• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.39-47
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• 1998

본 논문에서는 공유 버퍼 ATM 스위치를 위한 파이프라인 방식의 고속 메모리 구조를 제안하고 설계하였다. 제안된 메모리 구조는 빠른 동작 속도와 용량 가변성을 지원하여 공유 버퍼 ATM 스위치가 가지는 메모리 cycle time의 제한을 극복하였다. 본 메모리 구조가 지원하는 용량 가변성은 ATM 스위치에서의 교환 성능 가변성을 제공한다. 본 메모리 구조는 작은 메모리 bank들로 이루어진 2차원 배열 구조를 가진다. 메모리 용량은 부가적인 메모리 bank들을 추가하여 메모리 bank들의 배열 크기를 증가 시킴으로 인해 증가된다. 설계된 파이프라인 방식의 메모리는 4160 bit 메모리 bank를 16개 이용하여 4 × 4의 배열로 설계하였고 전체 용량은 65 Kbit이다. 레이아웃후 시뮬레이션을 통한 최대 동작 속도는 5 VV/sub dd/ 및 25℃에서 4ns이다. 설계된 메모리는 공유 가변 버퍼 ATM 스위치의 시험 설계된 칩에 내장되었다. 시험 설계된 칩은 0.6 ㎛ 2-metal 1-poly CMOS 공정 기술을 이용하여 설계하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.212-224
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• 2000

본 논문에서는 영상 응용프로그램의 처리 속도를 향상하기 위한 병렬처리 시스템을 제안한다. 병렬처리 시스템은 Pipelined SIMD 구조를 갖고 있으며, 다수개의 처리기와 다중접근 기억장치로 구성된다. 다중접근 기억장치는 메모리 모듈들과 메모리 제어부로 구성되며, 메모리 제어부는 메모리 모듈 선택 모듈, 데이터 라우팅 모듈, 그리고 주소 계산 및 라우팅 모듈로 구성되어 있으며, 블록, 행, 그리고 열 내의 데이터를 동시에 접근할 수 있는 기능을 제공한다. 제안한 병렬처리 시스템을 검증하기 위해서 형태학적 필터를 적용하여 기능 검증 및 처리속도를 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.151-158
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• 2016

이기종시스템 구조(HSA)는 두 유닛의 각각에 메모리 폴(pools)이 가상메모리를 통해 공유할 수 있게 됨에 따라 CPU와 GPU 아키텍처의 오랜 문제를 해결하였다. 그러나 물리적 실제 시스템에서는 가상메모리 처리를 위해 GPU와 GPU 사이의 빈번한 메모리 이동으로 병목현상(Bottleneck)과 일관성 요청(Coherence request)의 오버헤드를 갖게 된다. 본 연구는 CPU와 GPU간의 효율적인 메인 메모리 접근방안으로 퓨전프로세서 알고리즘을 제안하였다. CPU가 요청한 처리할 메모리 영역을 GPU의 코어에 맞게 분배 제어해주는 기능으로 작업관리자(Job Manager)와 Re-mapper, Pre-fetcher를 제안하였다. 이를 통해 CPU와 GPU간의 빈번한 메시지도 감소되고 CPU의 메모리주소에 없는 Page-Table 요청이 낮아져 두 매체간의 효율성이 증대되었다. 제안한 알고리즘의 검증 방안으로 QEMU(:short for Quick EMUlator)기반의 에뮬레이터를 개발하고 CUDA(:Compute Unified Device. Architecture), OpenMP, OpenCL 등의 알고리즘과 비교평가를 하였다. 성능평가 결과, 본 연구에서 제안한 융합 프로세서 구조를 기존과 비교했을 때 최대 198%이상 빠르게 처리되면서 메모리 복사, 캐시미스 등의 오버헤드를 최소화하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.963-971
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• 1990

This paper proposes a memory intensive VLSI architecture for the realization of real-time 3x3 neighborhood processor based on the distributed arithmetic. The proposed architecture is characterized by a bit serial and multi-kernel parallel processing which exploits the pixel kernel parallelism and concurrency. The chip implements 8 neighborhood processing elements in parallel with efficirnt input and output modules which operate concurrently. Besides the a4chitectural design of a neighborhood processor, the design methodology using module generator concept has been considered and MOGOT(MOdule Generator Oriented VLSI design Tool) has been constructed based on the workstation. Based on these design environments MOGOT, it has been shown that the main part of the suggested architecture can be designed efficiently using 2\ulcorner double metal CMOS technology. It includes design of input delay and data conversion module, look-up table for inner product operation, carry save accumulator, output data converter and delay module, and control module.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권3호
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• pp.31-37
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• 1995

In this paper, we propose a programmable 16 bit DSP architecture using FIFO instruction memory. With this DSP architecture, System structure, BUS structure, instruction set ant and an assembler for system test are developed. The characteristic of this structure is that it simply fetches instructions not from RAM but from FIFO using shift operations. Accordingly, System can be designed regardless of RAM access time. One cycle is enough to execute an instruction, if instruction pipeline is operated. Another merit of this structure is that we can obtain the same effect as instruction pipelining without constructing a complex pipelined controller by decreasing the pipeline number.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권2호
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• pp.78-82
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• 2015

