본 논문은 스마트폰, 타블렛 PC와 같은 개인용 정보 단말장치 응용에 적합한 프로세서 구조를 제안한다. 고성능 내장형 프로세서 개발은 아키텍쳐의 변화가 필요하고, 오버헤드가 크기 때문에, 업계에서는 높은 동작 주파수의 고성능 내장형 프로세서의 개발에 전념하고 있다. 고성능 프로세서 구조 중 비순차 슈퍼스칼라(out-of-order superscalar)는 하드웨어 복잡도가 과도하게 증가하며, 그에 비해 성능 향상이 적으므로 내장형 응용에 적합하지 않다. 따라서 하드웨어 복잡도가 낮은 고성능 내장형 프로세서 구조의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 스칼라, 슈퍼스칼라, 멀티프로세서 방식에 비하여 복잡도가 낮은 새로운 SMT(Simultaneous Multi-Threading) 구조를 제안한다. 최근의 개인용 정보단말기는 많은 작업을 동시에 수행하기 때문에, SMT나 CMP는 이에 적합한 구조라 할 수 있다. 또한, 시뮬레이션 결과 SMT는 여러 프로세서 구조 중 가장 효율이 높은 프로세서로 보인다.
최근 많은 임베디드 실시간 시스템에 동적 전압 조절(Dynamic Voltage Scaling: DVS)을 지원하는 프로세서를 사용하고 있다. 이런 시스템의 설계 및 동작의 최적화를 위한 중요한 요소 중 하나가 전력(power)이다. 동적 전압 조절을 지원하는 프로세서의 슬로우다운을 이용함으로서 많은 소비 전력을 절약할 수 있다. 본 논문에서는 태스크의 동기화가 필요한 임베디드 실시간 시스템에서 효율적인 전력 소비를 위해 태스크들의 슬로우다운 값을 구하는 기존 알고리즘을 시간복잡도 측면에서 개선하였다. 시간복잡도 $O(n^{2})$인 기존 알고리즘을 수학적인 분석 및 시뮬레이션을 통하여 그 성질을 파악하고, 그 성질을 이용하여 기존 알고리즘과 같은 성능을 가지는 시간복잡도가 O(nlogn) 및 O(n)인 개선된 알고리즘들을 제안하였다.
최근 많은 임베디드 실시간 시스템에 동적 전압 조절(Dynamic Voltage Scaling: DVS)을 지원하는 프로세서를 사용하고 있다. 이런 시스템의 설계 및 동작의 최적화를 위한 중요한 요소 중 하나가 전력(power)이다. 동적 전압 조절을 지원하는 프로세서의 슬로우다운을 이용하므로서 많은 소비 전력을 절약할 수 있다. 본 논문에서는 태스크의 동기화가 필요한 임베디드 실시간 시스템에서 효율적인 전력 소비를 위해 태스크들의 슬로우다운 값을 구하는 휴리스틱 알고리즘들을 제안한다. 기존 알고리즘에서는 상대 마감시간이 작은 태스크의 슬로우다운 값은 상대 마감시간이 크거나 같은 태스크의 슬로우다운 값보다 크거나 같아야 한다는 제약조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 제약조건을 완화하여 기존 알고리즘과 같은 시간복잡도를 가지면서 전력을 더 작게 소비하는 휴리스틱 알고리즘들을 제시한다. 실험을 통해 소비전력 면에서 효율적임을 보였다.
항공 임베디드 시스템은 고신뢰성 설계가 매우 중요하다. 본 논문에서는 고신뢰성 항공 임베디드 시스템 연구를 위하여 Triple Modular Redundancy(TMR) 구조의 하드웨어를 설계하였다. TMR 구조의 하드웨어가 단일 프로세서 구조의 하드웨어보다 얼마나 신뢰성이 향상 되었는지를 연구하기 위하여, ARM 프로세서와 TMR ARM 프로세서의 축소된 형태의 시뮬레이션 모델을 개발하였고 각각의 신뢰성을 평가하는 연구를 수행하였다. 신뢰성 평가는 RTL을 이용한 시뮬레이션 기반 오류 주입 시뮬레이션 기법을 이용하였다. 주입된 오류별로 타겟 시스템의 상태변화를 분석하여, 오류 복구비율을 계산하였다. 실험결과 TMR ARM의 오류복구 능력은 ARM에 비해 최대 10배 이상 향상되었으며, 특히 permanent fault에서 더 강인함을 확인 하였다.
