시스템 온 칩 설계에서 온 칩 버스는 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 특히 프로세서, DSP 및 멀티미디어 IP와 같이 보다 높은 버스 대역폭을 요구하는 IP가 사용될 경우 온 칩 버스의 대역폭 문제는 더욱 심각해진다. 이에 따라 최근 ARM 사에서는 고성능 온 칩 버스 구조인 ML-AHB 버스 매트릭스를 제안하였다. ML-AHB 버스 매트릭스는 시스템 내의 다중 마스터와 다중 슬레이브간의 병렬적인 접근 경로를 제공하여 전체 버스 대역폭을 증가시켜주고, 최근 많은 프로세서 요소들을 사용하는 휴대형 기기 및 통신 기기 등에 적합한 고성능 온 칩 버스 구조이다. 하지만 내부 컴포넌트인 입력 스테이지와 무어 타입으로 구현된 중재 방식으로 인해 마스터가 새로운 전송을 수행할 때 또는 슬레이브 레이어를 변경할 때 마다 항상 1 클럭 사이클 지연 현상이 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존 ML-AHB 버스 매트릭스 구조를 개선하였다. 기존 버스 매트릭스 구조에서 입력 스테이지를 제거하고, 개선된 구조에 적합하도록 중재 방식을 변경하여 1 클럭 사이클 지연 문제를 해결하였다. 개선된 결과 4-beat incrementing 버스트 타입으로 다수의 트랜잭션을 수행할 경우, 기존 ML-AHB 버스 매트릭스에 비해 전체 버스 트랜잭션 종료 시간 및 평균 지연 시간이 각각 약 $20\%,\;24\%$ 정도 짧아졌다. 또한 FPGA의 슬라이스 수는 기존의 ML-AHB 버스 매트릭스보다 약 $22\%$ 정도 감소하였고, 클럭 주기도 약 $29\%$ 정도 짧아졌다.
SoC 분야에서 온 칩 버스는 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 이에 따라 최근 ARM 사에서는 고성능 온 칩 버스 구조인 ML(Multi-Layer) AHB 버스를 제안하였다. ML AHB 버스는 저전력 임베디드 시스템에 적합한 버스 구조로써 현재 널리 사용되고 있다. 하지만, 고가이기 때문에 ADK(AMBA$^{TM}$ Design kit) 구매에 대한 부담이 적지 않다. 본 논문은 ML AHB의 버스 구조인 버스 매트릭스 구현 및 ADK에서 제공되지 않는 테스트 환경 즉, Protocol Checker 및 Performance Monitor Module 구현에 관한 것이다.
본 논문은 큐잉 이론을 이용한 멀티 프로세서 시스템-온-칩(MPSoC)의 버스 매트릭스 기반 통신 구조에 대한 성능 예측 기법을 제안한다. 버스 매트릭스 기반 통신 구조는 다양한 설계 인자를 가지고 있어 이에 대한 성능 최적화는 방대한 설계 공간의 탐색을 필요로 하지만, 현재 널리 사용되고 있는 시뮬레이션에 기반한 방법은 많은 시간을 요하기 때문에 점점 짧아지고 있는 시장 적기 출하(time-to-market) 제약 조건을 만족하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시뮬레이션보다 훨씬 빠르면서 정확하게 성능을 예측할 수 있는 기법을 개발하였다. 제안한 성능 분석 기법은 고성능의 버스 매트릭스를 위해 사용되는 버스 프로토콜인 multiple outstanding transaction을 고려한다. 또한 지수 분포(exponential distribution)를 이용하여 비현실적으로 메모리 시스템을 모델하였던 기존의 연구들과 달리 실제적인 메모리 시스템 모델을 위하여 일반 분포(general distribution)를 이용하였다. 제안한 성능 예측 기법의 정확도 및 효율성을 검증하기 위하여 무작위로 생성된 버스 트랜잭션들과 4-채널 DVR 예제에 적용하였을 때, 사이클 단위의 정확도를 갖는 시뮬레이션과 비교하여 $10^5$배 이상 빠르면서 평균 94% 이상의 정확도를 갖는 것으로 분석되었다.
LED 매트릭스를 사용하는 차량용 헤드램프에서 LED의 디지털 제어는 I2C, SPI 등의 저가격 저속 직렬 버스를 사용하여 왔으나 헤드램프의 해상도가 증가하면서 LED 제어를 위해 전송해야 하는 데이터의 양이 너무 많아 제어 버스의 전송 능력을 초과하게 된다. 본 논문에서는 새로운 차량용 LED 매트릭스 헤드램프 제어 프로토콜인 HLCP(Headlamp LED Control Protocol)을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 많은 LED를 하나의 명령어로 제어하는 명령어를 사용하여 I2C 버스를 거의 그대로 사용하면서도 훨씬 많은 LED를 제어할 수 있다. 제안하는 프로토콜을 수행하는 컨트롤러를 Verilog HDL로 구현 및 검증하였으며 시뮬레이션 결과 LED 매트릭스 헤드램프를 I2C나 SPI보다 효율적으로 제어할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 키패드, 도트매트릭스, 라이다센서, NFC 리더기를 부착한 임베디드 보드와 공공데이터포털 Open API 시스템과 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)를 사용하여 시각장애인의 버스 탑승에 도움을 줄 수 있는 시스템을 소개한다. 이용자는 NFC 리더기 및 키패드를 통해 희망하는 버스번호를 입력한 뒤, Open API 실시간 데이터를 통해 해당 버스의 위치 및 도착예정시간 정보를 시스템에 입력해놓은 음성 출력을 통해 얻는다. 또한 도트매트릭스로 버스번호를 출력하여 기사와의 상호작용을 대기함과 동시에 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)은 정차하는 버스 번호를 실시간 인식하고 거리센서로 버스와의 거리를 감지하여 정차유무정보를 확인, 전달하는 시스템을 제안한다.
