ISL의 초폭굉 모드 램 가속기 실험을 바탕으로 하여 혼합기 강도를 조정하여 수치해석을 수행하였다 ($3.0CO_2$ 희석과 $2.5CO_2$ 희석). 계산결과 $3.0CO_2$ 희석의 경우는 초기 점화가 이루어지지 않아 탄체가 가속되지 않은 반면 $2.5CO_2$ 희석을 한 경우에는 점화가 이루어지고 높은 가속을 보임을 알 수 있었다. 이것은 탄체의 가속성능이 혼합기의 강도에 단순히 비례하지 않으며 점화가 가능한 최소한의 혼합기 강도 이상에서만 초폭굉 모드 램 가속기가 정상적으로 작동함을 알 수 있었다.
램 가속기 탄체 형상에 따른 가속 특성에 대한 연구는 열적 질식 모드에 대하여 Washington 대학, ISL 연구소 등에서 실험적으로 수행되어 졌으나 초폭굉 연소 모드에 대해서는 아직 미비한 실정이다. 초폭굉 연소 모드 램 가속기의 기본적인 탄체 형상은 원추-원통-원추로 이루어진 형상으로 탄체 전면에 형성된 경사 충격파가 탄체와 가속기 사이에서 반사되며 데토네이션파를 발생시켜 가속하게 된다. 탄체의 형상에 따라서 탄체 주위에 형성되는 충격파 구조는 차이를 나타내게 되고 발생되는 데토네이션파의 위치와 강도를 따라서 탄체의 가속특성은 상당한 차이를 나타낸다. 기본적으로 탄 체의 전면 형상은 경사 충격파의 강도와 단체 주위의 유동장의 특성을 결정하는 주요 요인이고 이에 따라 데토네이션파의 형성과 안정화 역시 결정되어 탄체의 가속 특성을 결정짓는다. 또한 데토네이션파를 임의의 위치에 형성하기 위해 이중 원추형상의 충격파-충격파 상호작용을 이용하여 데토네이션파를 발생시켜 탄체를 가속시킨다.
전자가속기는 대표적인 방사선 발생장치 중의 하나로서, 오랜 세월 동안 연구개발 되어왔으며 의료 및 산업현장에서 활용되어 왔고 그 이용분야도 매우 폭넓다. 전자가속기는 최근 들어 기술이 확산되고 성능이 고도화되면서 그 활용과 함께 전자가속기 개발 및 연구가 많이 진행되고 있다. 이러한 연구개발에 있어 전자가속기의 가속관 제작은 가장 기본이 되는 중요한 부분 중에 하나이다. 가속관제작에 있어서 RF parameter들인 resonance frequency, bandwidth, 10 GHz 범위의 higher order modes와 quality factor는 가속관에서 중요한 특성이다. 본 연구에서는 9, 6 MeV 에너지를 가지는 2856 MHz의 고주파 전자가속기의 가속관 설계, 제작 및 튜닝에 있어서 network analyzer를 이용하여 RF parameter를 측정하여 가속관의 특성을 분석한다.
이미지 인식 및 패턴 감지를 위해 널리 사용되는 알고리즘 중 하나는 convolution neural network(CNN)이다. CNN에서 대부분의 연산량을 차지하는 convolution 연산을 효율적으로 처리하기 위해 외부 하드웨어 가속기를 사용하여 CNN 어플리케이션의 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 하드웨어 가속기를 사용함에 있어서 CNN은 막대한 연산량을 처리하기 위해 오프칩 DRAM에서 가속기 내부의 메모리로 데이터를 갖고 와야 한다. 즉 오프칩 DRAM과 가속기 내부의 온칩 메모리 혹은 글로벌 버퍼 사이의 데이터 통신이 CNN 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 CNN 가속기 내의 온칩 메모리 혹은 글로벌 버퍼의 크기에 따른 주메모리 혹은 DRAM으로의 접근 횟수를 추산할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. CNN 아키텍처 중 하나인 AlexNet에서, CNN 가속기 내부의 글로벌 버퍼의 크기를 증가시키면서 시뮬레이션 했을 때, 글로벌 버퍼 크기가 100kB 이상인 경우가 100kB 미만인 경우보다 가속기 내부와 오프칩 DRAM 간의 접근 횟수가 0.8배 낮은 것을 확인 했다.
