최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.
멀티코어 프로세서를 설계하는데 있어서 구성요소들을 연결하는 와이어 길이의 증가로 인한 지연 현상은 성능향상에 큰 걸림돌이 되고 있다. 멀티코어 프로세서의 와이어 지연 문제를 해결하기 위하여 최근에는 3차원 구조의 멀티코어 프로세서 설계 기술이 많은 주목을 받고 있다. 3차원 구조 멀티코어 프로세서 설계 기술은 코어들을 수직으로 적층함으로써, 물리적인 연결망 길이를 크게 감소시켜 성능향상과 함께 연결망에서 소비되는 전력을 줄일 수 있다. 하지만 많은 전력을 소모하는 회로를 수직으로 적층함으로써 전력밀도가 증가하여 프로세서 내부의 온도가 크게 상승하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 구조 멀티코어 프로세서에서의 발열문제를 해결 할 수 있는 플로어플랜 방법을 제안하기 위해 칩 내부에 적층되는 코어의 수직적 배치 형태를 다양하게 변화시키면서 그에 따른 온도 변화를 살펴보고자 한다. 실험 결과를 통해, 프로세서 내부의 온도 감소를 위해서는 코어와 L2 캐쉬를 수직으로 인접하게 적층함으로써 코어의 온도를 낮추는 기법이 매우 효과적임을 알 수 있다. 코어와 코어가 수직으로 상호 인접하는 플로어플랜과 비교하여, 코어와 L2 캐쉬를 수직으로 인접하게 배치시키는 기법이 4-레이어 구조의 경우에는 평균 22%, 2-레이어 구조의 경우 평균 13%의 온도 감소 효과를 보임을 알 수 있다.
공정기술 발달로 인해 칩 내부 집적도가 크게 증가하면서 내부 연결망이 멀티코어 프로세서의 성능 향상을 제약하는 주된 원인이 되고 있다. 내부 연결망에서의 지연시간으로 인한 프로세서 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나로 3차원 적층 구조 설계 기법이 최신 멀티코어 프로세서를 설계하는데 있어서 큰 주목을 받고 있다. 3차원 적층 구조 멀티코어 프로세서는 코어들이 수직으로 쌓이고 각기 다른 층의 코어들은 TSV(Through-Silicon Via)를 통해 상호 연결되는 구성으로 설계된다. 2차원 구조 멀티코어 프로세서에 비해 3차원 적층 구조 멀티코어 프로세서는 내부 연결망의 길이를 감소시킴으로 인해 성능 향상과 전력소모 감소라는 장점을 가진다. 하지만, 이러한 장점에도 불구하고 3차원 적층 구조 설계 기술은 증가된 전력 밀도로 인해 발생하는 프로세서 내부 온도 상승에 대한 적절한 해결책이 마련되지 않는다면 실제로는 멀티코어 프로세서 설계에 적용되기 어렵다는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 3차원 멀티코어 프로세서를 설계하는데 있어서 온도 상승 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나인 플로어플랜 기법을 다양하게 적용해 보고, 기법 적용에 따른 프로세서의 성능, 전력효율성, 온도에 대한 상세한 분석 결과를 알아보고자 한다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안하는 온도를 고려한 3가지 플로어플랜 기법들은 3차원 멀티코어 프로세서의 온도 상승 문제를 효과적으로 해결함과 동시에, 플로어플랜 변경으로 데이터 패스가 바뀌면서 성능이 저하될 것이라는 당초 예상과는 달리, 온도 하락으로 인해 동적 온도 제어 기법의 적용 시간이 줄어들면서 성능 또한 향상시킬 수 있음을 보여준다. 이와 함께, 온도 하락과 실행 시간 감소로 인해 시스템에서의 전력 소모 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