온 칩 버스에서 중재 방식은 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 전통적인 공유 버스는 다수의 마스터와 단일 중재기 사이의 버스 사용 요청 및 권한 신호에 기반한 마스터 중심의 중재 방식을 사용한다. 마스터 중심의 중재 방식을 사용할 경우 한 순간에 오직 하나의 마스터와 슬레이브만이 데이타 전송을 수행할 수 있다. 따라서 전체 버스 시스템의 효율성 및 자원의 이용률이 감소되는 단점이 있다. 반면, 슬레이브 중심의 중재 방식은 중재기가 각 슬레이브 포트 별로 분산되며, 마스터는 중재 동작 없이 바로 트랜잭션을 시작하고, 다음 전송을 진행시키기 위해 슬레이브의 응답을 기다리는 방식을 취한다. 따라서 중재 동작의 단위가 트랜잭션 또는 단일 전송이 될 수 있다. 또한 다수의 마스터와 다수의 서로 다른 슬레이브 사이에 병렬적인 데이타 전송이 가능하기 때문에 버스 시스템의 효율성 및 자원의 이용률이 증가된다. 본 논문은 슬레이브 중심의 중재 방식을 사용하는 온 칩 버스인 ML-AHB 버스 매트릭스에 다양한 중재 방식을 적용시켜 전체 버스 시스템의 성능을 비교 분석해 보고, 어플리케이션의 특징에 따라 어떤 중재 방식을 사용하는 것이 더 유리한지에 대해 언급한다. 본 논문에서 구현한 중재 방식은 고정된 우선순위 방식, 라운드 로빈 방식 및 동적인 우선순위 방식으로 나뉘며, 마스터와 슬레이브의 특성 별로 각각 실험을 수행하였다. 성능 시뮬레이션 결과, 버스 시스템에서 임계 경로에 있는 마스터의 개수가 적을 경우 동적인 우선순위 방식이 가장 높은 성능을 보였으며, 임계 경로에 있는 마스터의 개수가 많거나, 또는 모든 마스터들의 작업 길이가 동일할 경우 라운드 로빈 방식이 가장 높은 성능을 보였다. 또한 SDRAM과 같이 접근을 위한 지연이 긴 메모리 또는 장치들을 슬레이브로 사용하는 어플리케이션에서는 단일 전송 단위의 중재 방식보다 트랜잭션 단위의 중재 방식이 더 높은 성능을 보였다. 실제 SDRAM의 지연 시간이 1, 2 및 3 클럭 사이클인 경우 각각 26%, 42% 및 51%의 성능 향상을 보였다.
현재까지 다수의 버스 프로토콜과 구조가 발표되었지만, 대부분 공유 버스 구조를 가져 시스템 성능 저하의 원인이 되었다. 기존의 공유버스가 갖는 문제점들을 해결하기 위해 고성능의 버스 프로토콜인 SNP (SoC Network Protocol)와 버스 구조인 SNA (SoC Network Architecture)가 제안되었는데, 이를 수정/개선한 버스 구조를 제안하고자 한다. 개선된 SNA는 다중 마스터의 다중 버스 요청에 대해 다중 라우팅을 지원함으로써 성능을 향상시켰으며, 내부 라우팅 로직의 최적화로 면적을 감소시켰다. 또한 성능감소 없이 AMBA AHB 프로토콜과 완벽히 호환 가능한 XSNP(Extended SNP)를 인터페이스 프로토콜로 사용한다. 현재 라우팅 로직을 최적화하여 개선된 SNA의 하드웨어 복잡도가 크게 증가하지 않았고, 기존 SNP를 사용하는 IP는 호환성 문제나 성능 감소 없이 개선된 SNA를 통해 통신할 수 있다. 더불어, SNA는 AMBA AHB와 인터커넥트 버스 매트릭스를 대체할 수 있으며, 다중 채널을 동시에 보장하고 다양한 토플로지를 지원가능 하도록 설계되어 사용하는 IP 수에 따라 설계자에 의해 다양한 토플로지를 선택할 수 있다. 한편, SNA는 적은 수의 인터페이스 와이어를 가지기 때문에 오프 칩 버스로도 사용될 수 있다. 제안된 버스 구조는 시뮬레이션과 어플리케이션 동작을 통해 검증이 완료되었다.
.PCI Express는 고속, 저전력 등의 특성으로 업계 표준으로서 많이 쓰이고 있는 프로세서와 주변 I/O 장치들을 연결하는 버스 기술이다. 또한, PCI Express는 인피니밴드와 이더넷과 더불어 고성능 컴퓨터나 컴퓨터 클러스터를 위한 시스템 인터커넥트 기술로 널리 쓰이고 있다. PGAS(partitioned global address space) 프로그래밍 모델은 컴퓨터 클러스터와 같은 다중 호스트 시스템에서 단측 RDMA(remote direct memory access)를 구현하는데 많이 이용된다. 본 논문에서는 PCI Express 기반 RDMA를 구현하기 위해 PGAS 프로그래밍 모델인 OpenSHMEM의 기존의 특징을 유지하여 PCI Express 기반 OpenSHMEM API를 설계 및 구현하였다. 구현한 OpenSHMEM API는 PCI Express의 NTB(non-transparent bridge) 기술로 2대의 PC를 연결한 시스템에서 매트릭스 곱셈 예제를 통하여 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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