Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
409253		Reconfigurable network-on-chip (NoC) architectures for embedded systems / Gömülü sistemler için yeniden betimlenebilir yonga üstü ağ (YüA) mimarileri Yazar:SALİH BAYAR Danışman: DOÇ. DR. ARDA YURDAKUL Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2015 220 s.
Noktadan noktaya (NN) ya da paylaşımlı veri yolu gibi haberleşme mimarileri, çekirdek sayısı ve bu çekirdekler arasındaki iletişim hacmi arttıkça ölçeklenememektedir. Güç tüketimini azaltmak için, Yonga-üstü-Ağ (YüA) mimarileri öne sürülmüş olup, bu mimariler Yonga-üstü-Sistem topluluğu tarafından yaygın olarak kabul görmüştür. Ancak ağ boyutu arttıkça, YüA mimarileri daha fazla alan kaplamakta ve daha çok güç tüketmektedirler. Bu yüzden, bu tezde, geleneksel YüA mimarilerine alternatif olarak, Dinamik Yeniden betimlenebilir Noktadan Noktaya (DYNN) mimariler sunulmaktadır. DYNN'de sisteme yeni haberleşme istekleri geldiğinde, bağlantılar dinamik olarak yeniden betimlenir. Çok çekirdekli sistemler üzerinde koşan Gömülü Sistem (GS) uygulamalarında, trafik akışı genellikle önceden bilinmektedir. DYNN mimarisi hem NN hem de YüA mimarilerinden esinlenerek tasarlanmıştır. Eğer trafik akışı önceden bilinirse, yeniden betimleme (YB) işlemi hesaplama zamanında yapıldığından, DYNN, NN kadar hızlı çalışır. Böylece, bir sonraki haberleşme senaryosu, haberleşme başlamadan kurulabilir. DYNN'de YB alanı ağ boyutu ile doğru orantılı olduğundan dolayı, DYNN, geleneksel YüA gibi ölçeklenebilmektedir. Etkin bir YB için, tez kapsamında üç adet YB motoru tasarlanmıştır. Bu motorların en son sürümü DYNN'de kullanılmış olup, hedef sistem tarafından desteklenen en yüksek hızda çalışabilmektedir. Eğer GS üzerinde çekirdeklerin yerleşmesi etkin eşleme ve yönlendirme algoritmaları kullanılarak yapılırsa, DYNN, geleneksel YüA'lardan daha iyi sonuçlar vermektedir. Bu yüzden, tez kapsamında sezgisel eşleme ve yönlendirme algoritmaları tasarlanmıştır. Deneysel sonuçlara göre, DYNN'nin yonga üstü haberleşmede verinin arttığı en kötü durumda bile, geleneksel YüA'dan daha iyi çalıştığı gözlemlenmiştir.
Communication architectures such as Point-to-Point (P2P) and shared bus are poorly scalable as the number of cores or the communication volume increase. Network-on-Chip (NoC) has been proposed to reduce power consumption and has been widely adopted by the System-on-Chip (SoC) community. Yet, NoCs occupy more area and consume more power as the size of network increases. In this thesis, we propose a novel dynamic reconfigurable P2P (DRP2P) communication architecture for reconfigurable embedded systems, which is an alternative to the conventional NoC architectures. In DRP2P, interconnects are reconfigured on-the-fly as new communication requests arrive at the system. In embedded applications running on the multi-core systems, the traffic flow is usually known. Hence, DRP2P is very suitable for embedded systems. DRP2P is inspired from both P2P interconnects and NoC architecture. If the traffic flow is known in advance, it works as fast as P2P while reconfiguration process is done at the time of computation. Thus, next communication scenario can be established before communication starts. Since the reconfigurable wiring area in DRP2P is proportional to the network size, it is as scalable as NoC. In order to achieve reconfiguration efficiently, we developed three different dedicated self reconfiguration engines. The latest version of these engines is exploited in DRP2P architecture. DRP2P gives better results than conventional NoCs if the physical placement of cores on the embedded system is done properly by utilizing mapping and routing algorithms. Hence, fast and heuristic mapping and routing algorithms are also designed in the scope of this thesis. Experimental evaluations have shown that DRP2P outperforms conventional NoCs even in the worst case scenario as the amount of data in on-chip communication increases.