一种基于预测的BENES网络路由复合求解方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种基于预测的BENES网络路由复合求解方法和装置，方法包括以下步骤：接收路由求解输入；根据路由求解输入，生成大量预测序列并按照枚举顺序，每个周期提供一组新的预测序列至流水线中进行求解；根据路由求解输入，利用投机算法求解；将投机算法的求解结果和预测序列的预测结果存入高速缓存中；根据路由求解输入，利用流水线求解；根据路由求解输入，与高速缓存中的缓存结果进行匹配，若匹配成功，直接输出路由求解结果，若匹配不成功，等待流水线输出路由求解结果。本发明专利技术将目前最佳的路由求解硬件所需的求解时间进一步降低至数十纳秒乃至更低，使BENES光网络真正可用于生产环境。生产环境。生产环境。

【技术实现步骤摘要】
一种基于预测的BENES网络路由复合求解方法和装置


[0001]本专利技术涉及路由求解
，更具体地，涉及一种基于预测的BENES网络路由复合求解方法和装置。

技术介绍

[0002]随着网络中数据量的爆炸式增长，传统的电互连网络由于传输时延高、带宽受限、能耗高等物理条件限制，已逐渐不能满足未来的网络发展需求。光互连网络由于采用光纤进行信号传输，能够极大的提高信号传输速率和信道带宽，同时抗干扰能力强且成本更低，正在加速取代网络中的电互连方式，其中的核心是根据路由要求，采用光交换直接将光信号从输入端口交换到对应的输出端口。
[0003]光交换模块是实现光交换功能的模块，大端口数的光交换模块通常由2
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2光开关阵列组合而成，其组合结构有：Crossbar、Benes、DLN、Butterfly、PILOSS等结构。其中，Benes结构开关单元数最少、损耗最低，非常适合用来构造大规模光交换芯片。
[0004]然而，BENES网络的路由计算要显著慢于CrossBar计算。对CrossBar而言，将任意两个节点相连，只需在附图中依据节点编号找到对应线的交点上的光开关元器件，改变其状态即可，时间复杂度为O(1)，空间复杂度可忽略不计。对BENES网络而言，缓存全部结果进行查表操作并不现实，解空间过于庞大(未经压缩的16x16 BENES的求解可占据数个GB的存储空间！)，因此通常采用路由求解算法。之前学术研究普遍采用的并行算法是一种尝试
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回滚算法，时间复杂度上限无法保证，其矩阵、布尔运算等算法变体通常并未改变尝试
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回滚的本质，而徒增空间复杂度，不利于硬件实现。但是CrossBar有两个致命缺点导致其不适宜应用在光互连领域：一是路径损耗严重不均匀，使得对光开关路径损耗要求过高；二是对光开关数量要求过高。二者共同导致了稍大规模的CrossBar网络很难保证路径通畅。
[0005]现有技术提出了一种硬件友好的BENES网络求解，实现了确定时延的求解算法，并将求解16x16网络的时延降低到200ns量级(之前最慢时为ms级别)。然而，求解过程仍然充满了数据依赖，这意味着只能通过提高主频来实现更快速的求解，而主频无法无限制地提高，使得求解时间始终无法进入100ns内。目前业界先进的高性能电光开关，可在ps量级时间内完成状态切换，显然目前尚无与之匹配的路由求解算法，进而无法完全发挥其性能。

