• 한국산림과학회지
• /
• 제99권2호
• /
• pp.204-212
• /
• 2010

This study was performed in 22 unthinned Larix olgensis plantations in northeast China. Data were collected on 95 sample trees of different canopy positions and the diameter at breast height ($d_{1.3}$) ranged from 5.7 cm to 40.2 cm. The individual tree models for the prediction of vertical distribution of live crown, branch and needle biomass were built. Our study showed that the crown, branch and needle biomass distributions were most in the location of 60% crown length. These results were also parallel to previous crown studies. The cumulative relative biomass of live crown, branch and needle were fitted by the sigmoid shape curve and the fitting results were quite well. Meanwhile, we developed the crown ratio and width models. Tree height was the most important predictor for crown ratio model. A negative competition factor, ccf and bas which reflected the effect of suppression on a tree, reduced the crown ratio estimates. The height-diameter ratio was a significant predictor. The higher the height-diameter ratio, the higher crown ratio is. Diameter at breast height is the strongest predictor in crown width model. The models can be used for the planning of harvesting operations, for the selection of feasible harvesting methods, and for the estimation of nutrient removals of different harvesting practices.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제32권6호
• /
• pp.306-313
• /
• 2005

조건 분기예측은 프로세서 성능 개선을 위한 중요한 기술이다 그러나, 분기예측실패는 많은 사이클을 낭비시키며, 비순서적 실행을 방해하고, 잘못 예측된 명령어들을 수행하게 되므로 전력을 낭비한다. 따라서 높은 정확도를 갖는 분기 예측기는 좋은 성능을 갖는 프로세서를 위해 중요하다. gshare와 GAg같은 전역 히스토리를 기반으로 하는 예측기에서는 히스토리의 명령어 완료시간 갱신 (commit update)에 의해 많은 분기예측실패가 발생한다. 그런 문제를 해결하기 위해 히스토리를 모험적으로 갱신하고, 분기예측실패 시 히스토리를 복구시키는 메커니즘에 관한 연구의 필요성이 제시되었고, 연구 되었다. 본 논문에서는 분기예측실패 발생 후 분기 히스토리를 복구하는 간단한 복구 메커니즘을 제안한다. 제안한 복구 메커니즘은 기존 분기예측기에 age_counter를 추가하고 분기 히스토리 레지스터 크기를 2배로 확장시킨다. age_counter는 미해결 분기명령어 수를 저장하며, 분기예측실패 후 분기 히스토리 레지스터를 복구하는데 사용한다. Simplescalar 3.0/PISA 툴셋과 SPECINT95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 제안된 복구 메커니즘을 gshare와 GAg 예측기에 적용하였을 때 예측 정확도와 프로세서 성능을 개선시킬 수 있었음 을 보여준다. GAg와 gshare 예측기에서 예측정확도는 각각 9.21$\%$와 2.14$\%$가 개선되었고, WC는 18.08$\%$와 8.75$\%$ 개선되었다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제43권4호
• /
• pp.1-14
• /
• 2006

간접 분기 명령은 현대적인 고성능 프로세서의 ILP를 제한하는 가장 심각한 장애 요인 중 하나이다. 다른 분기 명령들과는 다르게 간접 분기는 그 타켓 주소가 동적으로 다형태로 변하기 때문에 이를 예측하기 매우 어려우며, 투기적 실행 방식을 사용하는 대부분의 현대적인 고성능 프로세서에서는 예측이 잘못되는 경우에 많은 수행 사이클 지연이 일어나게 되어 프로세서의 성능이 크게 떨어지게 된다. 우리는 예측 정확도가 아주 뛰어난 새로운 개념의 간접 분기 예측 방식 즉, 간접 분기 명령과 이와 데이터 종속 관계를 가진 이 명령어 보다 훨씬 앞서 수행되는 명령어의 레지스터 내용을 결합시켜 간접 분기의 타켓을 예측해내는 방식을 제안하였다. 1K의 예측기를 사용하는 경우에 98.92%의 예측 정확도를 보이고, 8K의 크기를 사용하면 거의 완벽한 99.95%의 정확도를 보인다. 그러나 지금까지 제안된 모든 예측기가 그러하듯이 예상 타켓 주소와 함께 앨리어싱 문제를 완화시키기 위한 태그를 저장하기 위한 하드웨어 오버헤드가 크다는 단점을 안고 있다. 그러므로 본 논문에서는 예측 정확 도의 손실없이도 예측기의 하드웨어 오버헤드를 최소한으로 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과로써 태그 저장에 따른 하드웨어를 성능 손실 없이 약 60%를 줄일 수 있으며, 0.1%의 손실을 감수하면 약 80%까지 줄일 수 있다. 또한 부분 타켓 저장으로 인한 성능 손실 없이 타켓 주소 저장에 따른 하드웨어를 약 35% 절약할 수 있으며, 1.11%의 손실을 감수하면 약 45%까지 절약할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38B권1호
• /
• pp.10-17
• /
• 2013

