In this paper, we implemented and evaluated the performance of a vector-based rasterization algorithm of 3D graphics using a SIMD-based many-core processor that consists of 4,096 processing elements. In addition, we compared the performance and efficiency of the rasterization algorithm using the many-core processor and commercial GPU (Graphics Processing Unit) system which consists of 7 GPUs and each of which have 512 cores. Experimental results showed that the SIMD-based many-core processor outperforms the commercial GPU system in terms of execution time (3.13x speedup), energy efficiency (17.5x better), and area efficiency (13.3x better). These results demonstrate that the SIMD-based many-core processor has potential as an embedded mobile processor.
본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)를 매니코어 프로세서를 이용하여 병렬 구현하고, 이를 실행 시간, 시스템 이용률, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율 측면에서 분석하였다. 또한 기존의 고성능 CPU와 GPU(Graphics Processing Unit)와의 성능 비교를 통해 제안하는 매니코어의 잠재가능성을 입증하였다. 모의실험 결과, 매니코어를 이용한 SIFT 알고리즘 구현 결과는 기존의 OpenCV 구현 결과와 정확도면에서 동일하였고, 매니코어 구현은 고성능 CPU 및 GPU 구현보다 실행시간 측면에서 우수하였다. 또한 본 논문에서는 SIFT알고리즘의 옥타브 크기에 따른 에너지 효율 및 시스템 면적 효율을 분석하여 최적의 모델을 제시하였다.
In order to overcome the complexity and performance limit problems of superscalar processors, the multi-core architecture has been prevalent recently. Usually, the number of cores mostly used for the multi-core processor architecture ranges from 2 to 16. However in the near future, more than 32-cores are likely to be utilized, which is called as many-core processor architecture. Using SPEC 2000 benchmarks as input, the trace-driven simulation has been performed for the 32 to 1024 many-core architectures extensively. For 1024-cores, the average performance scores 15.7 IPC, but the performance increase rate is saturated.
To meet the usage of discrete wavelet transform (DWT) on potable devices, this paper implements 2-level DWT using a reference many-core processor architecture and determine the optimal many-core processor. To explore the optimal many-core processor, we evaluate the impacts of a data-per-processing element ratio that is defined as the amount of data mapped directly to each processing element (PE) on system performance, energy efficiency, and area efficiency, respectively. This paper utilized five PE configurations (PEs=16, 64, 256, 1,024, and 4,096) that were implemented in 130nm CMOS technology with a 720MHz clock frequency. Experimental results indicated that maximum energy and area efficiencies were achieved at PEs=1,024. However, the system area must be limited 140mm2 and the power should not exceed 3 watts in order to implement 2-level DWT on portable devices. When we consider these restrictions, the most reasonable energy and area efficiencies were achieved at PEs=256.
The power consumption of 3D many-core processors can be reduced, and the power delivery of such processors can be improved by introducing voltage island (VI) design using on-chip voltage regulators. With the dramatic growth in the number of cores that are integrated in a processor, however, it is infeasible to adopt per-core VI design. We propose a 3D many-core processor architecture that consists of multiple voltage clusters, where each has a set of cores that share an on-chip voltage regulator. Based on the architecture, the steady state temperature is analyzed so that the thermal characteristic of each voltage cluster is known. In the voltage scaling and task scheduling stages, the thermal characteristics and communication between cores is considered. The consideration of the thermal characteristics enables the proposed VI formation to reduce the total energy consumption, peak temperature, and temperature gradients in 3D many-core processors.
최근 모바일 멀티미디어 기기들의 사용이 증가하면서 고성능, 저전력 멀티미디어 프로세서에 대한 필요성이 높아지고 있는 추세이다. 주문형반도체 (ASIC)는 모바일 멀티미디어에서 요구되는 고성능을 만족시키지만 다양한 형태의 멀티미디어 애플리케이션에서 요구되는 범용성을 만족시키지 못한다. 반면 DSP기반의 시스템은 범용성에 기인하여 다양한 형태의 애플리케이션에서 사용될 수 있으나, 주문형반도체 보다 높은 가격, 전력소모 및 낮은 성능을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 범용성을 유지하면서 고성능, 저전력으로 영상데이터 처리가 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD)처리 방식의 매니코어 프로세서를 제안한다. 제안한 SIMD기반 매니코어 프로세서는 16개의 프로세싱 엘리먼트(processing element, PE)로 구성되어 영상데이터 처리에 내재한 무수한 데이터 레벨 병렬성을 높인다. 모의 실험한 결과, 제안한 SIMD기반 매니코어 프로세서는 현재 상용 고성능 프로세서보다 평균 22배의 성능, 7배의 에너지 효율 및 3배의 시스템 면적 효율을 보였다.