技术实现思路

[0006]本专利技术的首要目的是提供一种基于预测的BENES网络路由复合求解方法，解决BENES网络路由求解算法过于耗时的缺陷。
[0007]本专利技术的进一步目的是提供一种基于预测的BENES网络路由复合求解装置。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
[0009]一种基于预测的BENES网络路由复合求解方法，包括以下步骤：
[0010]接收路由求解输入，同时进行以下步骤；
[0011]根据所述路由求解输入，生成大量预测序列并按照枚举顺序，每个周期提供一组
新的预测序列至流水线中进行求解；
[0012]根据所述路由求解输入，利用投机算法求解，所述投机算法具体求解内容为：仅交换两个输出端口内容的前提下，是否存在一个2x2开关，变更其状态后即可完成要求，将投机算法的求解结果和预测序列的预测结果存入高速缓存中；
[0013]根据所述路由求解输入或预测序列，利用流水线求解；
[0014]根据所述路由求解输入，与所述高速缓存中的缓存结果进行匹配，若匹配成功，直接输出路由求解结果，若匹配不成功，等待流水线输出路由求解结果；
[0015]取投机算法、流水线求解和高速缓存匹配成功中，响应速度最快的结果进行输出。
[0016]优选地，所述生成大量预测序列，具体为：
[0017]从当前输出序列[N]里任意选取两个元素，交换它们的位置，得到一个预测序列，所述输出序列[N]定义为输入端口对应的输出端口序号组成的序列，在N路的BENES网络中，这样的预测序列存在N*(N
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1)/2个。
[0018]优选地，所述投机算法具体为：
[0019]构建一个N
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N的电互连BENES网络，其N路输入端口分别输入不同的信号，保持电互连BENES网络与当前被控制的光开关拓扑完全相同，并能够查询当前任意一个2x2开关，其上的两条输入分别来自哪个源；
[0020]两条输入输出链路为：进入输入端口A的信号会从输出端口A
’
流出，进入输入端口B的信号会从输出端口B
’
流出；
[0021]寻找电互连BENES网络的一个2x2开关，使得上同时承载进入输入端口A和输入端口B的信号；
[0022]改变寻找到的2x2开关的状态，若此时2x2开关的状态为平行，改为交叉；若此时2x2开关的状态为交叉，改为平行；
[0023]此时，进入输入端口A的信号会从输出端口B
’
流出，进入输入端口B的信号会从输出端口A
’
流出。
[0024]优选地，所述电互连BENES网络的N路输入端口的输入信号各自不同，取值分别为输入端口的序号。
[0025]优选地，所述投机算法中，还进行主动枚举，所述主动枚举具体为：
[0026]在给定路由现状的情况下，主动尝试对每一个光开关进行状态变更，观测其改变后的输出序列，进而得到对应输出序列的求解结果，并将其存入高速缓存中。
[0027]优选地，所述流水线求解，具体为：
[0028]对于BENES网络分为若干级，每一级BENES网络的输入端口为左侧边缘节点，输出端口为右侧边缘节点，左侧边缘节点与右侧边缘节点之间由下一级BENES网络连接，每级分成两个阶段，分别为生成反向映射向量和染色，对每一路输入输出的反向映射值生成，仅需1个流水线周期，染色实现上，每经过一路输入或输出的染色，需要耗费1周期，这些部分由于存在数据依赖，不能并行完成，因此NxN的BENES网络，其有N路输入和N路输出，需要2N周期完成染色，每一级求解完毕后将结果接入一个结果收集器，所述结果收集器同样以流水线形式设计，将该结果存入流水线队列，所述结果收集器将求解得到的各级的节点状态在同一周期输出；
[0029]根据路由求解输入生成反向映射向量，具体为：
[0030]路由求解输入为正向映射向量，所述正向映射向量用一串序列表示，序列里每一个元素的序号代表着对应的输出端口号，用于快速查询输入端口获得对应的输出端口；所述正向映射向量可计算得到反向映射向量，所述反向映射向量用于快速查询输出端口获得对应的输入端口，若反向映射向量的每一项的值记为b[i]，i为其序号，正向映射向量每一项的值记为a[j]，j为其序号，则有：
[0031]b[a[j]]＝j
[0032]染色为对每一路输入输出端口进行标记的过程，并规定一个节点的上路输入或输出端口本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于预测的BENES网络路由复合求解方法，其特征在于，包括以下步骤：接收路由求解输入，同时进行以下步骤；根据所述路由求解输入，生成大量预测序列并按照枚举顺序，每个周期提供一组新的预测序列至流水线中进行求解；根据所述路由求解输入，利用投机算法求解，所述投机算法具体求解内容为：仅交换两个输出端口内容的前提下，是否存在一个2x2开关，变更其状态后即可完成要求，将投机算法的求解结果和预测序列的预测结果存入高速缓存中；根据所述路由求解输入或预测序列，利用流水线求解；根据所述路由求解输入，与所述高速缓存中的缓存结果进行匹配，若匹配成功，直接输出路由求解结果，若匹配不成功，等待流水线输出路由求解结果；取投机算法、流水线求解和高速缓存匹配成功中，响应速度最快的结果进行输出。2.根据权利要求1所述的基于预测的BENES网络路由复合求解方法，其特征在于，所述生成大量预测序列，具体为：从当前输出序列[N]里任意选取两个元素，交换它们的位置，得到一个预测序列，所述输出序列[N]定义为输入端口对应的输出端口序号组成的序列，在N路的BENES网络中，这样的预测序列存在N*(N
‑
1)/2个。3.根据权利要求2所述的基于预测的BENES网络路由复合求解方法，其特征在于，所述投机算法具体为：构建一个N
×
N的电互连BENES网络，其N路输入端口分别输入不同的信号，保持电互连BENES网络与当前被控制的光开关拓扑完全相同，并能够查询当前任意一个2x2开关，其上的两条输入分别来自哪个源；两条输入输出链路为：进入输入端口A的信号会从输出端口A
’
流出，进入输入端口B的信号会从输出端口B
’
流出；寻找电互连BENES网络的一个2x2开关，使得上同时承载进入输入端口A和输入端口B的信号；改变寻找到的2x2开关的状态，若此时2x2开关的状态为平行，改为交叉；若此时2x2开关的状态为交叉，改为平行；此时，进入输入端口A的信号会从输出端口B
’
流出，进入输入端口B的信号会从输出端口A
’
流出。4.根据权利要求3所述的基于预测的BENES网络路由复合求解方法，其特征在于，所述电互连BENES网络的N路输入端口的输入信号各自不同，取值分别为输入端口的序号。5.根据权利要求4所述的基于预测的BENES网络路由复合求解方法，其特征在于，所述投机算法中，还进行主动枚举，所述主动枚举具体为：在给定路由现状的情况下，主动尝试对每一个光开关进行状态变更，观测其改变后的输出序列，进而得到对应输出序列的求解结果，并将其存入高速缓存中。6.根据权利要求5所述的基于预测的BENES网络路由复合求解方法，其特征在于，所述流水线求解，具体为：对于BENES网络分为若干级，每一级BENES网络的输入端口为左侧边缘节点，输出端口为右侧边缘节点，左侧边缘节点与右侧边缘节点之间由下一级BENES网络连接，每级分成两
个阶段，分别为生成反向映射向量和染色，每一级求解完毕后将结果接入一个结果收集器，所述结果收集器同样以流水线形式设计，将该结果存入流水线队列，所述结果收集器将求解得到的各级的节点状态在同一周期输出；根据路由求解输入生成反向映射向量，具体为：路由求...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦梦远，郝沁汾，
申请(专利权)人：无锡芯光互连技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：