일반적으로 데이터베이스 시스템에서의 질의 수행은 대부분의 경우 빠른 응답시간과 더 적은 메모리 사용량을 장점으로 가지는 파이프라이닝 기법으로 이루어진다. 이 때, 질의 수행 계획(QEP)의 각각의 연산 노드들은 Open(), Next(), Close() 함수들을 지원하는 iterator의 인터페이스를 가진다. 그런데, 플래시 메모리 기반의 휴대용 기기들을 위한 임베디드 데이터베이스 시스템에서는 iterator의 Next() 함수뿐만 아니라, 현재 레코드의 이전 레코드를 리턴해주는 Previous()와 같은 함수를 필요로 하는 경우가 많다. 이는 임베디드 환경의 경우 각각의 프로그램이 사용할 수 있는 메모리의 양이 제한적이므로, 사용자가 이전 레코드를 요청하는 경우, 결과 레코드 커서가 현재 레코드를 기준으로 이전 레코드를 다시 가져와야 하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 임베디드 데이터베이스 시스템의 질의 수행 시 각각의 연산 노드들이 Next() 함수뿐만 아니라 Previous() 함수를 블록 단위로 지원할 수 있도록 새롭게 설계 구현하는 과정에서 발생하는 방향 전환 문제를 소개하고 이를 해결하기 위한 블록 단위 스키핑 기법을 제안한다.
DNN은 로봇 및 자율주행차 등의 임베디드 시스템에서 활용 분야가 넓어지고 있다. 최근 높은 인식 정확도를 위하여 연산 복잡도가 크게 증가되고 비주기적으로 다수의 DNN을 사용하는 형태가 증가되고 있다. 따라서 임베디드 환경에서 다수의 DNN을 처리할 수 있는 능력은 중요한 이슈가 되었다. 이에 따라 멀티코어 기반 플랫폼들이 출시되고 있다. 하지만 대부분의 DNN 모델들은 배치 프로세스로 운용되어, 여러 DNN이 함께 멀티코어에서 운용될 때 어떻게 코어에 할당되느냐에 따라 각 DNN 간 수행시간 편차가 클 수 있고 시스템 전체적인 DNN 수행 시간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 각 DNN들을 배치 형태가 아닌 레이어별로 재구성한 후 글로벌 큐를 통하여 멀티코어에 분산시킬 수 있는 프레임워크를 제공하여 이러한 문제를 해결한다. 실험 결과 전체 DNN 수행 시간은 31% 감소하였고 다수의 동일 DNN을 운용 시 그 수행시간 편차는 최대 95.1% 감소하였다.
Ivan Rene Morales;Maria Liz Crespo;Mladen Bogovac;Andres Cicuttin;Kalliopi Kanaki;Sergio Carrato
Nuclear Engineering and Technology
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제56권2호
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pp.745-752
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2024
A method for gamma/neutron event classification based on frequency-domain analysis for mixed radiation environments is proposed. In contrast to the traditional charge comparison method for pulse-shape discrimination, which requires baseline removal and pulse alignment, our method does not need any preprocessing of the digitized data, apart from removing saturated traces in sporadic pile-up scenarios. It also features the identification of neutron events in the detector's full energy range with a single device, from thermal neutrons to fast neutrons, including low-energy pulses, and still provides a superior figure-of-merit for classification. The proposed frequency-domain analysis consists of computing the fast Fourier transform of a triggered trace and integrating it through a simplified version of the transform magnitude components that distinguish the neutron features from those of the gamma photons. Owing to this simplification, the proposed method may be easily ported to a real-time embedded deployment based on Field-Programmable Gate Arrays or Digital Signal Processors. We target an off-the-shelf detector based on a small CLYC (Cs2LiYCl6:Ce) crystal coupled to a silicon photomultiplier with an integrated bias and preamplifier, aiming at lightweight embedded mixed radiation monitors and dosimeter applications.
32비트 아키텍처가 현대 마이크로프로세서의 표준이 되어가고 있음에도 불구하고 작은 사이즈와 적은 파워 소모량을 우선시 하는 저가의 프로세서에서는 여전히 16비트 아키텍처가 사용되고 있다. 그러나 16비트 아키텍처는 특정 애플리케이션을 위한 특별한 명령어들을 추가할 만 한 충분한 인코딩 공간이 제공되지 않는 결정적인 단점을 가지고 있다. 이것을 극복하기 위해 기존의 많은 아키텍처에서 일반적이지 않은 다양 한 어드레싱 모드들을 수용하기 위한 직교적이지 않으면서(non-orthogonal) 불규칙한 명령어 셋이 사용되었다. 일반적으로 직교적이지 않은 아 키텍처들은 최적의 코드를 생성하기 위해서 매우 정교한 컴파일러 기술을 요구하는 경향이 있기 때문에 컴파일러에 지향적이지 않는 것으로 간주된다. 이전에 우리는 이런 문제를 해결하기 위해 새로운 어드레싱 모드인 DIAM (dynamic implied addressing mode)을 사용하는 컴파일러 지향적 프로세서를 제안하였다. 이 논문에서는16비트 프로세서에서 우리의 애플리케이션들을 위해 더 많은 인코딩 공간을 제공하였던 DIAM을 사용하는 아키텍처를 설명하고, 그것을 보완하여 성능이 더욱 개선된 아키텍처에 대하여 설명할 것이다. 우리의 실험에서 제안된 아키텍처는 기존의 아키텍처에 비해 평균적인 성능을 11.6% 증가시켰다.
