• 한국통신학회논문지
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• 제38A권12호
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• pp.1094-1101
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• 2013

본 논문은 4-Way 캐쉬의 선택된 element만을 사용하여 어플리케이션 수행 사이클을 줄인 향상된 동적 분기 예측기를 제안한다. 제안된 동적 분기 예측기는 분기명령어가 페치되면 MRU 버퍼를 참조하여 4-Way 캐쉬의 선택된 element에서 타깃 주소를 얻으므로, 모든 element에 접근하는 기존의 동적 분기 예측기보다 제한된 전력하에서 BTAC entry 수를 증가시킬 수 있어 분기 예측 성공률과 어플리케이션의 수행속도가 상당히 향상된다. 제안된 동적 분기 예측기의 효율성을 SMDL 시스템에 의해 생성된 코어가 벤치마크 어플리케이션을 수행하여 검증한다. 실험결과 동적 분기 예측기가 없는 코어에 비해 생성된 코어의 어플리케이션 수행 사이클은 평균 10.1% 감소하고 어플리케이션의 전력소모는 7.4% 증가한다. 기존 동적 분기 예측기를 사용하는 코어에 비해 수행 사이클은 평균 4.1% 줄어든다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.22-24
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• 2001

슈퍼스칼라 프로세서에서는 분기 명령의 결과 지연으로 명령의 공급이 중단되는 것을 방지하고 지속적인 파이프라인 처리를 위해서 분기의 결과를 미리 예측하여 명령을 폐치하고 있다. 본 논문에서는 심플스칼라 툴 셋을 사용하여 슈퍼스칼라 프로세서에서 사용되는 대표적인 동적 분기예측 방법 시뮬레이션 환경을 구축한다. 동적 분기예측 방법으로 분기 타겟버퍼(Branch Target Buffer, BTB) 상에서 분기명령의 자기 히스토리에 근거한 BTB 방식과 이전 분기명령의 히스토리와의 상관관계를 고려한 Gshare 분기예측기를 적용 구현한다. 심플스칼라 시뮬레이터에 SPEC95 벤치마크 프로그램을 실행시켜 디자인 파라미터 변화에 따른 분기 예측기의 예측정확도를 실험한다. 또한 BTB와 Gshare 분기예측기를 VHDL로 구현하고 Synopsys 툴을 이용하여 시뮬레이션 및 합성 과정을 거쳐 게이트 크기와 파워 소모량을 측정한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권4호
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• pp.497-502
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• 2002

조건부 분기 명령어는 분기 벌칙을 야기함으로써 명령어 수준의 병렬도 향상에 제약을 가한다. 고성능 슈퍼스칼라 프로세서의 등장으로 인해, 정확한 분기 예측의 중요성은 더욱 높아지고, 이를 위해 동적 분기 예측의 일종인 2단계 적응적 분기 예측(2-level adaptive branch prediction) 방식이 개발되었다. 그러나 2단계 적응적 분기 예측이 상당히 높은 예측 정확도를 보여주고 있음에도 불구하고, 정확도에 따른 비용이 기하급수적으로 증가하는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 2단계 적응적 분기 예측의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 세트 연관 캐쉬를 이용한 캐쉬 상관 분기 예측기(cached correlated branch predictor)를 제안하고, 기존의 방식에 비해 예측의 정확도는 증가하고, 비용은 줄어든 것을 시뮬레이션을 통하여 확인한다. 세트 연관 예측기의 경우 전역과 지역 방식의 가장 좋은 예측 실패율은 각각 5.99%, 6.28%이며, 이는 종래의 2단계 적응적 분기 예측 방식에서의 가장 좋은 결과인 9.23%, 7.35%에 비해 각각 54%, 17% 향상된 결과이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권1호
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• pp.10-17
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• 2013

본 논문은 분기 예측을 지원하는 임베디드 코어 자동 생성 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 동적 분기 예측모듈에 히스토리/분기방향 flag가 추가된 BTAC(Branch Target Address Cache)를 포함하여 타겟 어플리케이션의 수행 속도를 향상 시킬 수 있도록 하였다. 시뮬레이션으로부터 해당 어플리케이션의 분기 정보를 추출하고 이를 토대로 BHT(Branch History Table)와 BTAC의 entry를 결정한다. 제안된 분기 예측의 효율성을 검증하기 위해서 동적 분기 예측 모듈을 포함하는 ARM9TDMI 코어를 SMDL로 기술하고 코어를 생성하였다. 실험 결과는 entry의 수에 따라 면적은 60%까지 증가하였고 어플리케이션의 수행 사이클과 BTAC의 miss rate는 평균 1.7%, 9.6%씩 감소하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권2호
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• pp.1-10
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• 2007