3차원 멀티코어 프로세서는 기존의 멀티코어 프로세서에서 문제가 되던 연결망 지연시간과 전력문제를 해결할 수 있는 새로운 프로세서 설계기술이다. 하지만, 전력밀도의 증가로 인해 발생하는 열섬현상은 3차원 멀티코어 프로세서의 새로운 문제점으로 두드러지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 동적 온도 관리 기법이 사용되지만, 동적 온도 관리 기법을 적용하면 시스템에 성능 저하가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 3차원 멀티코어 프로세서에서 문제가 되는 열섬현상을 해결하기 위해 고온의 유닛을 대상으로 동적 온도 관리 기법을 적용하고자 한다. 실험대상으로는 시스템 성능에 많은 영향을 미치고 높은 접근 때문에 고온이 발생하는 TLB 유닛을 사용하고자 한다. 특히, 시스템의 성능 저하를 줄이기 위해서 기존의 시스템보다 낮은 성능을 보이는 마이크로 TLB 구조를 적용해 보고자 한다. 성능이 낮은 구조의 경우 일반적으로 더 낮은 온도 분포를 보이며 동적 온도 관리 기법에 영향을 덜 받기 때문에 동적 온도 관리 기법만 적용한 구조보다 더 낮은 성능 저하를 보일 수 있다. 실험결과 동적 온도 관리 기법을 적용한 경우 기존의 시스템에 비해 23.4%의 성능 저하가 발생하고 마이크로 TLB 구조를 적용한 경우 27.1%의 성능 저하가 발생함을 알 수 있다.
본 논문에서는 각 코어의 마일리지를 기반으로 하는 비대칭 멀티코어 프로세서의 스케줄링 기법을 제안한다. 저전력을 소비하며 일반성능을 갖는 LITTLE 코어와 고성능을 갖춘 대신 고전력을 소비하는 big 코어로 구성된 big-LITTLE 멀티코어 프로세서 구조를 고려하였다. 시스템에 태스크가 도착하여 처리해야 할 때, 프로세서는 태스크를 처리할 코어 유형(big 또는 LITTLE)을 먼저 결정한 다음 유휴 중인 코어들 가운데서 마일리지가 가장 작은 코어를 조사하여 해당 작업을 코어에 할당한다. 비대칭 멀티코어 할당을 위한 마일리지 기반 밸런싱 알고리즘을 개발하였으며 제안한 스케줄링 기법이 시스템 관리 관점에서 기존 방식보다 더 비용 효율적임을 보인다. 또한 시뮬레이션을 수행하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.
최근 멀티코어 프로세서의 이용이 증가함에 따라, 멀티코어를 이용한 다양한 병렬화 기법들이 제안되고 있다. 모바일 환경에서도 멀티코어 구조를 적용한 프로세서들이 등장하면서 병렬화 기법들이 연구되고 있다. 하지만, 아직까지 모바일 환경에서의 CPU의 성능은 한계가 있다. 이를 병렬처리와 실수 연산이 뛰어난 GPGPU(General-Purpose computing in Graphics Processing Units)를 멀티코어 구조로 설계함으로써 다른 전용 하드웨어의 추가 없이 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에 적합하게 설계된 멀티코어 GPGPU를 이용하여 H.264 디코더의 Inverse Quantization, Inverse DCT, Color Space Conversion 모듈을 구현하였다. 멀티코어 GPGPU를 이용한 H.264 전체 시스템 동작 시 50%의 성능 향상이 있었다.
임베디드 시스템에 대한 중요성이 날로 증가함에 따라, 실시간 제약 요건에 맞추기 위하여 고성능 임베디드 프로세서가 요구된다. 현재 범용 컴퓨터 시스템을 구축할 때 성능을 높이기 위하여 멀티코어 프로세서가 널리 이용되고 있으므로, 임베디드 프로세서 역시 멀티코어 프로세서 구조를 채택함으로써 임베디드 시스템에서 높은 성능을 얻을 수가 있다. 본 논문에서는 코어의 유형 및 개수가 임베디드 멀티코어 프로세서의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 2 개에서 16 개로 구성되는 임베디드 멀티코어 프로세서에 대하여, MiBench 벤치마크를 입력으로하는 모의실험을 수행하였다. 이 때, 임베디드 멀티코어 프로세서를 구성하는 단위 코어로서, 단순한 RISC형부터 다양한 명령어 윈도우의 크기를 갖는 순차 또는 비순차 실행 수퍼스칼라형 코어에 걸쳐 광범위한 모의실험을 수행하여 그 성능을 분석하였다. 그 결과, 멀티코어 임베디드 프로세서는 RISC형 단일코어 임베디드 프로세서에 대하여 최고 23 배의 성능을 얻을 수 있었다.