최근 일본에서 일어난 지진과 쓰나미에 의한 원전 사고는 원자력의 안전성에 대한 매우 심각한 의문을 던져주었으며, 어떠한 경우에도 안전한 원자로의 필요성이 크게 대두하였다. 본 발표는 그러한 원자로로, 이러한 재난이 닥쳤을 때 핵분열 반응이 즉시 중지되는 가속기구동 원자로(accelerator-driven system)를 제시한다. 이것은 원자로를 임계치 아래로(sub-critical) 유지한 상태에서 외부에서 가속기를 이용하여 필요한 중성자를 공급하여 핵분열 반응을 유지하는 원자로로서, 재난 발생 시 가속기가 즉시 중지됨으로서 원자로 역시 즉각적으로 중지된다. 본 발표에서 그 동안 아이디어로 존재하던 이것의 타당성, 현실성, 전망 등에 대하여 설명한다.
본 논문에서는 고정소수점 DSP로 구현한 실시간 MP3 오디오 부호화기에 사용되는 초월함수용 하드웨어 가속기 구조를 제안한다. 구현된 하드웨어 가속기는 MP3 부호화 성능을 저하시키는 초월함수 연산오차에 강인하도록 설계되었다. 제안된 가속기의 연산오차는 Q1.23 고정소수점 출력에서 2비트, 즉 2/sup -21/ 까지의 연산오차를 가진다. LAME 부호화기[5]심리음향 모델의 SMR 오차는 테이블 보간법[4]을 사용할 경우에 비해 4dB이상 향상되었으며, 연산량은 총 4 MIPS 감소하였다. 제안한 하드웨어 가속기는 Verilog HDL로 기술되었으며, SYNOPSYS에서 0.18㎛ CMOS 표준 셀 라이브러리 공정으로 합성되었다. 합성 면적은 7514 게이트이며 초월함수 연산에 대한 동작속도는 3 사이클이다.
최근 고성능 컴퓨팅과 모바일 컴퓨팅에서 GPU 등의 성능가속기 사용이 증가함에 따라 성능가속기를 사용한 다양한 병렬처리 방법이 소개되고 있다. 그러나 성능 가속기를 처음 접하거나 성능가속기를 사용한 병렬처리 경험이 적은 사용자의 경우, 이러한 성능가속기를 이용하여 효과적인 병렬처리를 하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 성능가속기와 마이크로프로세서를 동시에 사용하여 단순히 성능가속기만을 사용한 병렬처리보다 효율적인 병렬처리 방법을 제안하고, 성능가속기만을 사용하여 얻은 성능과 제안한 방법의 성능을 비교한다. 실험결과, 제안방법은 순차처리와 비교하여 약 40배의 성능 향상을 얻을 수 있었고, 성능가속기만을 사용한 병렬처리 방법보다도 25%의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.
Sparse한 데이터가 딥러닝에 자주 사용됨에 따라 다양한 sparse 텐서 가속기들이 연구되고 있다. 하지만 이런 sparse 텐서 가속기들은 특수 하드웨어 모듈을 채용하고 있고, 다양한 구조로 되어 있다. 또한, 가속기들의 효율성이 데이터의 sparsity에 따라 달라지기 때문에 서로의 직접적인 비교도 힘들다. 따라서 이 문제들을 해결하기 위해, sparse 텐서 가속기들을 모델링하여 서로를 비교하려는 연구들이 존재하며, 이 논문에서는 이에 관한 연구 동향을 서술하였다.
인공지능 가속기는 인공 지능 및 기계 학습 응용 프로그램의 연산을 더 빠르게 수행하도록 설계된 하드웨어 가속기이다. 인공지능 가속기 내에서 데이터가 효율적으로 처리되기 위해서는 그 흐름을 제어해야 한다. 데이터의 흐름을 제어하는 방법에 따라 가속기의 면적, 전력, 성능의 차이가 발생하는데, 그 다양한 데이터 흐름 제어방법에 대해 소개한다.
포항가속기 저장링 진공시스템의 성능을 예견하기 위하여, 초도품 진공 챔버를 제 작, 조립 및 테스트를 하였다. 비휘발성 흡착펌프와 이온펌프로 구성되어 있는 다섯대의 혼 합펌프와 한 대의 터보펌프를 사용하였다. 그 결과 낮은 10-10Torr을 얻음으로서 설계된 진 공도를 성취하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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