한국지질자원연구원은 1997년부터 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있는 가스 하이드레이트를 조사하기 위해 동해 일원에서 탄성파탐사를 실시하고 있다. 탄성파 반사 자료로부터 가스 하이드레이트 부존여부를 확인하는 방법은 해저면과 평행하면서 위상이 반대로 나타나는 고진폭 반사파 BSR (Bottom Simulating Reflection)과 BSR상부에서의 진폭감소, 하부에서 진폭증가와 구간속도 감소 등을 들 수 있다. 여기에서는 가스 하이드레이트 탐사자료에 대한 일반자료처리와 함께 BSR을 포함하고 있는 탄성파 반사자료에 대해 코드 병렬화된 PSPI를 이용하여 깊이영역 구조보정을 실시하였다. 고용량 탐사자료로 구성된 탄성파 반사자료에 깊이영역 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. PSPI(Phase Shift Plus Interpolation)법은 적은 컴퓨터 계산량과 효율성 그리고 주파수 영역에서 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 MPI(Message Passing Interface)-LAM을 이용하여 병렬코드화된 PSPI를 개발하고 인공합성모델과 동해 가스 하이드레이트 깊이영역 구조보정에 적응하였다.
병렬 시스템에서 순차 자바 프로그램을 재 사용할 수 있기 위해서는 자바 프로그램 내에 존재하는 병렬성을 찾아내는 것이 중요하다. 자바 프로그램을 병렬 시스템에서 실행할 경우 루프는 전체 수행 시간 중 많은 부분을 차지하므로 병렬성 검출의 기본이 되지만 데이터 종속으로 인하여 완전한 병렬 수행을 쉽게 이룰 수 없다. 따라서, 본 논문은 기존의 중첩 루프 구조를 갖는 자바 프로그래밍에서 데이터 종속성 분석에 의한 종속 그래프를 구성하여 묵시적 병렬성을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 재구성 컴파일러에 의하여 자바 원시 프로그램을 자바 프로그래밍 언어 자체에서 지원하는 다중스레드 기법으로 변환하여 병렬 시스템에서 실행하는 방법을 제안한다. 스레드 문장으로 변환된 프로그램에 대해 루프의 반복계수와 스레드 수를 매개변수로 하여 성능 분석을 하였다. 재구성 컴파일러에 의한 장점은 사용자의 병렬성 검출에 대한 오버해드를 줄이고, 순차 자바 프로그램에 대한 효과적인 병렬성 검출을 가능하게 하여 병렬 시스템에서 실행 시간을 단축할 수 있다.
본 논문에서는 Multi-band OFDM(MB-OFDM) 시스템에 적합한 고속 연판정 비터비 디코더의 효율적인 하드웨어 구조에 대해서 제시한다. MB-OFDM 시스템은 최대 480Mbps의 데이터 속도를 처리해야 하고 시스템 클럭으로 528MHz가 제공되기 때문에, 설계의 신뢰도를 향상시키기 위해 병렬처리 구조를 사용한다. 따라서, 비터비 디코더도 여러 개의 데이터를 동시에 처리하는 병렬처리 구조를 지원해야 하며, 또한 고속의 데이터를 처리하기 위한 하드웨어 구조를 사용해야 한다. 본 논문에서는 4-way 병렬처리에 적합하면서도 동시에 하드웨어 부담을 최소화할 수 있는 비터비 디코더의 하드웨어 구조를 제시한다. 이를 위해, 비터비 디코더의 핵심 기능블록이라 할 수 있는 ACS의 다양한 구조를 비교 및 분석하고 하드웨어와 동작속도 측면에서 가장 적합한 구조를 찾아내도록 한다. 최적의 하드웨어 구조로 설계된 비터비 디코더는 Verilog HDL로 설계 및 검증되었으며, 하드웨어 복잡도 및 동작속도 측정을 위해 TSMC 0.13um 공정으로 합성되었다. 합성결과, 제시된 구조는 약 280K 게이트로 구성되었으며 MB-OFDM 시스템이 요구하는 동작 주파수내에서 동작함을 확인하였다.
