Application specific instruction-set processor (ASIP) is a suitable design choice for system designers who seek both flexibility to handle various applications in the domain together with the performance. Successful development of an ASIP, however, requires a software development kit (SDK) to be provided along with the processor. Synopsys Processor Designer is an ASIP development tool, which takes as input a set of files written in a high-level architecture description language called LISA (Language for Instruction Set Architecture), and generates SDK as well as RTL. Recently, they have added support for the generation of LLVM compiler backend, though some manual work is required. In this paper, we introduce some details in porting LLVM compiler to a custom processor architecture in Synopsys Processor Designer.
In this paper, we discuss a code generation technique for custom transport triggered architecture (TTA) from a high-level language structure. This methodology is implemented by using TTA-based Co-design Environment (TCE) tool. The results show how the scheduler exploits instruction level parallelism in the custom target architecture and source program. Thus, the scheduler generates parallel TTA instructions using lower cycle counts than the sequential scheduling algorithm. Moreover, we take Tensilica tool to make a comparison with TCE. Because of the efficiency of TTA, TCE takes less execution cycles compared to Tensilica configurations. Finally, this paper shows that it requires only 7 cycles to generate the parallel TTA instruction set for implementing Cyclic Redundancy Check (CRC) applications as an input design, and presents the code generation technique to move complexity from the processor software to hardware architecture. This method can be applicable lots of channel Codecs like CRC and source Codecs like High Efficiency Video Coding (HEVC).
HARP(High-performance Architecture for Risc-type Processor)는 한국전자통신연구소에서 정의한 고유모델의 RISC형 32비트 CPU이다. HACAM(HArp CAche and Mmu)은 HARP의 캐쉬 메모리 및 MMU(Memory Management Unit)를 custom IC로 구현한 VLSI 칩이다. 본 논문에서는 HACAM의 구조 설계에 대해 메모리 구조 및 메모리 관리 방식, 캐쉬 메모리 및 HACAM의 구성 등으로 나누어 설명하고 그 타당성을 논하였다.
보통의 CPU 처럼 명령어 기반으로 정규표현식 패턴 매칭을 수행하는 정규표현식 프로세서가 최근에 연구되었다. 이들 중 REMPc만이 문자 클래스 처리를 위한 기능을 제공한다. 본 논문에서는 정규표현식에서 사용 빈도가 높은 문자 클래스들에 대해서 명령어의 오퍼랜드 필드에 비트맵 방식으로 나타내고, 하드 배선 방식으로 이 문자 클래스에 대한 매칭을 수행하여 효율적인 문자클래스 매칭을 수행하는 구조를 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 Snort 규칙의 문자 클래스에 대해서 대부분의 문자 클래스를 명령어의 한 오퍼런드 또는 한 명령어로 나타낼 수 있다. 이처럼 REMPc에 비해서 적은 수의 명령어를 사용하므로 효율적인 문자 클래스 매칭을 할 수 있다.
고속 정규표현식 매칭을 수행하기 위한 여러 종류의 정규표현식 매칭 하드웨어 구조가 연구되었다. 특히 프로그램과 같이 패턴의 갱신이 쉽도록 범용 프로세서와 유사한 방식으로 정규표현식 매칭을 수행하는 ReCPU와 SMPU와 같은 정규표현식 프로세서가 연구되었다. 그렇지만 기존의 정규표현식 프로세서들은 문자클래스 매칭을 위한 별도의 기능을 제공하지 않아서 문자클래스 처리에 비효율적이다. 본 논문에서는 문자클래스 매칭을 지원하는 정규표현식 매칭 프로세서의 명령어 집합을 제시하고, 이에 대한 프로세서 구조를 설계 구현한다. 제시된 프로세서는 문자클래스, 문자 범위와 부정 문자클래스 처리 기능을 포함하고 있어서 문자클래스 매칭을 매우 효율적으로 처리할 수 있다.
Becanovic, Vlatako;Matsuo, Takayuki;Stocker, Alan A.