본 논문은 분기 예측을 지원하는 임베디드 코어 자동 생성 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 동적 분기 예측모듈에 히스토리/분기방향 flag가 추가된 BTAC(Branch Target Address Cache)를 포함하여 타겟 어플리케이션의 수행 속도를 향상 시킬 수 있도록 하였다. 시뮬레이션으로부터 해당 어플리케이션의 분기 정보를 추출하고 이를 토대로 BHT(Branch History Table)와 BTAC의 entry를 결정한다. 제안된 분기 예측의 효율성을 검증하기 위해서 동적 분기 예측 모듈을 포함하는 ARM9TDMI 코어를 SMDL로 기술하고 코어를 생성하였다. 실험 결과는 entry의 수에 따라 면적은 60%까지 증가하였고 어플리케이션의 수행 사이클과 BTAC의 miss rate는 평균 1.7%, 9.6%씩 감소하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제44권1호
• /
• pp.33-40
• /
• 2007

최근, 프로세서의 파이프라인 깊이와 이슈 폭이 점차로 증가함에 따라 분기예측 실패에 의한 페널티가 더욱 증가하고 있다. 분기예측 실패는 프로세서 성능을 개선하는데 가장 심각한 성능 장애 요소이다. 따라서 좀 더 정확한 분기 예측기는 최신 프로세서들에게 필수적이다. 많은 분기예측기들은 분기 명령의 주소와 고정 분기히스토리 길이로 예측을 수행한다. 최적의 분기히스토리 길이는 프로그램과 프로그램에 있는 분기 명령에 따라 달라지므로 고정 분기히스토리를 사용하는 예측기들은 잠재적 성능을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 5개 뱅크로부터의 예측 중 가장 높은 예측정확도를 갖는 뱅크로 예측하는 가변 길이 분기 히스토리를 사용하는 분기예측 메커니즘을 제안한다. 뱅크 0는 분기 명령의 주소만을 사용하여 인덱스 하는 bimodal 예측기이고, 나머지 뱅크는 다른 히스토리 길이와 분기 명령 PC로 인덱스 하는 예측기이다. 실험결과 제안한 메커니즘은 12, 13의 고정 히스토리 길이를 사용하는 gshare보다 최대 6.34% 예측 정확도를 개선시켰고, 각 벤치마크에 대한 최적의 히스토리 길이를 사용하는 gshare와 비교해도 최대 2.3% 개선시켰다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제9A권4호
• /
• pp.497-502
• /
• 2002

