• Title/Summary/Keyword: 임베디드 CPU

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An Effective Memory Compression Scheme for Embedded System (임베디드 시스템을 위한 효율적인 메모리 압축 기법)

  • Woo JangBok;Choi ByeongChang;Suh Hyo-Joong
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.871-873
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    • 2005
  • 최근 임베디스 시스템의 성능이 향상됨에 따라, 임베디드 시스템을 구성하는 CPU와 주변 장치들의 성능 격차를 해소하는 문제가 점차 중요해지고 있다. 그 중에서 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 것이 CPU와 메모리간의 통신이다. 고성능 컴퓨터 시스템에서는 그동안 CPU와 메모리간의 성능 격차를 줄이기 위한 여러 가지 연구들이 활발하게 진행되었는데, 여러 가지 연구들 중에서 메모리를 압축하여 메모리의 기억공간을 효율적으로 확장하는 방법이 효과적으로 사용되고 있다. 임베디드 시스템에서도 이러한 기법을 적절하게 적용하면 메모리를 압축함으로써 동일 공간에 보다 많은 데이터를 저장할 수 있고, 버스를 이용하여 데이터를 전송할 때, 보다 많은 정보를 전송할 수 있게 된다. 또한, CPU와 메모리 간의 전송되는 정보의 크기를 줄일 수 있으므로 임베디드 시스템에서 전력소모의 대부분을 차지하고 있는 CPU와 메모리 간의 전력소모를 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 빈발 패턴 압축 기법을 적절하게 변형하여 임베디드 시스템을 위한 효율적인 메모리 압축 기법을 제시하고자 한다.

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The CPU power management technique in the Mobile Embedded System (Mobile 임베디드 시스템의 CPU 소모전력 관리 기법)

  • Kim, Wha-Young;Kim, Young-Kil
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.13 no.1
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    • pp.170-176
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    • 2009
  • The efficiently power management is an important requirement traditionally in the mobile communication system which uses battery as their power source. Especially, it has been emphasized in the most devices, which has to provide high performance and various functions with an extended operating time. In this article, the adaptive power management technique for the core CPU unit in Embedded systems used widely for the mobile system thanks to its advantage on power consumption and physical size, is proposed.

A Deadline_driven CPU Power Consumption Management Scheme of the TMO-eCos Real-Time Embedded OS (실시간 임베디드 운영체제 TMO-eCos의 데드라인 기반 CPU 소비 전력 관리)

  • Park, Jeong-Hwa;Kim, Jung-Guk
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.15 no.4
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    • pp.304-308
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    • 2009
  • This paper presents the deadline driven CPU-Power management scheme for the Real-Time Embedded OS: named TMO-eCos. It used the scheduling scenarios generated by a task serialization technique for hard real- time TMO system. The serializer does a off-line analysis at design time with period, deadline and WCET of periodic tasks. Finally, TMO-eCos kernel controls the CPU speed to save the power consumption under the condition that periodic tasks do not violate deadlines. As a result, the system shows a reasonable amount of power saving. This paper presents all of these processes and test results.

Development of Stand-alone Image Processing Module on ARM CPU Employing Linux OS. (리눅스 OS를 이용한 ARM CPU 기반 독립형 영상처리모듈 개발)

  • Lee, Seok;Moon, Seung-Bin
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.40 no.2
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    • pp.38-44
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    • 2003
  • This paper describes the development of stand-alone image processing module on Strong Arm CPU employing an embedded Linux. Stand-alone image Processing module performs various functions such as thresholding, edge detection, and image enhancement of a raw image data in real time. The comparison of execution time between similar PC and developed module shows the satisfactory results. This Paper provides the possibility of applying embedded Linux successfully in industrial devices.

Implementation and Performance Evaluation of the Faddev-Leverrier Algorithm using GPGPU (GPGPU를 이용한 파데브-레브리어 알고리즘 구현 및 성능 분석)

  • Park, Yong-Hun;Kim, Cheol-Hong;Kim, Jong-Myon
    • IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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    • v.8 no.3
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    • pp.171-178
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    • 2013
  • In this paper, we implement the Faddev-Leverier algorithm using GPGPU (General-Purpose Graphics Processing Unit) to accelerate singular value decomposition. In addition, we compare the performance of the algorithm using CPU and CPU plus GPGPU for eleven ${\times}n$ matrix sizes in order to decompose singular values, where =4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1,024, 2,048, and 4,096. Experimental results indicate that CPU achieves better performance than CPU plus GPGPU for $n{\leq}64$ because of a large number of read and write operations between CPU and GPGPU. However, CPU plus GPGPU outperforms CPU exponentially in the execution time for $n{\geq}64$.

