{{title}}

这是一个非常前沿且有价值的研究方向。结合 NoC（片上网络）生成框架 与 MLIR（编译器基础设施），本质上是在做**“应用驱动的互连架构定制（Application-Driven Interconnect Customization）”**。

[cite_start]参考刚才解读的《PICACHU》论文的思路，这篇论文是用 MLIR 来驱动 CGRA 的计算单元映射 [cite: 501, 582]。你要做的是把对象换掉：用 MLIR 来驱动 NoC 的通信路径生成或拓扑参数配置。

以下是为你构思的一篇顶会/顶刊级别论文的完整研究路径和架构建议：

1. 核心痛点与动机 (Motivation)

你需要先在这个领域找到一个“靶子”（痛点）。

• 现状： 现有的 NoC 生成通常是静态的、基于经验的（比如直接生成一个 4 x 4 Mesh），或者是基于过时的流量模型（Uniform Random, Tornado 等）。
• 问题： 现代 AI 模型（Transformer, MoE）的通信模式非常复杂且动态，通用的 NoC 往往存在带宽浪费或拥塞瓶颈。
• 你的机会： 利用 MLIR 强大的高层语义分析能力，从编译阶段这就精确提取出“谁要给谁发数据”、“发多少数据”，然后直接生成最匹配这个流量模式的 NoC 硬件（或配置）。

2. 系统架构设计 (Methodology)

你可以模仿 PICACHU 的架构，设计一个端到端的框架，大致可以分为三个阶段：

阶段一：编译器前端（MLIR Traffic Analysis）

这是你的核心创新点，如何用 MLIR “看懂”通信。

• [cite_start]输入： PyTorch/ONNX 模型 → MLIR (Linalg/Affine Dialects) [cite: 502]。
• 分析（Traffic Extraction Pass）：
  • 编写一个自定义的 MLIR Pass。
  • 分析 linalg.generic 或 tensor 操作中的数据依赖关系。
  • 提取通信矩阵： 统计不同算子（将来会映射到不同 Core 上）之间的数据交换量。
  • 时序分析： 不仅要知道发多少，还要利用 MLIR 的循环分析（Loop Analysis）预测大致在什么时间点发（Burstiness）。

阶段二：中间层映射（NoC Mapping & Configuration）

连接编译器和硬件生成器的桥梁。

• [cite_start]映射算法： 类似于 PICACHU 将 DFG 映射到 CGRA [cite: 581]，你需要将提取出的通信图（Communication Graph）映射到物理的 NoC 拓扑上。
• 设计空间探索 (DSE)：
  • 编译器根据流量需求，自动决定 NoC 的参数：
    • 拓扑结构： 是 Mesh, Torus 还是针对特定模型的定制拓扑？
    • 链路位宽 (Link Width)： 流量大的边分配更宽的链路。
    • 虚拟通道 (Virtual Channels)： 易拥塞的路径分配更多 VC。
    • 路由算法： 静态生成无死锁的路由表。

阶段三：硬件生成后端（NoC Generation）

• 集成 NoC 生成器： 你不需要从头写 Verilog。
  • 可以使用开源的 OpenSoC Fabric，或者基于 Chisel 的 Constellation。
  • 更硬核的做法：使用 CIRCT (Circuit IR Compilers and Tools)。CIRCT 是 MLIR 的硬件方言，你可以定义一个 noc dialect，然后直接 Lowering 到 SystemVerilog。
• 输出： 生成可综合的 Verilog/RTL 代码，这个 NoC 是专门为你输入的那个 ML 模型“量身定做”的。

3. 具体实施路线图 (Roadmap)

如果你要写这篇文章，建议按以下步骤操作：

第一步：定义你的 noc Dialect (在 MLIR 中)

不要只用现有的 Dialect，定义一个自己的。

• 定义操作符：noc.send, noc.recv, noc.router, noc.link。
• 作用：把高层的 Tensor 搬运 (tensor.extract_slice 等) Lowering 到你的 noc.send 指令，显式地表示数据搬运。

第二步：实现流量感知的布局布线 (Placement & Routing)

• 写一个 Pass，把计算任务分配给不同的 Core（模拟多核环境）。
• 根据任务分配，计算出 Core 之间的带宽需求矩阵。
• 创新点： 提出一种算法（例如基于模拟退火或强化学习），输入是带宽矩阵，输出是 NoC 的最佳配置参数。

第三步：实验验证 (Evaluation)

[cite_start]参考 PICACHU 的评估方式 [cite: 584, 591, 593]：

• 基准 (Baseline)： 标准的 Mesh NoC，或者是均匀分配带宽的 NoC。
• 你的方案 (Ours)： 经过 MLIR 分析后生成的定制 NoC。
• 指标：
  • 延迟 (Latency)： 端到端推理快了多少？
  • 吞吐率 (Throughput)： NoC 的饱和吞吐率提高了多少？
  • PPA (Power, Performance, Area)： 既然是定制的，是不是比通用 NoC 面积更小、功耗更低？（因为去掉了不必要的链路）。
• 工具： 使用 BookSim 2 (NoC 仿真器) 进行快速评估，或者用 Verilator 跑生成的 RTL。

4. 论文的 Storyline (叙事逻辑)

如果我来写这篇论文，标题可能会定为： “CompNoC: Compiler-Driven Interconnect Synthesis for Neural Accelerators via MLIR”

• Abstract: 现有的 AI 加速器设计中，NoC 往往与编译器优化脱节。我们提出了 CompNoC，利用 MLIR 捕获高层数据流语义，自动合成应用感知的片上网络。
• Intro: AI 模型变大 → 通信是瓶颈 → 现有 NoC 是静态的 → 编译器最懂流量 → 所以我们需要编译器驱动的 NoC 生成。
• Method:
  1. MLIR 流量提取 Pass。
  2. 流量感知的拓扑生成算法。
  3. 基于 CIRCT/Verilog 的自动代码生成。
• Evaluation: 在 LLaMA/ResNet 等模型上，相比标准 Mesh NoC，延迟降低 X%，功耗降低 Y%。

5. 关键技术栈推荐

• MLIR Framework: 必须熟悉 Linalg dialect 和编写自定义 Dialect/Pass。
• CIRCT: 如果你想把“结合 MLIR”这个点打得深一点，一定要看 CIRCT 项目，尝试用它来描述硬件结构。
• NoC Simulator: BookSim 2 是学术界标准，用来跑性能数据最快。

这个方向结合了 Compiler (软件) 和 Architecture (硬件)，是典型的 Co-design，非常符合 ASPLOS, ISCA, MICRO 等顶级会议的口味。