분기 명령어에 대한 분기 예측 정확도는 시스템 전체의 성능 향상에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 높이기 위한 방법의 하나로, 각 분기 명령어 별로 사용되는 History 길이를 동적으로 조절할 수 있는 "각 분기별 동적 History 길이 조절 기법"을 소개한다. 제안된 기법은, 분기 예측에 있어서 관련된 레지스터들 사이의 데이터 종속성을 추적하여, 최종적으로 관련이 있는 레지스터를 포함하도록 유도하는 분기를 파악한 후, 관련 분기의 History만을 사용하게 해 주는 방식이다. 이를 위해 본 논문에서는, 데이터 종속성을 추적할 수 있는 알고리즘과 관련 하드웨어 모듈을 소개하였다. 실험 결과 제안된 기법은, 기존의 고정 길이 History를 사용하는 방식에 비하여 최대 5.96% 분기 예측 정확도의 향상을 가져 왔으며, 프로파일링을 통해 확인된 각 응용 프로그램 별 Optimal History 길이와 비교해서도 성능 향상을 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권2호
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• pp.77-84
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• 2012

프로세서의 성능을 효율적으로 증가시키기 위한 기법 중 하나로 명령어 수준의 병렬성을 높이는 추론적 수행(Speculative execution)이 사용되고 있다. 추론적 수행 기법의 효율성을 결정하는 가장 중요한 핵심 요소는 분기 예측기의 정확도이다. 하지만, 높은 예측율을 보장하는 복잡한 구조의 분기 예측기를 최근 주목 받고 있는 3차원 구조 멀티코어 프로세서에 적용하는데 있어서는 발열 현상이 큰 장애요소가 될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 3차원 구조 멀티코어 프로세서에서 발생할 수 있는 분기 예측기의 높은 발열 문제를 해결하기 위해 두 가지 기법을 제시하고, 이에 대한 효율성을 상세하게 분석하고자 한다. 첫번째 기법은 분기 예측기의 온도가 임계 온도 이상으로 올라가는 경우 분기 예측기의 동작을 일시적으로 정지시키는 동적 온도 관리 기법이고, 두번째 기법은 3차원 구조 멀티코어 프로세서의 각 층 별로 온도를 고려하여 서로 다른 복잡도를 지닌 분기 예측기를 차등 배치하는 기법이다. 두 가지 기법 중에서 복잡도를 고려한 차등 배치 기법은 평균 $87.69^{\circ}C$의 온도를 나타내는 반면, 동적 온도 관리 기법은 평균 $89.64^{\circ}C$의 온도를 나타내었다. 그리고, 각 층에서 발생하는 온도 변화율을 각 기법에 대하여 비교한 결과, 동적 온도 관리 기법의 온도 변화율은 평균 $17.62^{\circ}C$을 나타내었고 복잡도 차등 배치 기법의 온도 변화율은 평균 $11.17^{\circ}C$을 나타내었다. 이러한 온도 분석을 통하여 3차원 멀티코어 프로세서에서 분기 예측기의 온도를 제어하였을 경우, 복잡도 차등 배치 기법을 적용하는 것이 더 효율적임을 알 수 있다. 성능적인 측면을 분석한 결과, 동적 온도 관리 기법은 해당 기법을 적용하지 않았을 경우보다 평균 27.66%의 성능하락을 나타내었지만, 복잡도 차등 배치 기법은 평균 3.61%의 성능 하락만을 나타내었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.561-564
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• 2011

다양한 공학/산업적 측면에서 동적 취성 파괴 현상은 매우 중요하다. 취성 균열은 다른 균열 전파에 비해 그 전파 속도가 매우 빠르고 전파 범위가 넓기 때문에 대규모의 파괴 현상을 일으킨다. 동적 전파 중인 취성 균열 거동을 모델화하기 위해 오랜 기간 동안 많은 연구가 진행되었지만, 여전히 많은 부분들이 해석되지 못한 채 남아있다. 특히 균열 생성 및 전파를 위해 인위적인 조건들을 도입해야 하는 것은 기존 방법론들이 가지는 공통적인 문제점이다. 본 연구는 peridynamics를 동적 분기 균열 문제 해석에 도입한다. Peridynamics는 전통적인 연속체 이론에 기반한 수치해석 모델화 기법으로 균열과 같은 비연속성이 있는 문제의 모델화에 강점이 있으며, 인위적인 조건 없이 매우 간단한 방법으로 파괴 현상을 해석할 수 있다. 본 연구에서는 peridynamics 모델이 실험적으로 관측된 분기균열 형상과 균열 전파 속도를 매우 잘 예측해 낼 수 있음을 보인다. 또한 균열팁 주변에 높은 응력이 발생할 때 나타나는 연쇄 분기 현상도 해석할 수 있다. 이와 같은 연구를 통해 응력파가 균열 전파 속도를 변화시키고 전파 방향에도 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 수치해석 결과도 또한 실험 결과들과 잘 부합함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권6호
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• pp.1-11
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• 2004