Parallel Processing Method on CPU for Image Processing on Mobile Heterogeneous Computing System (모바일 이기종 컴퓨팅 시스템에서 영상처리 고속화를 위한 CPU측 병렬처리 방법)

  • Beak, Aram;Choi, Haechul
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.181-182
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    • 2015
  • 모바일 기기의 보급률과 성능이 급속도로 성장하면서 모바일 기기에서의 비디오 소비 또한 크게 증가하였다. 하지만, 전력과 공간을 줄이기 위해 설계된 모바일 플랫폼은 데스크톱 플랫폼과 비교하여 성능의 한계가 존재한다. 따라서 대용량 비디오 처리를 위해 SIMD 아키텍쳐를 이용하는 임베디드 GPU를 활용하여 이와 같은 한계를 극복하기 위한 고속화 연구가 많이 진행되고 있다. 저장된 데이터를 활용하는 영상처리는 GPU 뿐만 아니라 CPU가 반드시 함께 이용되어야 하며, 모바일 환경에서의 이기종 컴퓨팅 시스템은 프로세서 사이의 낮은 전송속도와 이로 인한 대기시간, 모바일 운영체제가 지원하는 데이터 형태의 필수적인 사용 등의 구조적 단점이 존재한다. 본 논문에서는 임베디드 GPU를 활용한 영상처리 고속화를 위해 임베디드 CPU측에서 병렬처리를 이용하여 앞서 설명한 단점들을 극복하고 실험결과로 모바일 이기종 컴퓨팅 구조에서 임베디드 CPU 활용이 전체적인 연산 효율을 증가시키는 결과를 보였다.

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Development of a Prototype for Hybrid TCP/IP Offload Engine (Hybrid TCP/IP Offload Engine의 프로토타입 개발)

  • Jang Hankook;Park Jong-Hoon;Chung Sang-Hwa
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.1000-1002
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    • 2005
  • TOE(TCP/IP Offload Engine)은 호스트 CPU가 아닌 네트워크 어댑터 상에서 TCP/IP 프로토콜을 처리하여 호스트 CPU의 부하를 줄이는 기술이다. TOE의 구현 방안으로는 임베디드 프로세서를 사용하여 TCP/IP를 처리하는 소프트웨어적인 구현 방법과 TCP/IP의 모든 기능을 하드웨어로 구현하는 접근 방법이 제안되어왔다. 본 논문에서는 하드웨어적인 접근 방법과 소프트웨어적인 접근 방법을 결합한 Hybrid TOE 구조를 개발하기 위해 FPGA와 ARM 프로세서에 기반한 프로토타입을 개발하였다. Hybrid TOE는 많은 작업 부하로 인하여 임베디드 프로세서 상에서 성능을 확보하기 어려운 기능들은 하드웨어로 구현하고, 연결 설정과 같이 통신의 성능에 큰 영향을 끼치지 않는 기능들은 임베디드 프로세서 상에서 소프트웨어로 처리한다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 Hybrid TOE 프로토타입이 호스트 CPU 상에 발생하는 부하를 줄임을 입증하고, 하드웨어 구현을 통해 통신의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

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Performance Enhancement and Evaluation of a Deep Learning Framework on Embedded Systems using Unified Memory (통합메모리를 이용한 임베디드 환경에서의 딥러닝 프레임워크 성능 개선과 평가)

  • Lee, Minhak;Kang, Woochul
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.23 no.7
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    • pp.417-423
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    • 2017
  • Recently, many embedded devices that have the computing capability required for deep learning have become available; hence, many new applications using these devices are emerging. However, these embedded devices have an architecture different from that of PCs and high-performance servers. In this paper, we propose a method that improves the performance of deep-learning framework by considering the architecture of an embedded device that shares memory between the CPU and the GPU. The proposed method is implemented in Caffe, an open-source deep-learning framework, and is evaluated on an NVIDIA Jetson TK1 embedded device. In the experiment, we investigate the image recognition performance of several state-of-the-art deep-learning networks, including AlexNet, VGGNet, and GoogLeNet. Our results show that the proposed method can achieve significant performance gain. For instance, in AlexNet, we could reduce image recognition latency by about 33% and energy consumption by about 50%.

An Integrated Power Management Framework for WiFi-based Mobile Embedded Systems (WiFi기반 모바일 임베디드 시스템을 위한 통합 전력 제어 기법)

  • Min Jung-Hi;Cha Ho-Jung
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.33 no.9
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    • pp.658-665
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    • 2006
  • In these days, the demand of users to extend available period of mobile systems is increased according as the functions of mobile systems have been varied and the use of multimedia application has been increased. This paper proposes an integrated power management framework that considers executed workload types for effective energy management. The conventional methods use DVFS technique for CPU and DPM technique for WNIC separately or simply combine them based on the assumption that they are orthogonal one another. However, the proposed mechanism determines the kind of workload under analysis of the characteristics of workloads incoming through a WNIC. The proposed method can reduce energy consumption of system level effectively by controlling CPU and WNIC to proper power mode based on analyzed characteristics of workload. The experimental result shows the proposed method reduces energy consumption by 9% for BE (Best Effort) workload, CBR (Constant Bit Rate) workload, and Interactive workload on average and by 16% to maximum when compared with the conventional methods which simply combine DVFS technique for CPU and DPM technique for WNIC.

Designing a Embedded System for Remote Control of LDM (LDM 원격 제어를 위한 임베디드 시스템 구성)

  • Moon Cheol-Hong;Kang Sang-Woo
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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    • v.42 no.8 s.338
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    • pp.27-34
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    • 2005
  • In this paper, FPGA It/w and S/W Embedded system for LDM remote control is implemented. XScale CPU is used on developed system and in communcation ethenet and serial is used. CPU interface with H/W LDM rotation and to drive LDM FPGA logic is implemented, to transmit LDM data from long distance command packet is composed, for S/W Embedded linux is used to design linux device driver and linux application program. This S/W is run by module so by loading this module to linu)( file system it can do any movement. Also by compiling Embedded linux to the system it can lower the price of the system. By using this H/W and S/W theory it can be used on any other embedded system.