본 논문은 Xilinx FPGA(Field Programmable Gate Array)에 다운로드하는 비트스트림으로부터 FPGA의 리소스 중 하나인 LUT(Look Up Table)로직을 재합성하는 방법을 제안한다. 비트스트림과 디바이스 구조는 밀접한 관계가 있기 때문에, 비트스트림을 분석하기 위해서 FPGA디바이스 구조를 분석해야 한다. 동일한 네트리스트를 사용하여 여러 가지 로직을 합성하거나, 위치를 변경하면서 로직을 합성하는 등 다양한 상황, 여러 입력 변수에 대한 비트스트림과 FPGA 디바이스 구조를 비교분석해 비트스트림 구조를 파악한다. 분석된 비트스트림 구조와 다양한 논리함수의 비트스트림을 바탕으로 하나의 LUT에 대한 진리표를 구성하고, 구성된 LUT의 진리표와 제안한 알고리즘을 기반으로 LUT의 로직을 재합성 한다. 제안한 알고리즘은 LUT에 로직을 구현할 때 사용되는 입력 핀과 출력 핀을 결정할 수 있으며, FPGA에 다운로드 되는 비트스트림으로부터 게이트 레벨의 로직회로를 얻을 수 있었다.
주어진 논리 회로를 시분할 FPGA 칩으로 효과적으로 합성하기 위해서는 전체 회로를 여러 개의 부분회로로 나눈 후, 각 부분 회로가 동일한 하드웨어 회로를 시간차를 두고 공유하도록 하여야 한다. 이를 위해 칩에 대한 시간별 재구성 정보를 미리 만들어, 칩 내부의 특정 메모리 영역에 저장하여 두었다가 정해진 시간대가 되면 칩 전체를 재구성하도록 하여야 한다. 그런데, 시분할 FPGA 합성에서 사용하는 세부적인 재구성 기법(일반적으로 스케쥴링이나 다중 회로 분할 기법을 사용)에 따라 동일 시간대에 필요한 LUT의 개수, 즉 FPGA의 용량이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 논리 회로를 직접 합성하지 않고서도 그 회로가 필요로 하는 전체 LUT 개수에 대한 하한을 추정함으로써 재구성 기법에 관계없이 필요한 최소한의 LUT 개수를 파악한다. 만일, 기존의 재구성 결과가 본 연구에서 추정된 하한과 일치할 경우, 그 결과는 최적의 결과를 의미한다. 반면에, 하한과의 차이가 있는 경우에는 기존의 연구 결과에 비해 더 좋은 재구성 결과가 존재하거나, 또는 본 연구에서 추정한 하한보다 더 좋은(큰, 정확한) 하한이 실제 존재함을 의미한다. 따라서 이러한 비교 분석을 통해, 기존 연구의 결과가 최적인지, 또는 개선의 여지가 있는지를 판단하는 좋은 지표를 제공할 수 있다. 실험 결과, 실험한 대부분의 예제에서, 기존의 연구 결과에서 출력한 결과와 본 논문에서 제안한 방법으로 추정한 하한이 정확히 일치하는 것을 발견할 수 있었는데, 이는 기존의 합성 시스템에서 생성한 결과의 최적성을 확인하게 하는 한편, 본 논문에서 제안한 하한 추정의 정확성을 반증하는 것으로 해석될 수 있다.
초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. 빠른 초고해상도 합성곱 신경망 (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 합성곱 층로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 역합성곱 층에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 합성곱 신경망 가속기를 제안한다. 특히 역합성곱 층을 합성곱 층으로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 3.47배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.