한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.285-288
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2005
We propose a novel programmable miniature vision module based on a custom designed analog VLSI (aVLSI) chip. The vision module consists of the optical flow vision sensor embedded with commercial off-the-shelves digital hardware; in our case is the Intel XScale PXA270 processor enforced with a programmable gate array device. The aVLSI sensor provides gray-scale imager data as well as smooth optical flow estimates, thus each pixel gives a triplet of information that can be continuously read out as three independent images. The particular computational architecture of the custom designed sensor, which is fully parallel and also analog, allows for efficient real-time estimations of the smooth optical flow. The Intel XScale PXA270 controls the sensor read-out and furthermore allows, together with the programmable gate array, for additional higher level processing of the intensity image and optical flow data. It also provides the necessary standard interface such that the module can be easily programmed and integrated into different vision systems, or even form a complete stand-alone vision system itself. The low power consumption, small size and flexible interface of the proposed vision module suggests that it could be particularly well suited as a vision system in an autonomous robotics platform and especially well suited for educational projects in the robotic sciences.
실시간 2차원 디지털 IIR 필터링 알고리즘의 구현을 가능하게 하는 디지털 신호처리시스템의 효율적인 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 시스템 레벨과 프로세서 레벨에서의 병렬처리를 통하여 높은 시스템 성능을 가능하게 하였다. 프로세서간의 데이터 통신의 양을 크게 줄였으며 시스템이 초기화된 이후에는 다른 오버헤드 없이 계산을 수행할 수 있도록 설계하여 전체 시스템의 효율을 극대화하였다. 기능 레벨의 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 1 사이클당 1개의 데이터를 처리할 수 있음을 확인하였다. 이는 단지 10MHz의 시스템 클럭을 사용하는 경우 2차원 4차 IIR필터를 실시간 비디오데이터에 적용할 수 있음을 의미하며, 시스템 클럭의 주파수를 올릴 경우 고선명 TV (HDTV) 등의 전후 처리 필터로 사용가능 할 것이다.
본 논문은 비터비 복호(Decoding)를 DSP(Digital Signal Processor)에서 효율적이고 빠르게 구현 할 수 있는 명령어 집합 및 하드웨어 회로를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 기존의 DSP 칩에 비터비 복호 알고리즘의 연산 구조에 효율적인 명령어 및 이에 가장 적합한 연산 유닛의 배열과 데이터 패스 구조를 추가하여 비터비 복호뿐만 아니라 일반 신호 처리 알고리즘들을 구현 할 수 있다. 기존의 DSP 칩이 수십 Kbps 대의 전송률에서 비터비 복호를 수행하는 반면 본 구조는 100MHz 동작 주파수를 갖는 DSP 칩에서 6.25 Mbps의 전송률의 비터비 복호를 수행할 수 있어 전용 비터비 프로세서에 근접한 성능을 갖는다. 따라서 본 구조는 IMT-2000의 요구 전송률인 2Mbps 환경에서도 사용 가능하다.
이 논문은 완전설계와 반주문설계 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)을 설계 할 때 트랜지스터 수준에서 ad-hoc 기술을 사용한 저전력 고속의 명령어들 설계에 대한 것이다. 제안된 설계는 상위 수준은 Verilog-HDL을 사용하여 검증을 하였고, 논리적 정확성을 화인하기 위하여 ModelSim을 사용하여 시뮬레이션 하였다. 그리고 레이어 수준은 $0.25{\mu}m$ 기술을 사용하는 LASI를 사용하여 시험하였고, Win-spice 시뮬레이션 환경에서 시간 특성을 분석하였다. 시험을 한 결과에 의하면 RISC와 CISC와 같은 범용 프로세서는 전력 소모를 최대 $35\%$까지 감소되었다. 그리고 전파 지연이 많이 감소되었고 CPU의 반입과 수행 사이클의 빈도수가 증가됨에 따라 연산의 전체 빈도수가 증가되었다.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.975-976
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1993
This talk presents the overview of the author's research and development activities on fuzzy inference hardware. We involved it with two distinct approaches. The first approach is to use application specific integrated circuits (ASIC) technology. The fuzzy inference method is directly implemented in silicon. The second approach, which is in its preliminary stage, is to use more conventional microprocessor architecture. Here, we use a quantitative technique used by designer of reduced instruction set computer (RISC) to modify an architecture of a microprocessor. In the ASIC approach, we implemented the most widely used fuzzy inference mechanism directly on silicon. The mechanism is beaded on a max-min compositional rule of inference, and Mandami's method of fuzzy implication. The two VLSI fuzzy inference chips are designed, fabricated, and fully tested. Both used a full-custom CMOS technology. The second and more claborate chip was designed at the University of North Carolina(U C) in cooperation with MCNC. Both VLSI chips had muliple datapaths for rule digital fuzzy inference chips had multiple datapaths for rule evaluation, and they executed multiple fuzzy if-then rules in parallel. The AT & T chip is the first digital fuzzy inference chip in the world. It ran with a 20 MHz clock cycle and achieved an approximately 80.000 Fuzzy Logical inferences Per Second (FLIPS). It stored and executed 16 fuzzy if-then rules. Since it was designed as a proof of concept prototype chip, it had minimal amount of peripheral logic for system integration. UNC/MCNC chip consists of 688,131 transistors of which 476,160 are used for RAM memory. It ran with a 10 MHz clock cycle. The chip has a 3-staged pipeline and initiates a computation of new inference every 64 cycle. This chip achieved an approximately 160,000 FLIPS. The new architecture have the following important improvements from the AT & T chip: Programmable rule set memory (RAM). On-chip fuzzification operation by a table lookup method. On-chip defuzzification operation by a centroid method. Reconfigurable architecture for processing two rule formats. RAM/datapath redundancy for higher yield It can store and execute 51 if-then rule of the following format: IF A and B and C and D Then Do E, and Then Do F. With this format, the chip takes four inputs and produces two outputs. By software reconfiguration, it can store and execute 102 if-then rules of the following simpler format using the same datapath: IF A and B Then Do E. With this format the chip takes two inputs and produces one outputs. We have built two VME-bus board systems based on this chip for Oak Ridge National Laboratory (ORNL). The board is now installed in a robot at ORNL. Researchers uses this board for experiment in autonomous robot navigation. The Fuzzy Logic system board places the Fuzzy chip into a VMEbus environment. High level C language functions hide the operational details of the board from the applications programme . The programmer treats rule memories and fuzzification function memories as local structures passed as parameters to the C functions. ASIC fuzzy inference hardware is extremely fast, but they are limited in generality. Many aspects of the design are limited or fixed. We have proposed to designing a are limited or fixed. We have proposed to designing a fuzzy information processor as an application specific processor using a quantitative approach. The quantitative approach was developed by RISC designers. In effect, we are interested in evaluating the effectiveness of a specialized RISC processor for fuzzy information processing. As the first step, we measured the possible speed-up of a fuzzy inference program based on if-then rules by an introduction of specialized instructions, i.e., min and max instructions. The minimum and maximum operations are heavily used in fuzzy logic applications as fuzzy intersection and union. We performed measurements using a MIPS R3000 as a base micropro essor. The initial result is encouraging. We can achieve as high as a 2.5 increase in inference speed if the R3000 had min and max instructions. Also, they are useful for speeding up other fuzzy operations such as bounded product and bounded sum. The embedded processor's main task is to control some device or process. It usually runs a single or a embedded processer to create an embedded processor for fuzzy control is very effective. Table I shows the measured speed of the inference by a MIPS R3000 microprocessor, a fictitious MIPS R3000 microprocessor with min and max instructions, and a UNC/MCNC ASIC fuzzy inference chip. The software that used on microprocessors is a simulator of the ASIC chip. The first row is the computation time in seconds of 6000 inferences using 51 rules where each fuzzy set is represented by an array of 64 elements. The second row is the time required to perform a single inference. The last row is the fuzzy logical inferences per second (FLIPS) measured for ach device. There is a large gap in run time between the ASIC and software approaches even if we resort to a specialized fuzzy microprocessor. As for design time and cost, these two approaches represent two extremes. An ASIC approach is extremely expensive. It is, therefore, an important research topic to design a specialized computing architecture for fuzzy applications that falls between these two extremes both in run time and design time/cost. TABLEI INFERENCE TIME BY 51 RULES {{{{Time }}{{MIPS R3000 }}{{ASIC }}{{Regular }}{{With min/mix }}{{6000 inference 1 inference FLIPS }}{{125s 20.8ms 48 }}{{49s 8.2ms 122 }}{{0.0038s 6.4㎲ 156,250 }} }}
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[게시일 2004년 10월 1일]
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