현대적인 프로세서들은 그 성능을 높이기 위해서 분기 예측과 같은 투기적인 방식으로 가용한 ILP 즉 명령어 수준의 병렬성을 추구한다. 전통적으로, 분기 방향은 2-단계 예측기를 사용하여 아주 높은 비율의 정확도로 예측이 가능하고, 분기 타겟 주소는 BTB를 사용하여 예측한다. 간접 분기를 제외한 모든 분기들은 그 자신의 타겟 주소가 유일하기 때문에 BTB로 거의 정확하게 예측되지만, 간접 분기는 그 타겟 주소가 동적으로 수시로 달라지기 때문에 예측하기가 매우 어렵다. 일반적으로, 분기 방향을 예측하는 기술을 간접 분기의 타겟 주소를 예측하는데 적용하여 전통적인 BTB 보다 훨씬 좋은 정확도를 얻고 있다. 본 논문에서는 간접 분기 명령과 이와 데이터 종속적인 관계를 갖고 있는 이 간접 분기 명령 보다 훨씬 앞서 수행되는 명령어의 레지스터 내용을 결합하여 간접 분기의 타겟을 예측하는 전혀 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방식의 효율성을 검증하기 위해 심플스칼라 시뮬레이터 상에서 제안된 예측기를 구현하고 SPEC 벤치마크를 시뮬레이션하여, 수시로 바뀌는 간접분기의 타겟을 거의 완벽하게 예측할 수 있음을 보이고, 기존의 다른 어떤 방법보다도 우수한 결과임을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.289-292
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• 2008

본 논문에서는 OpenRISC 프로세서의 성능 및 전력 소모 개선을 위해 동적 분기예측 기법, 사원 집합연관 캐시 구조, ODC를 이용한 클럭 게이팅 기법을 제안한다. 동적 분기 예측 기법은 분기 명령에 대해 다음에 실행될 명령에 대한 예측 주소를 저장하는 BTB를 사용하였다. 사원 집합연관 캐시는 네 개의 메모리 블록을 한 개의 캐시 블록에 사상되는 구조로 되어있어 직접사상 캐시에 비해 접근 실패율이 낮다. ODC를 이용한 클럭게이팅 기법은 논리합성 개념인 무관조건의 입출력 ODC조건을 찾아 클럭 게이팅 로직을 삽입함으로써 동적 소비전력을 줄일 수 있다. 테스트 프로그램을 이용하여 제안한 기법들을 적용한 OpenRISC 프로세서의 성능을 측정한 결과, 기존 프로세서 대비실행시간이 8.9% 향상 되었고, 삼성 $0.18{\mu}m$ 라이브러리를 이용하여 동적 전력을 측정한 결과, 기존 프로세서 대비 소비전력을 13.9% 이상 감소하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.453-461
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• 2010

본 논문에서는 임베디드 RISC 코어의 성능 및 전력 소모 개선을 위해 동적 분기예측 구조, 4원 집합연관 캐쉬 구조, ODC 연산을 이용한 클록 게이팅 기법을 제시한다. 동적 분기 예측 구조는 분기 명령에 대해 다음에 실행될 명령에 대한 예측 주소를 저장하는 BTB (Branch Target Buffer)를 사용한다. 4원 집합연관 캐쉬는 네 개의 메모리 블록을 한 개의 캐쉬 블록에 사상되는 구조로서 직접사상 캐쉬에 비해 접근 실패율이 낮고 라인 교체 방식으로 Pseudo-LRU 방식을 채택하여 LRU 정보를 저장하는 비트 수를 감소시킨다. ODC를 이용한 클록게이팅 기법은 논리합성 개념인 무관조건의 입출력 ODC 조건을 찾아 클록 게이팅 로직을 삽입함으로써 동적 소비전력을 줄인다. 제시한 구조들을 임베디드 RISC 코어인 OpenRISC 코어에 적용하여 성능을 측정한 결과, 기존 OpenRISC 코어 대비 실행시간이 약 29% 향상 되었고, Chartered $0.18{\mu}m$ 라이브러리를 이용하여 동적 전력을 측정한 결과, 기존 OpenRISC 코어 대비 소비전력이 16% 이상 감소하였다.