조건부 분기 명령어는 분기 벌칙을 야기함으로써 명령어 수준의 병렬도 향상에 제약을 가한다. 고성능 슈퍼스칼라 프로세서의 등장으로 인해, 정확한 분기 예측의 중요성은 더욱 높아지고, 이를 위해 동적 분기 예측의 일종인 2단계 적응적 분기 예측(2-level adaptive branch prediction) 방식이 개발되었다. 그러나 2단계 적응적 분기 예측이 상당히 높은 예측 정확도를 보여주고 있음에도 불구하고, 정확도에 따른 비용이 기하급수적으로 증가하는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 2단계 적응적 분기 예측의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 세트 연관 캐쉬를 이용한 캐쉬 상관 분기 예측기(cached correlated branch predictor)를 제안하고, 기존의 방식에 비해 예측의 정확도는 증가하고, 비용은 줄어든 것을 시뮬레이션을 통하여 확인한다. 세트 연관 예측기의 경우 전역과 지역 방식의 가장 좋은 예측 실패율은 각각 5.99%, 6.28%이며, 이는 종래의 2단계 적응적 분기 예측 방식에서의 가장 좋은 결과인 9.23%, 7.35%에 비해 각각 54%, 17% 향상된 결과이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제21권9호
• /
• pp.1-9
• /
• 2016

Recent embedded processors employ set-associative L1 instruction cache to improve the performance. The energy consumption in the set-associative L1 instruction cache accounts for considerable portion in the embedded processor. When an instruction is required from the processor, all ways in the set-associative instruction cache are accessed in parallel. In this paper, we propose the technique to reduce the energy consumption in the set-associative L1 instruction cache effectively by accessing only one way. Gshare branch predictor is employed to predict the instruction flow and determine the way to fetch the instruction. When the branch prediction is untaken, next instruction in a sequential order can be fetched from the instruction cache by accessing only one way. According to our simulations with SPEC2006 benchmarks, the proposed technique requires negligible hardware overhead and shows 20% energy reduction on average in 4-way L1 instruction cache.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제42권1호
• /
• pp.9-26
• /
• 2005

파이프라인과 슈퍼스칼라 방식 그리고 동적 스케줄링 기법이 일반화된 시스템 구조 하에서, 분기 명령어에 대한 분기 예측 정확도는 프로세서 입장에서 뿐만 아니라 시스템 전체적인 성능에 있어서 큰 영향을 미친다. 이는 분기 예측이 실패했을 경우 잘못된 분기 예측으로 인한 페널티가 발생하기 때문이며, 이러한 페널티는 파이프라인의 길이가 깊어지고 더욱 많은 수의 명령어가 동시에 실행되는 환경일수록 더 큰 값을 가진다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 높이기 위해서, 분기 예측과 관련된 신경망을 구축하여 이론 통해 분기 예측에 필요한 각 요소별 가중치의 경향을 분석한다. 그 결과, 높은 가중치를 가지는 구성 요소를 기존의 분기 예측 기법에 추가시킨 새로운 형태의 분기 예측 기법을 제안한다. 제안된 새로운 기법은 실행 구동방식의 시뮬레이터인 Simple Scalar를 통하여 모의실험 되었으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 "분기 명령어의 방향 정보를 내포하는 새로운 기법(direction-gshare)"이 기존의 gshare 기법과 비교하여 동일한 하드웨어 복잡도를 가지면서도 일반적인 Bimodal 기법이나 이단계 적응형 분기 예측 기법 혹은 그의 변형인 gshare 기법에 비하여 분기 예측의 정확도가 최대 4.1%, 평균 1.5% 더 우수한 결과를 보였으며, 최적의 방향 정보 내포량에 대해서는 최대 11.8%, 평균 3.7%의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
• /
• pp.22-24
• /
• 2001

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.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제33권5호
• /
• pp.297-305
• /
• 2006

마이크로 프로세서 구조의 성능을 분석할 때, 트레이스 구동형 모의실험이 광범위하게 수행되고 있으나, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 최근에 이르러 통계적 모의실험이 그 대안으로 떠오르고 있다. 기존의 통계적 모의실험이 단일 분기 예측법에 대하여 연구가 수행된 것과 달리, 본 논문에서는 다중 분기 예측법을 이용하는 고성능 수퍼스칼라 프로세서에 대한 통계적 프로화일링 모델을 제안하였다. 이때, 다중 분기 예측법은 최근 들어 유망한 기법으로 대두되고 있는 퍼셉트론 분기 예측법을 기반으로 하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고, 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 제안하는 방식으로 다중 분기 예측을 이용하는 수퍼스칼라 프로세서에서도 비교적 높은 정확도를 얻을 수 있었다.