General-purpose graphics processing units (GPGPUs) provide tremendous computational and processing power. Despite the latency hiding mechanism, a GPU architecture requires high memory bandwidth and lower latency between computational units and the memory system. For this reason, the current GPU architecture has private L1 caches in each core and a shared L2 cache to increase performance by reducing memory latency. But in some cases, this CPU-like cache design is not suitable for GPGPUs. In this paper, we analyze detailed cache performance related to GPGPU application characteristics, and suggest technical alternatives for the GPGPU architecture as future work.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권6호
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• pp.403-408
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• 2005

As the increasing integrity of VLSI, the BIST(Built-In Self Test) is used as an effective method to test chips. Generally the pseudo-random test pattern generation is used for BIST. But it requires too many test patterns when there exist random This paper proposes and presents a new efficient network architecture for Reflective Memory System (RMS). A time to copy shared-data among nodes effects critically on the entire performance of the RMS. In this paper, the recent researches about the RMS are investigated and compared. The device named Topology Conversion Switch(TCS) is introduced to realize the proposed network architecture. One of the RMS based industrial control networks, Ethernet based Real-time Control Network (ERCnet), is adopted to evaluate the performance of the proposed network architecture for RMS.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.30-37
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• 2012

선형 비틀림 구조를 갖는 메모리 시스템은 SIMD 구조에 적합한 메모리 시스템으로써, 2차원 데이터 배열인 $M{\times}N$에서 임의의 위치로부터 임의의 간격을 갖고 다양한 접근형태들로, m개의 메모리 모듈들에서 n개의 데이터를 동시에 접근할 수 있다. 그러나 이러한 메모리 시스템은 논리적인 2차원 $M{\times}N$ 데이터 배열을 지원하기 위해 $m{\times}cells$의 물리적인 메모리 용량이 필요하지만, 적어도 (m-n)${\times}cells$만큼의 메모리 셀은 사용되지 않는다. 여기서 cells는 (M-1)/q+(N-1)/$p{\times}{\lceil}M/q{\rceil}+1$이다. 본 논문에서는 이러한 메모리 시스템의 모든 기능들을 수용하면서 t>0인 조건 하에 사용되지 않는 메모리 셀들 중 $(n{\times}t){\times}N/p$ 만큼을 n개의 처리기들에 지역 버퍼 메모리로 제공할 수 있는 방법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.837-852
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• 2021

Recurrent neural network (RNN) architectures have been used for language modeling (LM) tasks that require learning long-range word or character sequences. However, the RNN architecture is still suffered from unstable gradients on long-range sequences. To address the issue of long-range sequences, an attention mechanism has been used, showing state-of-the-art (SOTA) performance in all LM tasks. A differentiable neural computer (DNC) is a deep learning architecture using an attention mechanism. The DNC architecture is a neural network augmented with a content-addressable external memory. However, in the write operation, some information unrelated to the input word remains in memory. Moreover, DNCs have been found to perform poorly with low numbers of weight parameters. Therefore, we propose a robust memory deallocation method using a limited retention vector. The limited retention vector determines whether the network increases or decreases its usage of information in external memory according to a threshold. We experimentally evaluate the robustness of a DNC implementing the proposed approach according to the size of the controller and external memory on the enwik8 LM task. When we decreased the number of weight parameters by 32.47%, the proposed DNC showed a low bits-per-character (BPC) degradation of 4.30%, demonstrating the effectiveness of our approach in language modeling tasks.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.22-32
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• 2014

병렬 연산에 최적화된 하드웨어를 가진 GPU를 그래픽스 작업 이외에 범용 작업에 활용하고자, 최근에 GPGPU 기술이 큰 관심을 받고 있다. GPU와 같은 대용량 병렬처리 장치에서는 메모리 시스템이 성능에 큰 영향을 미치게 된다. GPU에서는 메모리 시스템의 효율성을 향상시키기 위하여, 메모리 대역폭 사용률을 감소시켜주는 계층적 메모리 구조와 메모리를 요청하는 트랜잭션을 줄여주는 메모리 주소 접합과 메모리 요청 합병 등의 기술들을 사용한다. 본 논문에서는 메모리 시스템 효율성 향상을 위해 활용되는 기법들이 GPU 성능에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고 분석하기 위해, 다양한 메모리 구조에 대한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, 캐쉬를 사용하지 않는 경우에 비해 8KB, 16KB, 32KB, 64KB의 L1 캐쉬를 추가하면 평균적으로 15.5%, 21.5%, 25.5%, 30.9%의 성능이 각각 향상된다. 하지만, 일부 벤치마크 프로그램에서는 데이터 일관성을 유지하기 위하여 메모리 트랜잭션이 증가함에 따라 오히려 성능이 감소하는 결과를 보이기도 한다. 그리고 메모리 요청에 대한 미스가 많이 발생하는 경우에는 캐쉬 레벨이 증가함에 따라 평균 메모리 접근 지연 시간이 증가하기도 한다.