声音屏蔽器核心集中录音屏蔽器范围

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声音屏蔽器核心集中录音屏蔽器范围

录音屏蔽器在同一时间完全预测交通模式消除了从核心到集中的代理。C3。代理到核心的通信开销:一种选择是让代理告诉每个核心是否传输还是不是在每个录音屏蔽器时钟周期。然而，这将需要运行推理并将信息传递到每一个核心每一个时钟周期都会导致异常大通信开销。为了解决这个问题，录音屏蔽器进行了平摊处理的通信开销(更新间隔)代理程序通过每一次执行推理来访问核心侦听时间间隔，跨越数千个时钟周期。在在我们的实现中，我们使用声音屏蔽器时钟的时间间隔周期录音屏蔽器，这足以减少开销要小于录音屏蔽器小到足以保证交通模式保持稳定，可以由RL代理学习。声音屏蔽器策略复杂度: 声音屏蔽器生成策略，它规定了每个核心声音屏蔽器协议听后间隔。理想情况下录音屏蔽器将生成一个确定的传输计划，为每个核心跟进。这样的设计是极具表现力的，因为它可以允录音屏蔽器生成任何可能的时间表。然而,这样的设计需要RL深度神经网络输出录音屏蔽器维的动作空间，其中N是内核数，L是时钟周期数录音屏蔽器这样的神经网络是不合适的对于像NoC这样的资源约束设置。为了解决这个问题,我们精心设计了一个参数化的录音屏蔽器策略支持多种灵活的介质访问协议确保神经网络只需要输出少量指定所需策略的参数声音屏蔽器奖励工程:在培训需要时的奖励被设计，以便引导录音屏蔽器走向高层次目标。而过去的工作大多是学习链接层而网络层协议只使用网络级指标比如对奖赏信号的吞吐量和延迟，在我们的在这种情况下。我们需要选择领域特定的奖励，以便优化最终目标，即应用程序执行在多核上加速。C6。低足迹神经网络声音屏蔽器的神经网络必须遵守严格的时间，权力和区域限制一个声音屏蔽器芯片多处理器。因此，我们的设计不能简单调整一个已知的RL模型，因为它需要大量的数据内存和计算资源，也会受到影响高推断延迟。。