본 논문에서는 모바일 초음파(mobile ultrasound) 영상신호의 빔포밍 알고리즘에서 요구되는 고성능 및 저전력을 만족시키는 매니코어 프로세서에 대한 디자인 공간 탐색 방법을 소개한다. 매니코어 프로세서의 디자인 공간 탐색을 위해 매니코어의 각 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)당 초음파 영상신호 데이터의 수를 변화시키는 실험을 통해 실행시간, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율을 측정하고, 측정된 결과를 바탕으로 최적의 매니코어 프로세서 구조를 선택하였다. 모의실험 결과, PE 개수가 4096일 때 에너지 효율이 가장 높았으며, PE 개수가 1024일 때 가장 높은 시스템 면적 효율을 보였다. 또한, PE 개수가 4096인 매니코어 아키텍처는 초음파 영상장치에 가장 많이 사용되는 TI DSP C6416보다 각각 에너지 효율에서 46배, 시스템 면적 효율에서 10배의 향상을 보였다.
The proposed AI processor architecture has high throughput for accelerating the neural network and reduces the external memory bandwidth required for processing the neural network. For achieving high throughput, the proposed super thread core (STC) includes 128 × 128 nano cores operating at the clock frequency of 1.2 GHz. The function-safe architecture is proposed for a fault-tolerance system such as an electronics system for autonomous cars. The general-purpose processor (GPP) core is integrated with STC for controlling the STC and processing the AI algorithm. It has a self-recovering cache and dynamic lockstep function. The function-safe design has proved the fault performance has ASIL D of ISO26262 standard fault tolerance levels. Therefore, the entire AI processor is fabricated via the 28-nm CMOS process as a prototype chip. Its peak computing performance is 40 TFLOPS at 1.2 GHz with the supply voltage of 1.1 V. The measured energy efficiency is 1.3 TOPS/W. A GPP for control with a function-safe design can have ISO26262 ASIL-D with the single-point fault-tolerance rate of 99.64%.
본 논문에서는 고성능컴퓨팅 분야에서 주로 활용되는 MPI 응용들을 인텔의 차세대 매니코어 프로세서인 Knights Landing(KNL)에서 실행할 때 발생할 수 있는 성능 병목 현상 및 이를 해결하기 위한 효율적인 자원 할당 방법에 대해서 논의하고자 한다. KNL은 기존의 가속기 형태의 매니코어 프로세서 형태뿐만 아니라 자체적으로 부팅이 가능한 형태의 호스트 프로세서로 구성되어 있으며, 기존의 DDR4 기반의 메모리와 함께 향상된 대역폭을 가진 새로운 형태의 온-패키지 메모리를 장착해서 출시되었다. 이러한 새로운 매니코어 프로세서 아키텍처에 최적화된 자원 할당 방법을 연구함으로써 다중 MPI 응용 실행 성능의 향상과 전체적인 시스템 활용률을 높일 수 있음을 실험적으로 검증하였다.
공정기술이 지속적으로 발달함에 따라 멀티코어 프로세서는 성능 향상이라는 장점과 함께 내부 연결망의 긴 지연 시간, 높은 전력 소모, 그리고 발열 현상 등의 문제점들을 내포하고 있다. 이와 같은 2차원 멀티코어 프로세서의 문제점들을 해결하기 위한 방안 중 하나로 3차원 멀티코어 프로세서 구조가 주목을 받고 있다. 3차원 멀티코어 프로세서는 TSV를 이용하여 수직으로 쌓은 여러 개의 레이어들을 연결함으로써 2차원 멀티코어 프로세서와 비교하여 배선 길이를 크게 줄일 수 있다. 하지만, 3차원 멀티코어 프로세서에서는 여러 개의 코어들이 수직으로 적층되므로 전력밀도가 증가하고, 이로 인해 발열문제가 발생하여 높은 냉각 비용과 함께 신뢰성에 부정적인 영향을 유발한다. 따라서 3차원 멀티코어 프로세서를 설계할 때에는 성능과 함께 온도를 반드시 고려하여야 한다. 본 논문에서는 캐쉬 구성에 따른 3차원 쿼드코어 프로세서의 온도를 상세히 분석하고, 이를 기반으로 발열문제를 해결하기 위해저온도 캐쉬 구성 방식을 제안하고자 한다. 실험결과, 명령어 캐쉬는 최고온도가 임계값보다 낮고 데이터 캐쉬는 많은 웨이를 가지는 구성을 적용할 때 최고온도가 임계값보다 높아짐을 알 수 있다. 또한, 본 논문에서 제안하는 캐쉬구성은 쿼드코어 프로세서를 사용하는 3차원 구조에서 캐쉬의 온도 감소에 효과적일 뿐만 아니라 성능 저하 또한 거의 없음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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