최근에 이르러, 수퍼스칼라 프로세서의 하드웨어 복잡도와 성능 한계의 문제를 극복하기 위하여 멀티코어 프로세서가 각종 컴퓨터 시스템에 상용화되어 널리 이용되고 있다. 이 때, 멀티코어 프로세서의 성능에 큰 영향을 미치는 것은 명령어 캐쉬와 데이터 캐쉬의 구성 방법과 용량이다. 본 논문에서는 캐쉬의 구조와 용량이 멀티코어 프로세서의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 다양한 캐쉬의 구조와 용량으로 구성되는 2 개에서 16 개까지의 멀티코어 프로세서에 대하여 SPEC 2000 벤치마크를 입력으로 하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 명령어 캐쉬와 데이터 캐쉬의 구조를 2 차 연관도로 구성하고 각 용량을 64 KB로 설정할 때 하드웨어의 비용 대 성능 효과가 가장 높았다.
최근에 이르러, 고속의 3차원 그래픽 렌더링, 비디오 화일 포맷의 변환, 압축, 암호화 및 암호해독 처리를 위한 디지털 신호처리 시스템의 성능이 고도화가 요구된다. 현재 범용 컴퓨터 시스템을 구축할 때 성능을 높이기 위하여 멀티코어 프로세서가 널리 이용되고 있으므로, 디지털 신호처리 프로세서 역시 멀티코어 프로세서 구조를 채택하여 디지털 신호처리 시스템에서 높은 성능을 얻을 수가 있다. 본 논문에서는 코어의 유형 및 개수가 멀티코어 디지털 신호처리 프로세서의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 2 개에서 16 개로 구성되는 멀티코어 디지털 신호처리 프로세서에 대하여, UTDSP 벤치마크를 입력으로 하는 모의실험을 수행하였다. 이 때, 멀티코어 디지털 신호처리 프로세서를 구성하는 단위 코어로서, 단순한 RISC형부터 다양한 명령어 윈도우의 크기를 갖는 순차 및 비순차 실행 수퍼스칼라 코어에 걸쳐 광범위한 모의실험을 수행하여 그 성능을 분석하였다.
본고에서는 멀티미디어 응용을 위한 멀티 코어 가상 플랫폼 설계 및 검증 방법에 대해서 기술한다. 최근에 멀티미디어 응용인 MPEG-4, H.264, HEVC(High Efficiency Video Coding), 3D 및 홀로그램과 같은 대용량 데이터를 처리하기 위해 다수 개의 코어로 구성된 멀티 코어 플랫폼을 사용한다. 기존의 RTL(Register Transfer Level) 기반의 멀티 코어 플랫폼에서 멀티미디어 응용을 설계하고 검증하는데 시뮬레이션 시간에 의한 제약 사항이 존재한다. 이를 해결하기 위해 시스템 수준에서 하드웨어의 SW 모델로 구성된 가상 플랫폼을 사용한다. 가상 플랫폼은 기존의 RTL 플랫폼보다 100~200배 빠른 고속 시뮬레이션이 가능하므로 멀티미디어 응용에 따른 성능 분석 및 구조 탐색을 통해서 시스템 성능을 향상 시킬 수 있다. 본고에서는 8~32개 멀티 코어 가상 플랫폼에 H.264 디코더를 적용하여 성능 분석하는 방법과 실험 결과에 대해서 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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