ارائه روشی برای کاهش اشکال همشنوایی در شبکه های روی تراشه سه بعدی با استفاده از شبکه های عصبی پیچشی

در این مقاله به بررسی چالش های طراحی و پیاده سازی مدارهای پردازشی پیشرفته در سیستم های چند هسته ای پرداخته شده است. روش های سنتی مقابله با همشنوایی شامل تکنیک های کدینگ و استفاده از تکرارکننده ها در سطح فیزیکی و ترانزیستوری است که با محدودیت هایی نظیر سربار افزایشی و پیچیدگی بالا مواجه اند. برای حل این مشکل، در این مقاله یک رویکرد نوین مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای بهبود کارایی و کاهش مشکلات همشنوایی ارائه شده است. الگوریتم پیشنهادی با استفاده از الگوریتم های شبکه های عصبی پیچشی، قادر است با تحلیل و یادگیری الگوهای نامناسب و مضر در داده ها، اقدام به حذف آن ها و بهبود کیفیت سیگنال ها کند. نتایج شبیه سازی ها نشان می دهد که روش پیشنهادی می تواند الگوهای مضر را با دقت بالایی شناسایی و حذف کند و در نهایت منجر به افزایش سرعت پردازش و کاهش مصرف توان در تراشه ها شود. این رویکرد نه تنها عملکرد مدارهای پردازشی را بهبود می بخشد بلکه می تواند به عنوان یک راهکار موثر در طراحی نسل جدید تراشه های چند هسته ای مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

همشنوایی ، شبکه های ارتباطی روی تراشه ، سیستم های چند هسته ای ، کدینگ ، یادگیری عمیق ، هوش مصنوعی