슈퍼스칼라 프로세서는 이슈대역폭에 비해 실제로 처리되는 명령어의 개수는 상대적으로 적다. 본 논문에서는 슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 높이기 위해, 연산처리기 개수에 따른 슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 측정하고, 연산처리기의 활용도를 측정하였다. 실험을 위해 연산처리기 개수는 각각 1개, 2개, 4개로 하였고, 목적프로세서는 4개의 명령어를 동시에 이슈하고 실행할 수 있는 슈퍼스칼라 프로세서를 대상으로 실험하였다. 또한 연산처리기의 활용도를 분석하기 위해 시뮬레이터를 구현하여 명령어가 실행될 때, 실제 처리된 명령어의 개수를 측정하여 연산처리기의 활용도를 측정하였다. 이를 통해 슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어를 실행할 때 필요한 연산처리기의 개수를 결정할 수 있었다. 실험 결과 4-way 슈퍼 스칼라 프로세서에서 명령어 실행에 필요한 연산처리기의 개수는 2개가 적당함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 최적확장체(Optimal Extension Field; OEF)에서 정의되는 타원곡선 상에서 효율적인 스칼라 곱셈 알고리즘을 제안한다. 이 스칼라 곱셈 알고리즘은 프로비니어스 사상(Frobenius map)을 이용하여 스칼라 값을 Horner의 방법으로 Base-Ф 전개하고, 이 전개된 수식을 일괄처리 기법(batch-processing technique)을 사용하여 연산한다. 이 알고리즘을 적용할 경우, Kobayashi 등이 제안한 스칼라 곱셈 알고리즘보다 40% 정도의 성능향상을 보인다.
본 논문에서는 스칼라 필터와 적응 스칼라 필터의 성능을 비교 분석하였다. 외부 실험 과 비슷한 실험 환경을 만들기 위해서 GPS를 대신할 수 있는 초음파 의사위성을 사용하였다. 적응 스칼라 필터는 스칼라 필터와는 달리 적응기법을 사용하여 연속적으로 속도오차 공분산과 측정잡음 공분산을 추정한다. 실험결과, 적응 기법을 사용하여 위의 두 파라미터를 연속적으로 추정하는 적응 스칼라 필터의 위치 추정 성능이 스칼라 필터보다 더 좋다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 타원곡선 암호를 위한 스칼라 곱셈기의 설계에 대해 기술한다. 설계된 스칼라 곱셈기는 스마트카드 표준에 기술된 163-비트의 키 길이를 가진다. 유한체 $GF(2^{163})$ 상에서 스칼라 곱셈의 연산량을 줄이기 위해 complementary recoding 방식을 적용한 Non-Adjacent-Format(NAF) 변환 알고리듬을 적용하여 설계하였다. 설계된 스칼라 곱셈기 코어는 $0.35-{\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성하여 32,768 게이트로 구현되었으며, 150-MHz@3.3-V로 동작한다. 설계된 스칼라 승산기는 스마트카드용 타원곡선 암호 하드웨어 구현을 위한 IP로 사용될 수 있다.
본 논문은 프로세서 알제브라의 하나인 ACSR을 이용하여 파이프라인 비순차 슈퍼스칼라 프로세서의 타이밍 특성과 자원 제한을 묘사하기 위한 정형기법을 제시한다. ACSR의 두드러진 특징은 시간, 자원, 우선 순위의 개념이 알제브라에서 직접적으로 제공되어 진다는 것이다. 여기서의 접근 방식은 슈퍼스칼라 프로세서의 레지스터를 ACSR 자원으로, 명령어를 ACSR 프로세서로의 모델링하는 것이다. 결과적으로 얻어지는 ACSR식에서 각각의 클럭 주기에서 어떻게 명령어가 실행되고 레지스트들이 이용되는지 확인할 수 있으며 이 모델링을 이용해서 비순차 슈퍼스칼라 프로세서 구조를 검증하거나 분석하는 것이 가능하다.
한국인이 만들고 전세계 석학들과 오피니언 리더들이 주목하고 있는 프로그램이 있다. 일반인들에게는 다소 생소하지만 논문이나 학술자료 등을 자주 작성해야 하는 교수, 연구원, 석 · 박사 과정의 학생들에게는 혁신적인 소프트웨어로 인정받고 있는‘스칼라스에이드’가 바로 그것이다. 현재 전세계 88개국에서 30만명 이상이 사용하고 있는 이 프로그램은 각주나 레퍼런스(인용문구 및 출처)를 자동으로 작성할 수 있도록 할 뿐만 아니라 전세계 200여 도서관의 서지자료와 원문을 손쉽게 입수하고, DB화 할 수 있도록 한다. 얼마전‘스칼라스에이드4 한글판 패키지’버전을 발표한 나도영 스칼라스에이드 사장을 만났다.
본 논문에서는 주어진 윈도우에 대하여 수퍼스칼라 프로세서의 하드웨어를 구성하는 기본 요소인 인출율과 연산 유닛의 개수로 표현되는 성능 예측 모델을 제시하였다. 이때, 수퍼스칼라 프로세서에서 실행되는 벤치마크 프로그램은 매 싸이클당 각 명령어 개수가 시행되는 확률과 분기 예측 정확도에 의하여 특성화된다. 초기의 실험으로 각종 파라미터를 획득한 후에는 다양한 연산유닛과 인출율을 갖는 수퍼스칼라 프로세서의 성능을 본 논문에서 제안하는 모델에 의하여 간단하게 구할 수 있다. 명령어 자취 모의실험(trace-driven simulation)으로 측정한 성능과 본 논문에서 제안하는 성능 예측 모델에 의한 성능을 비교한 결과, 3.8%의 평균오차를 기록하였다.
정보환경의 변화에 따라 도서관과 웹 검색엔진의 차별성이 있음에도 불구하고 이용자들은 인터넷의 자원과 학술데이터베이스의 자원을 혼동하고 있다. 특히 구글스칼라가 갖는 검색속도와 조작의 편의성이라는 장점에 따라 데이터베이스의 학술적 가치에도 불구하고 구글스칼라를 가장 많이 이용하고 있다. 이 연구에서는 구글스칼라가 갖는 장점을 반영한 메타서치시스템의 특성과 가치를 조사하였다. 조사 대상은 메타서치시스템이 갖는 인터페이스 측면과 전자정보원 측면에서 비교 분석하였다. 이러한 새로운 검색채널로써 메타서치시스템을 이용하는 기관의 이용통계를 분석하여, 이를 바탕으로 구글스칼라와 같은 웹 검색엔진이 갖는 이용자선호가치를 수용하는 상황에서 이용자 이용행태 패턴과 주제별 전자정보 탐색 행위 등을 조사하였다.
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.
수퍼스칼라 프로세서 구조의 성능을 분석할 때, 실행 구동형 모의실험 및 트레이스 구동형 모의실험이 광범위하게 수행되고 있으나, 시간과 공간을 많이 차지하고 또한 성능에 대한 근본 원리를 규명하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 수퍼스칼라 프로세서의 성능에 대하여 통찰력을 갖고, 이것을 기반으로 수퍼스칼라 프로세서의 모델을 마련하기 위하여 수퍼스칼라 프로세서의 윈도우의 크기와 이슈폭에 대한 관계를 규명하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 정수형 벤치마크 프로그램을 입력으로 하는 트레이스 구동 모의 실험을 통하여 윈도우의 크기와 매 싸이클당 이슈되는 명령어의 개수에 대한 관계식을 도출하였으며, 그 정확도는 평균 9.5 %를 기록하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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