딥러닝 알고리즘 중 DCNN(DeConvolutional Neural Network)은 이미지 업스케일링과 생성·복원 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. DCNN은 많은 양의 데이터를 병렬로 처리할 수 있기 때문에 하드웨어로 설계하는 것이 유용하다. 최근 DCNN의 하드웨어 구조 연구에서는 overlapping sum 문제를 해결하기 위해 deconvolution 필터를 convolution 필터로 변환하는 TDC(Transforming the Deconvolutional layer into the Convolutional layer) 알고리즘이 제안되었다. 하지만 TDC를 CPU(Central Processing Unit)로 수행하기 때문에 연산의 최적화가 어려우며, 외부 메모리를 사용하기에 추가적인 전력이 소모된다. 이에 본 논문에서는 저전력으로 구동할 수 있는 FPGA 기반 TDC 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 자원 사용량이 적어 저전력으로 구동 가능할 뿐만 아니라, 병렬 처리 구조로 설계되어 빠른 연산 처리 속도를 보인다.
VLSI 회로의 복잡도 및 집적도가 증가함에 따라서 이들의 검증에 사용되는 논리 시뮬레이션을 위해서 시간이 많이걸린다. 본 논문에서는 SIMD 병렬처리 컴퓨터 상에서 빠른 논리 시뮬레이션 구현을 위한 병렬처리 기법, 자료구조, 알고리즘을 제시한다. 대표적인 병렬처리 컴퓨터인 CM-2상에서 수행한 결과를 제시하고 이를 분석하고자 한다.
한국어 문장을 구조 분석할 때에 모호성을 발생시키는 유형 중의 하나가 나열 및 병렬형이다. 문장 구조 복잡도를 증가시키는 나열 및 병렬형을 구조 분석 전에 미리 하나의 단위로 묶어서 처리하는 것이 문장 구조 분석의 정확도를 높이는데 중요하다. 본 연구에서는 형태소 태그를 이용한 기본 규칙으로 문장을 청크 단위로 분할하고 분할된 청크 중에서 나열형을 인식하여 해당되는 청크들을 하나의 나열 청크로 통합하여 청크의 개수를 줄인다. 병렬형에 대해서는 반복되는 병렬 청크의 범위와 생략된 용언을 복원한다. 이러한 인식은 첫 단계로 기호(symbol)를 중심으로 구축된 간단한 규칙으로 인식을 하고 이러한 규칙에 해당되지 않는 형태의 나열 및 병렬형은 Maximum Entropy 모델을 이용하여 적용한다. ME모델은 어휘자질, 형태소 품사 자질, 거리 자질, 의미자질, 구 단위 태그 자질(NP:명사구, VP:동사구, AP:형용사구), BIO 태그(Begin, Inside, Outside) 자질에 대한 ME(Maximum Entropy) 모델을 이용하여 구축되었다.
병렬 컴퓨터 구조의 통신 시스템에 있어서 수많은 반도체 소자의 연결을 가능하게 하는 선형 사이즈의 팽창기가 병렬 상호 연결망과 관련된 여러 분야에서 활발히 연구 되어왔다. 그러나 이러한 병렬 컴퓨터 구성의 주요한 단점은 프로세서와 메모리간의 병렬 상호 연결망 구성에 있어서 요구되는 비용이 크다는 것이다. 선형 사이즈의 팽창기를 이용한 집중기는 기존의 병렬 상호 연결망 보다 이론적으로 최적의 병렬 상호 연결망 구조로 구성 될 수 있다. 현존하는 구조는 커다란 팽창 상수를 갖는 팽창기에 근거한다. 이는 현실적으로 반도체 기술에 부합하는 네트워크의 구성에 비현실성을 내포한다. 팽창 상수를 줄임으로서 현실성이 있는 팽창기에 근거하여 집중기를 구성하는 것이 바람직하다. 본 논문은 식, $\mid\Gamma_x\mid\geq[1+d(1-\midX\mid/n)]\midX\mid$을 만족하는 향상된 팽창 상수를 찾기 위한 증명 과정에서 퍼뮤테이션 함수의 일치점을 세분화하여 이용하였고, 그 팽창 상수를 집중기 구성에 적용하여 희귀적 네트워크의 구조를 갖는 보다 현실성있는 초집중기의 구성을 제안한다. 결과적으로, (n, 5, $1-\sqrt{3/2}$)로 구성된 팽창기를 이용하여, Gabber와 Gali의 구조에 적용 함으로서 209n의 복잡도를 갖는 초집중기를 구성한다.