시분할 FPGA는 회로가 동작하는 중 회로의 기능을 재구성할 수 있는 동적 재구성 기능을 갖춘 FPGA 칩이다. 따라서 이러한 칩을 위한 회로 합성 기법에서는 주어진 논리 회로를 각각 다른 시간대에 수행할 여러 개의 부분회로로 분할한 후, 동일한 하드웨어 회로를 시간차를 두고 공유하도록 해야 한다. 기존의 연구에서는, 칩의 제한된 용량 문제를 해결하기 위해, 동일 시간대에 필요한 자원으로서 각 세부 함수를 수행하는 LUT(Look-Up Table)의 개수와 LUT의 출력 결과를 다른 시간대에 사용하기 위해 그 결과를 임시 저장하는데 필요한 마이크로 레지스터(micro register)의 개수를 최소화하는 데 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 시분할 FPGA 합성용 도구 중의 하나로서 회로 구현에 필요한 메모리 원소, 즉 마이크로 레지스터의 개수에 대한 하한(lower bound)을 추정하는 기법에 대해 설명한다. 이 방법에서는 입력되는 논리 회로를 직접 합성하지 않고서도 그 회로가 필요로 하는 전체 마이크로 레지스터 개수에 대한 하한을 각각 추정함으로써 특정한 합성 기법에 관계없이 회로 구현에 필요한 최소한의 마이크로 레지스터의 개수에 대한 정보를 추출한다. 만일, 기존의 합성 결과가 본 연구에서 추정된 하한과 일치할 경우, 그 결과는 최적의 결과를 의미한다. 반면에, 하한과의 차이가 있는 경우에는 기존의 연구 결과에 비해 더 좋은 합성 결과가 존재하거나, 또는 본 연구에서 추정한 하한보다 더 좋은(큰, 정확한) 하한이 실제 존재함을 의미한다. 따라서 이러한 비교 분석을 통해, 기존 연구는 물론, 향후에 개발할 새로운 합성 방법의 결과가 최적인지, 또는 개선의 여지가 있는지를 판단하는 좋은 지표를 얻을 수 있다. 실험 결과, 추정된 하한은 기존 연구의 합성 결과와 다소 차이가 있었다. 이러한 차이는 우선, 기존의 합성 결과는 LUT 개수를 적절히 유지하는 가운데 마이크로 레지스터를 최소화한 결과인 반면, 본 하한 추정에서는 합성 가능한 모든 결과 중, LUT 개수와는 전혀 무관하게, 마이크로 레지스터 개수를 최대한 작게 사용할 합성 예를 추정하기 때문이라고 판단된다. 또 한편으로는 마이크로 레지스터 개수에 대한 하한 추정 문제 자체가 갖는 거대한 변동성과 복잡성으로 인해 제안한 추정 기법이 정밀도에 한계를 가지는 것으로 해석할 수 있으며, 다른 한편으로는 기존 연구 결과보다 더 좋은 합성 결과가 존재할 가능성이 높음을 의미하는 것으로 해석될 수 있다.
최근 합성곱 신경망은 컴퓨터 비전에 관련된 여러 분야에서 높은 성능을 보여 주고 있으나 합성곱 신경망이 요구하는 많은 연산양은 임베디드 환경에 도입되는 것을 어렵게 하고 있다. 이를 해결하기 위해 ASIC이나 FPGA를 통한 합성곱 신경망의 구현에 많은 관심이 모이고 있고, 이러한 구현을 위해서는 효율적인 고정 소수점 표현이 필요하다. 고정 소수점 표현은 ASIC이나 FPGA에서의 구현에 적합하나 합성곱 신경망의 성능이 저하될 수 있는 문제가 있다. 이 논문에서는 합성곱 계층과 배치(batch) 정규화 계층에 대해 고정 소수점 표현을 분리해서, ResNet-50 합성곱 신경망의 합성곱 계층을 표현하기 위해 필요한 비트 수를 16비트에서 10비트로 줄일 수 있게 하였다. 연산이 집중되는 합성곱 계층이 더 간단하게 표현되므로 합성곱 신경망 구현이 전체적으로 더 효율적으로 될 것이다.
본 논문은 소프트 CPU 기반의 소형 전장품 설계 및 개발에 대한 것을 다루고 있다. 소프트 CPU는 소프트웨어를 이용한 로직 합성을 통해서 FPGA 내부에 구성되는 마이크로 프로세서이다. 소형 전장품 개발을 위해 소프트 CPU중 Nios-II 프로세서를 적용하여 다양하고, 다시 구성할구 있고, 다시 조립 가능한 하부 모듈로 설계하고 개발하였다. 모듈 구조로 구성하기 위해서 메인 보드와 하부 보드 모두 전원과 데이터 버스가 공통으로 사용할 수 있도록 구성하였고, 선택적으로 사용할 수 있도록 하였다.
