El enrutamiento eficaz y eficiente es una de las partes más importantes del enrutamiento en los sistemas neuromórficos basados en NoC. De hecho, esta estructura de comunicación conecta diferentes unidades a través de los paquetes enrutados por enrutadores y conmutadores incrustados en la red en un chip. Con la ayuda de esta capacidad, no sólo se puede crear una alta escalabilidad y un alto desarrollo, sino que al disminuir el cableado global al nivel del chip, se puede reducir el consumo de energía. En este trabajo se propone un algoritmo de enrutamiento adaptativo para sistemas neuromórficos basados en NoC junto con una estrategia de selección híbrida. Para ello, primero se utiliza un analizador de tráfico para determinar el tipo de tráfico local o no local en función del número de saltos. A continuación, teniendo en cuenta el tipo de tráfico, se utilizan las estrategias de selección RCA y NoP para las estrategias no locales y locales, respectivamente. Finalmente, mediante los experimentos realizados en el entorno del simulador, se ha demostrado que esta solución puede reducir bien el tiempo medio de retardo y el consumo de energía.
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