내장형 시스템과 범용 시스템의 가장 큰 차이는 유한한 전력인 배터리를 사용한다는 것과 대용량의 디스크를 사용하지 않고 메모리에 의존한다는 것이다. 특히 멀티미디어 데이타를 처리하는 응용프로그램이 늘어감에 따라 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가하고 있어서 메모리가 성능과 에너지 소비의 병목지점으로 작용하게 되었다. 따라서 데이타 접근 비용을 줄이고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 대부분의 프로그램은 지역성을 갖는다. 지역성은 한번 참조된 데이타가 조만간 다시 참조된다는 시간적 지역성(temporal locality)과 근접한 곳에 할당된 데이타끼리 함께 참조된다는 공간적 지역성(spatial locality)으로 나눌 수 있다. 최근의 많은 임베디드시스템은 이 두 가지 지역성을 이용한 캐시 메모리를 사용함으로써 메모리 접근 시간을 대폭 줄이고 있다. 우리는 이 논문에서 낭비되는 메모리 공간을 줄이고, 캐시 실패율(cache miss rate)과 프로그램 수행시간을 줄일 수 있도록 구조체 형식의 데이타를 항목(field)별로 재배치시키는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 알고리즘은 동적으로 할당되는 구조체의 각 필드를 압축된 형태로 모아서 재배치함으로써, 실험에서 사용한 Olden 벤치마크의 Ll캐시 실패는 평균 $13.9\%$를, L2 캐시 실패는 평균 $15.9\%$를 이전 연구들보다 줄일 수 있었다. 수행시간 또한 이전의 방법보다 평균 $10.9\%$ 줄인 결과를 얻을 수 있었다.
프로세서의 파이프라인 길이가 점차 길어지고 한 사이클에 이슈되는 명령어의 수가 증가함에 따라, 분기 예측기의 정확도는 프로세서의 성능에 상당한 영향을 미치게 되었다. 또한, 내장형 프로세서를 설계하는데 있어서는 전력 효율성이 가장 중요한 설계 고려 사항 중 하나가 되었다. 그러므로, 내장형 프로세서의 분기 예측기를 설계할 때에는 성능과 전력 효율성이 함께 고려되어야 한다. 본 논문에서는 gshare 분기 예측기가 적용된 내장형 프로세서에서 선택적인 BTB (Branch Target Buffer) 접근을 가능하게 하는 저전력 분기 예측기를 제안하고자 한다. 제안하는 분기 예측기 내에서 BTB는 직전 명령어가 테이큰 (Taken) 분기로 예측되지 않는 경우에는, PHT (Pattern History Table)의 예측 결과가 테이큰인 경우에만 접근된다. PHT의 예측 결과가 테이큰인 분기 명령어의 경우에만 다음에 인출될 명령어의 주소를 BTB 접근을 통해 얻은 주소로 결정하기 때문이다. 물론, 이와 같은 선택적인 BTB 접근으로 인하여 성능 저하가 발생하는 것을 방지하기 위해 직전 명령어가 테이큰분기로 예측된 경우에는 PHT의 예측 결과에 관계없이 BTB는 항상 접근된다. 선택적인 BTB 접근을 하기 위해, 제안하는 분기 예측기 내의 PHT는 기존 분기 예측기의 PHT와 비교하여 1 사이클 일찍 접근되도록 구현한다. 1 사이클 빠른 접근을 위해 제안하는 PHT는 한 번의 접근을 통해 두 개의 예측 결과를 동시에 얻어오게 구현하고, 이를 통해 PHT의 접근 횟수도 줄임으로써 분기 예측기의 전력 소모를 줄이는 효과 또한 얻게 된다. 제안하는 분기 예측기는 하드웨어 오버헤드나 예측 정확도의 감소 없이 전력 소모를 줄일 수 있다는 장점을 가진다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 분기 예측기는 기존의 분기 예측기와 비교하여 $35{\sim}48%$의 전력 소모를 줄이는 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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