1、隨著片上網(wǎng)絡的發(fā)展和芯片規(guī)模的擴大，二維片上網(wǎng)絡(Two-dimensional Network-on-Chip，2D NoC)在布圖面積、布線長度、封裝密度以及功耗等方面都已達到了瓶頸，三維片上網(wǎng)絡(Three-dimensional Network-on-Chip，3D NoC)應運而生，并在多種性能上均優(yōu)于二維片上網(wǎng)絡。其中，為了充分發(fā)揮3D NoC的空間優(yōu)勢，如何放置電子元件和模塊的布圖算法成為3D NoC設計過程的重要環(huán)節(jié)，布

2、圖算法直接影響芯片的面積和布線長度，同時對通信微片延遲、CPU計算時間等均有較大影響。因此，三維片上網(wǎng)絡布圖算法逐漸成為一個重要的研究方向。
　　模擬退火算法是三維片上網(wǎng)絡布圖問題中最常使用方法，另外基于模擬退火改進的粒子群算法也常被應用于三維片上網(wǎng)絡布圖中，以上兩類算法都是采用單一解擾動方式得到下一個可行解，故其收斂速度較慢。當三維片上網(wǎng)絡規(guī)模增大、結構復雜度增加時，布圖可行方案數(shù)急劇增加，解的擾動次數(shù)也隨之增加，求解時間將大幅

3、度增加。本文提出一種基于離散量子粒子群算法的三維片上網(wǎng)絡布圖優(yōu)化算法，該算法采用初始化種群并不斷迭代的進化方式，具有更優(yōu)的搜索能力和更快的收斂速度;為了適當增加解的多樣性本文又進一步改進。仿真結果表明，采用離散量子粒子群算法選擇布圖方案可以顯著降低微片延遲、節(jié)省CPU計算時間，尤其是在IP核數(shù)量眾多的測試用例和高注入率情況下效果更為明顯，如對于ami49測試用例當注入率為100％時，基于離散量子粒子群算法的平均微片延遲比基于模擬退火算法