본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 재구성 가능한 FPGA 시스템상의 구현을 다룬다. 제안한 퍼지 제어기 (Fuzzy Logic Controller : FLC)의 시스템 구조와 이의 VHDL 설계 및 시뮬레이션은 다른 논문에 나타나 있다. 제안한 퍼지 제어기의 구현 과정은 다음과 같다. 각 모듈은 VHDL 언어에 의해서 기술된 뒤, Synopsys사의 FPGA 컴파일러에 의해 합성된다. 합성된 각 모듈은 Xilinx사의 XactStep 6.0에 의해 최적화 및 배치, 배선이 이루어진다. 얻어진 Xilinx rawbit 파일은 VCC사의 r2h에 의해 C 언어의 header 파일 형태의 하드웨어 object로 변환된다. C언어 형태의 하드웨어 object를 포함하는 응용 제어 프로그램이 C 컴파일러에 의해 컴파일된 후, 이 실행 파일이 재구성 가능한 FPGA 시스템 상에 다운로드된다. 제안한 퍼지 제어기를 EVCI 보드 상에 동적으로 구현하여 트럭 후진 주차 제어에 사용할 때 걸리는 시간을 Synopsys사의 VHDL 시뮬레이터와 워크스테이션상에서 C언어에 의해 구현하여 트럭 후진 주차 제어에 사용할 때 걸리는 시간을 각각 비교하였다.
통신 시스템 FPGA 개발 시 HLS를 이용하면 성능 검증용 C/C++ 소스 코드를 일부 수정하여 자동으로 HDL 코드를 생성할 수 있으므로 개발 기간을 단축할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 텔레메트리 표준 106-17 LDPC 복호기를 Xilinx사의 Vivado HLS를 이용하여 C언어로 설계하는 방법을 제시하였고, Spartan-7와 Kintex-7 디바이스를 타겟으로 합성하여 throughput과 FPGA 이용률을 비교하였다.
RISC-V는 오픈소스 명령어집합 아키텍처로, 누구나 자유롭게 RISC-V 마이크로프로세서를 설계하고 구현할 수 있다. 본 논문에서는 RISC-V 아키텍처를 설계하고 시뮬레이션한 후, FPGA에 구현 및 합성하고 로직아날라이저(ILA)를 이용하여 검증하였다. RISC-V 코어는 SystemVerilog로 작성되어 효율적인 설계와 높은 재사용성을 나타내며, 다양한 응용 분야에서 사용 가능하다. Vivado를 사용하여 Ultra96-V2 FPGA보드에 합성함으로써 RISC-V 코어를 하드웨어로 구현하였고, 통합로직아날라이저(ILA)를 통해 설계의 정확성과 동작을 검증하였다. 실험 결과, 설계된 RISC-V 코어는 기대한 동작을 수행함을 확인하였으며, 이러한 연구 결과는 RISC-V 기반 시스템 설계와 검증에 중요한 기여를 할 수 있다.
본 논문에서는 최근에 관심을 모으고 있는Table Look- Up형의 FPGA를 위한 다출력 함수로직 합성 알고리즘에 대해 기술한다. 본 고에서 제안하는 TLU형 FPGA를 위한 다출력 함수 로직 합성 방법은 기능적 분해 방법을 사용하였으며, 이 방법을 이용한 2가지의 새로운 알고리즘을 설명한다. 첫번째는 한 출력에 적용한 Rofh-Karp 알고리즘을 다출력에 웅용할 수 있도록 확장하였으며, 두 번째는 분해과정에서 공통 분해 함수를 찾는 효과적 인 알고리즘을 제안한다. 기술 매핑의 최적화 대상은 CLB 개수를 고려했으며, 벤치마크 테스트를 통한 일반적인 회로에 적용성 검증, 기존 알고리즘과의 성능 비교 및 개선에 대해 연구하였다. 논리 설계 합성기 구성 과정에서 새로운 알고리즘을 구현하여 실험한 결과를 기존의 다출력 함수 분해 방법과 비교하면 CLB 의 개수, 네트 수 등 성능과 수행 시간에서 매우 만족할 만한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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