CAFEEN：一种基于多智能体强化学习的能源高效NoC合作方法
机器学习
2024-10-11 v1 人工智能
硬件体系结构
摘要
在新兴的高性能Network-on-Chip(NoC)架构中，高效的功率管理对于最小化能耗至关重要。我们提出了一种新框架CAFEEN，采用基于启发式的细粒度和基于机器学习的粗粒度功率门控技术实现能源高效NoC。CAFEEN在网络负载较低时使用细粒度方法仅激活essential NoC缓冲区。在峰值负载时切换为粗粒度方法，以减少复合唤醒开销，并采用多智能体强化学习。结果表明，CAFEEN在适应性地在功耗效率与性能之间取得平衡方面表现出色，对于单应用工作负载可将总能耗降低2.60倍，对于多应用工作负载可降低4.37倍，与当前最先进的NoC功率门控框架相比。
引用
@article{arxiv.2410.07426,
title = {CAFEEN: A Cooperative Approach for Energy Efficient NoCs with Multi-Agent Reinforcement Learning},
author = {Kamil Khan and Sudeep Pasricha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.07426},
year = {2024}
}