mean computation
time of processing elements and the first and second moments of connection time
between processing elements and memories, as input to the model.
中文翻译:
用于异构 SoC 通信性能评估的随机自动机网络
为了满足对新兴片上系统 (SoC) 应用程序性能不断增长的需求,设计人员采用了组件之间的并发通信技术。因此通信架构变得复杂并且是主要的性能瓶颈。通信架构的早期性能评估是减少设计时间、上市时间以及系统成本的关键。此外,它有助于通过选择合适的通信架构来优化系统性能。然而,并发通信的性能模型描述复杂且难以解决。在本文中,我们提出了基于总线的通信架构的性能评估方法,其建模基于模块化随机自动机网络(SAN)。我们对 SAN 的每个模块采用广义半马尔可夫过程 (GSMP) 模型,模拟 SoC 架构的处理元件 (PE) 的动态行为。所提出的建模方法提供了性能参数的早期估计,即。内存带宽、内存中的平均队列长度和处理元素看到的平均等待时间;而我们提供参数即。处理单元的数量、处理单元的平均计算时间以及处理单元和存储器之间连接时间的第一和第二时刻,作为模型的输入。内存中的平均队列长度和处理元素看到的平均等待时间;而我们提供参数即。处理单元的数量、处理单元的平均计算时间以及处理单元和存储器之间连接时间的第一和第二时刻,作为模型的输入。内存中的平均队列长度和处理元素看到的平均等待时间;而我们提供参数即。处理单元的数量、处理单元的平均计算时间以及处理单元和存储器之间连接时间的第一和第二时刻,作为模型的输入。
更新日期:2020-06-11
中文翻译:
用于异构 SoC 通信性能评估的随机自动机网络
为了满足对新兴片上系统 (SoC) 应用程序性能不断增长的需求,设计人员采用了组件之间的并发通信技术。因此通信架构变得复杂并且是主要的性能瓶颈。通信架构的早期性能评估是减少设计时间、上市时间以及系统成本的关键。此外,它有助于通过选择合适的通信架构来优化系统性能。然而,并发通信的性能模型描述复杂且难以解决。在本文中,我们提出了基于总线的通信架构的性能评估方法,其建模基于模块化随机自动机网络(SAN)。我们对 SAN 的每个模块采用广义半马尔可夫过程 (GSMP) 模型,模拟 SoC 架构的处理元件 (PE) 的动态行为。所提出的建模方法提供了性能参数的早期估计,即。内存带宽、内存中的平均队列长度和处理元素看到的平均等待时间;而我们提供参数即。处理单元的数量、处理单元的平均计算时间以及处理单元和存储器之间连接时间的第一和第二时刻,作为模型的输入。内存中的平均队列长度和处理元素看到的平均等待时间;而我们提供参数即。处理单元的数量、处理单元的平均计算时间以及处理单元和存储器之间连接时间的第一和第二时刻,作为模型的输入。内存中的平均队列长度和处理元素看到的平均等待时间;而我们提供参数即。处理单元的数量、处理单元的平均计算时间以及处理单元和存储器之间连接时间的第一和第二时刻,作为模型的输入。