In this paper, an asynchronous nonvolatile memory module using a self-diagnosis function was designed. For the system to work, a lot of data must be input/output, and memory that can be stored is required. The volatile memory is fast, but data is erased without power, and the nonvolatile memory is slow, but data can be stored semi-permanently without power. The non-volatile static random-access memory is designed to solve these memory problems. However, the non-volatile static random-access memory is weak external noise or electrical shock, data can be some error. To solve these data errors, self-diagnosis algorithms were applied to non-volatile static random-access memory using error correction code, cyclic redundancy check 32 and data check sum to increase the reliability and accuracy of data retention. In addition, the possibility of application to an asynchronous non-volatile storage system requiring reliability was suggested.
This dissertation present a chip with Multi-Access Memory System(MAMS) and parallel processor for 16 Processing Elements of image processing purpose. MAMS is a kind of parallel access memory system and can simultaneously access to random pixel datas with eight types. It is possible to set a interval about pixel datas to access, too. The parallel processor built-in MAMS actually has been realized in 2003 but its performance fell short of a real time process for high-definition images. I designed a improved parallel processing system by means of addition and expansion of Memory Modules and Processing Elements of previous one. It is feasible to perform a Morphological Closing at the speed of 3 times of the previous one and 6 times of serial system.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.3
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pp.158-166
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2008
These days, mobile embedded systems adopt flash memory capable of XIP feature since they can reduce memory usage, power consumption, and software load time. XIP provides direct access to ROM and flash memory for processors. However, using XIP incurs unnecessary degradation of applications' performance because direct access to ROM and flash memory shows more delay than that to main memory. In this paper, we propose a memory management framework, dynamic XIP, which can resolve the performance degradation of using XIP. Using a constrained RAM cache, dynamic XIP can dynamically change XIP region according to page access pattern to reduce performance degradation in execution time or energy consumption resulting from native XIP problem. The proposed framework consists of a page profiler gathering applications' memory access pattern using PMU and an XIP manager deciding that a page is accessed whether in main memory or in flash memory. The proposed framework is implemented and evaluated in Linux kernel. Our evaluation shows that our framework can reduce execution time at most 25% and energy consumption at most 22% compared with using XIP-only case adopted in general mobile embedded systems. Moreover, the evaluation shows that in execution time and energy consumption, our modified LRU algorithm with code page filters can reduce more than at most 90% and 80% respectively compared with applying just existing LRU algorithm to dynamic XIP.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.20-23
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2020
This research is to design an effective prefetching method required for DRAM-PCM hybrid main memory systems especially used for big data applications and massive-scale computing environment. Conventional prefetchers perform well with regular memory access patterns. However, workloads such as graph processing show extremely irregular memory access characteristics and thus could not be prefetched accurately. Therefore, this research proposes an efficient dynamical prefetching algorithm based on the regression method. We have designed an intelligent prefetch engine that can identify the characteristics of the memory access sequences. It can perform regular, linear regression or polynomial regression predictive analysis based on the memory access sequences' characteristics, and dynamically determine the number of pages required for prefetching. Besides, we also present a DRAM-PCM hybrid memory structure, which can reduce the energy cost and solve the conventional DRAM memory system's thermal problem. Experiment result shows that the performance has increased by 40%, compared with the conventional DRAM memory structure.
Memory access errors are frequently occurred in computer programs written in C programming language [1,2]. Accordingly, a number of research works have suggested a wide variety of methods to detect such errors automatically. However, they have one or more of the following problems: inability to detect all memory errors, changing the memory allocation mechanism, and excessive performance overhead. To cope with these problems, in this paper we suggest a new and automated tool to detect dynamic memory access errors in C programs.
The new MPEG-4 video coding standard enables content-based functionalities. In order to support the philosophy of the MPEG-4 visual standard, each frame of video sequences should be represented in terms of video object planes (VOP’s). In other words, video objects to be encoded in still pictures or video sequences should be prepared before the encoding process starts. Therefore, it requires a prior decomposition of sequences into VOP’s so that each VOP represents a moving object. A parallel processing system is required an automatic segmentation to be processed in real-time, because an automatic segmentation is time consuming. This paper addresses the parallel processing: system for an automatic segmentation for separating moving object from the background in image sequences. The proposed parallel processing system comprises of processing elements (PE’s) and a multi-access memory system (MAMS). Multi-access memory system is a memory controller to perform parallel memory access with the variety of types: horizontal, vertical, and block access way. In order to realize these ways, a multi-access memory system consists of a memory module selection module, data routing modules, and an address calculation and routing module. The proposed system is simulated and evaluated by the CADENCE Verilog-XL hardware simulation package.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.12-15
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2020
Data access characteristics can directly affect the efficiency of the system execution. This research is to design an accurate predictor by using historical memory access information, where highly accessible data can be migrated from low-speed storage (SSD/HHD) to high-speed memory (Memory/CPU Cache) in advance, thereby reducing data access latency and further improving overall performance. For this goal, we design a locally weighted linear regression prefetch scheme to cope with irregular access patterns in large graph processing applications for a DARM-PCM hybrid memory structure. By analyzing the testing result, the appropriate structural parameters can be selected, which greatly improves the cache prefetching performance, resulting in overall performance improvement.
Mai, Hai Thanh;Park, Kyoung Hyun;Lee, Hun Soon;Kim, Chang Soo;Lee, Miyoung;Hur, Sung Jin
ETRI Journal
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v.36
no.6
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pp.988-998
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2014
For memory-based big data storage, using hybrid memories consisting of both dynamic random-access memory (DRAM) and non-volatile random-access memories (NVRAMs) is a promising approach. DRAM supports low access time but consumes much energy, whereas NVRAMs have high access time but do not need energy to retain data. In this paper, we propose a new data migration method that can dynamically move data pages into the most appropriate memories to exploit their strengths and alleviate their weaknesses. We predict the access frequency values of the data pages and then measure comprehensively the gains and costs of each placement choice based on these predicted values. Next, we compute the potential benefits of all choices for each candidate page to make page migration decisions. Extensive experiments show that our method improves over the existing ones the access response time by as much as a factor of four, with similar rates of energy consumption.
In this paper, a parallel processing system is proposed for improving the processing speed of image related applications. The proposed parallel processing system is fully synchronous SIMD computer with pipelined architecture and consists of processing elements and a multi-access memory system. The multi-access memory system is made up of memory modules and a memory controller, which consists of memory module selection module, data routing module, and address calculating and routing module, to perform parallel memory accesses with the variety of types: block, horizontal, and vertical access way. Morphological filter had been applied to verify the parallel processing system and resulted in faithful processing speed.
Kim, Hyun-Soo;Kim, Byeong-Man;Bae, Hyun-Seop;Chung, In-Sang
The KIPS Transactions:PartD
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v.18D
no.1
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pp.35-44
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2011
Memory errors can cause not only program malfunctions but also even unexpected system halt. Though a programmer checks memory errors, some memory errors with low occurrence frequency are missed to detect. In this paper, we propose a method for effectively detecting such memory errors using instruction transition diagrams through analyzing assembly codes obtained by disassembling an executable file. Out of various memory errors, local memory return errors, null pointer access errors and uninitialized pointer access errors are targeted for detection. When applying the proposed method to various programs including well-known open source programs such as Apache web server and PHP script interpreter, some potential memory errors are detected.
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