본 연구에서는 실시간 이산웨이블릿변환을 위한 컨볼루션기반 non-cascaded 구조를 구현하고자 병렬곱셈기-중간버퍼-병렬누적기의 고성능 병렬파이프라인 연산회로를 설계하였다. 이산웨이블릿변환의 컨볼루션 곱셈연산은 필터계수의 대칭성과 업/다운 샘플링이 고려된 최적화를 통해서 1/4정도로 감소시킬 수 있으며, 화상데이터와 다수 필터계수들 간의 곱셈과정을 LUT기반의 병렬계수 DA 곱셈기 구조로 구현하면 3$\sim$5배 고속연산처리가 가능하게 된다. 또한 컨볼루션의 곱셈결과를 중간버퍼에 저장하여 누적가산 과정에서 재사용하면 전체 곱셈연산량을 1/2로 감소시켜 연산전력을 절약시킬 수 있다. 중간버퍼는 화상데이터와 필터계수들의 곱셈결과값들을 컨볼루션의 누적가산 과정을 위해 정렬시켜 저장하게 되는데, 이때 병렬누적가산기의 고속 순차검색을 위해 정렬된 병렬저장이 이루어지도록 버퍼관리 구조를 설계한다. 컨볼루션의 병렬곱셈기와 병렬누적가산기는 중간버퍼를 이용한 파이프라인을 구성하게 되는데, 파이프라인 연산처리 효율을 높이기 위해 병렬곱셈기의 연산처리 성능에 맞추어 누적가산기 및 중간버퍼의 병렬화 구조가 결정된다. 설계된 고성능 이산웨이블릿변환기의 성능을 검증하기 위해서 0.18um 라이브러리를 이용한 후반부 설계를 하였으며, 90MHz에서 SVGA(800$\sim$600)영상을 30fps로 실시간 처리함을 확인하였다.
다중코어(Many-Core) 시스템은 많은 코어들이 상호연결망을 통해서 연결되어있는 시스템으로, 단일코어나 멀티코어 시스템에 비해 보다 많은 병렬 컴퓨팅 자원을 지원한다. Amdahl 의 법칙에 의하면 병렬화되어 처리하는 부분은 이론적으로 프로세서의 개수에 비례하게 가속화 될 수 있지만, 상호연결망에서의 전송 지연을 비롯한 많은 요인에 의해서 성능의 가속화가 저해된다. 특히 캐시 일관성 규약(Cache Coherence Protocol)을 지원하는 대부분의 다중코어 시스템에서는 병렬화를 함에 있어서 캐시 미스로 인해 발생하는 데이터의 전송 지연이 성능에 많은 영향을 미칠 수 있다. 따라서 효과적인 병렬 프로그램을 위해서는 캐시 구조에 대한 이해를 바탕으로 상호연결망에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 메쉬(Mesh) 구조의 64 코어 다중코어 시스템인 TilePro64 를 이용하여 상호연결망의 데이터 전송 지연에 따른 프로그램 성능의 민감도를 측정하였다. 결과적으로 코어간 거리(Hop)가 늘어날수록 작업의 수행시간이 평균적으로 4.27%씩 선형적으로 증가하는 관계가 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 SIMT(Single Instruction Multi Thread)구조 GP-GPU(General Purpose Graphic Processing Unit)에서 그래픽 어플리케이션 성능을 향상시키기 위해 타일 기반 그래픽 파이프라인 구조를 제안한다. 타일 기반 그래픽 파이프라인 구조는 병렬적으로 Rasterization 단계를 처리하고, 불필요한 그래픽 처리 연산은 수행하지 않는다. SIMT구조를 통해 대용량 데이터를 병렬로 처리하여 연산 성능을 향상시켰고, 이는 3D 그래픽 파이프라인 처리의 성능을 향상하였다. 제안하는 구조를 통해 3D 그래픽 어플리케이션을 처리할 때 3D 모델을 구성하는 정점 데이터가 많아 질수록 높은 효율을 보인다. 제안하는 구조는 'RAMP'와 기존의 선행 연구를 비교하여 약 1.18배에서 최대 3배까지의 처리 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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