RELAR: A Reinforcement Learning Framework for Adaptive Routing in Network-on-Chips

计算机科学 强化学习 延迟(音频) 网络数据包 静态路由 工作量 基于策略的路由 分布式计算 布线(电子设计自动化) 链路状态路由协议 计算机网络 启发式 路由协议 人工智能 电信 操作系统
作者
Changhong Wang,Dezun Dong,Zicong Wang,Xiaoyun Zhang,Zhen-Yu Zhao
出处
期刊:International Conference on Cluster Computing
标识
DOI:10.1109/cluster48925.2021.00069
摘要

Adaptive routing is crucial to the overall performance of network-on-chips (NoCs), and still faces great challenges, especially when emerging applications on many-core architecture exhibit complicated and time-varying traffic patterns. When witnessing most existing heuristic adaptive routing algorithms fail to address multi-objective optimization for complex traffic well, we make the first attempt to propose a novel and comprehensive reinforcement learning framework for adaptive routing on NoCs, called RELAR. RELAR is suitable for diversified traffic patterns and resolve multi-objective optimization simultaneously. We conduct experiments against state-of-the-art routing algorithms to evaluate our design. The results show that RELAR achieves 14.82% reduction in packet latency on average, and reduces packet latency by up to 34.24% under heavy synthetic traffic workload.
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