• Computers and Concrete
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• 제23권5호
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• pp.311-320
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• 2019

The substructuring technique is one of the efficient methods for reducing computational effort and memory usage in the finite element method, especially in large-scale structures. Proper mesh partitioning plays a key role in the efficiency of the technique. In this study, new algorithms are proposed for mesh partitioning based on an element search technique. The computational cost function is optimized by aligning each element of the structure to a proper substructure. The genetic algorithm is employed to minimize the boundary nodes of the substructures. Since the boundary nodes have a vital performance on the mesh partitioning, different strategies are proposed for the few number of substructures and higher number ones. The mesh partitioning is optimized considering both computational and memory requirements. The efficiency and robustness of the proposed algorithms is demonstrated in numerous examples for different size of substructures.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권6호
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• pp.808-816
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• 2016

As the number of CPU/GPU cores and IPs in SOC increases and applications require explosive memory bandwidth, simultaneously achieving good throughput and fairness in the memory system among interfering applications is very challenging. Recent works proposed priority-based thread scheduling and channel partitioning to improve throughput and fairness. However, combining these different approaches leads to performance and fairness degradation. In this paper, we analyze the problems incurred when combining priority-based scheduling and channel partitioning and propose dynamic priority thread scheduling and adaptive channel partitioning method. In addition, we propose dynamic address mapping to further optimize the proposed scheme. Combining proposed methods could enhance weighted speedup and fairness for memory intensive applications by 4.2% and 10.2% over TCM or by 19.7% and 19.9% over FR-FCFS on average whereas the proposed scheme requires space less than TCM by 8%.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권10호
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• pp.105-113
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• 2004

본 논문은 B-I (delay insensitive) 모델을 사용하는 비동기 프로세서의 메모리 동작 완료 신호 생성 회로를 제안한다. 제안된 설계 방법은 더미셀과 완료 신호 생성 회로를 이용하여 메모리의 읽기 및 쓰기 동작의 완료 신호를 생성한다. 비트라인과 메모리 셀의 지연을 고려하여 메모리를 지수적 블록 크기로 나누어 최소의 완료 신호 회로를 추가하여 D-I 모델로 동작하는 메모리를 설계하였다. 각 구역의 크기가 지수적으로 증가하도록 메모리를 분할하는 제안된 분할 알고리즘은 기존의 동일한 크기를 갖는 구역들로 메모리를 분할하는 방법에 비해 약 40% 정도 동작 지연을 개선하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제4권3호
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• pp.207-224
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• 2010

This paper presents a compression scheme for mesh geometry, which is suitable for mobile graphics. The main focus is to enable real-time decoding of compressed vertex positions while providing reasonable compression ratios. Our scheme is based on local quantization of vertex positions with mesh partitioning. To prevent visual seams along the partitioning boundaries, we constrain the locally quantized cells of all mesh partitions to have the same size and aligned local axes. We propose a mesh partitioning algorithm to minimize the size of locally quantized cells, which relates to the distortion of a restored mesh. Vertex coordinates are stored in main memory and transmitted to graphics hardware for rendering in the quantized form, saving memory space and system bus bandwidth. Decoding operation is combined with model geometry transformation, and the only overhead to restore vertex positions is one matrix multiplication for each mesh partition. In our experiments, a 32-bit floating point vertex coordinate is quantized into an 8-bit integer, which is the smallest data size supported in a mobile graphics library. With this setting, the distortions of the restored meshes are comparable to 11-bit global quantization of vertex coordinates. We also apply the proposed approach to compression of vertex attributes, such as vertex normals and texture coordinates, and show that gains similar to vertex geometry can be obtained through local quantization with mesh partitioning.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8A호
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• pp.814-821
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• 2002

SPIHT(set partitioning in hierarchical tree)는 제로트리 알고리즘 중 효율적이며 잘 알려져 있다. 그러나 높은 메모리 요구로 인해 하드웨어 구현에 큰 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 저 메모리 사용과 빠른 제로트리 부호화 알고리즘을 제안한다. 메모리를 줄이고 빠른 코딩을 위한 방법으로 다음 3가지를 제안한다. 첫 번째, 리프팅(lifting)을 이용한 웨이블릿(wavelet) 변환은 기존의 필터뱅크 방식의 변환보다 저 메모리와 계산량의 감소를 가진다. 두 번째 방법은 웨이블릿 계수들을 블록으로 나누어 각각 부호화 한다. 여기서 블록은 제로트리 구조가 유지되는 STB(spatial tree-based block)이다. 마지막으로 Wheeler와 Pearlmandl 제안한 NLS(no list SPIHT)를 이용한 부호화이다. NLS의 효율성은 SPIHT와 거의 같으며 작고 고정된 메모리와 빠른 부호화 속도를 보여준다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.487-499
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• 2022

딥러닝과 같은 기계학습 기술은 최근에 광범위하게 활용되고 있다. 이러한 딥러닝은 최근 낮은 컴퓨팅 성능을 가지는 임베디드 기기 및 엣지 디바이스에서 보안성 향상을 위해 ARM TrustZone과 같은 신뢰 수행 환경에서 수행되는데, 이와 같은 실행 환경에서는 제한된 컴퓨팅 자원으로 인해 정상적인 수행에 방해를 받는다. 이를 극복하기 위해 DNN 모델 partitioning을 통해 TEE의 제한된 memory를 효율적으로 사용하며 DNN 모델을 보호하는 TPMP를 제안한다. TPMP는 최적화된 memory 스케줄링을 통해 기존의 memory 스케줄링 방법으로 수행할 수 없었던 모델들을 TEE 내에서 수행하여 시스템 자원 소모를 거의 증가시키지 않으면서 DNN의 높은 기밀성을 달성한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권5호
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• pp.1-10
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• 1998

In this paper, a new hardware-software patitioning algorithm is presented, in which the system behavioral description containing a mixture of hardware and softwae components is partitioned into the hardware part and the software part. In this research, new techniques to optimally partition a mixed system under certain specified constaints such as performance, area, and delay, have been developed. During the partitioning process, the overhead due to the communication between the hardware and software parts are considered. New featues have been added to adjust the hierarchical level of partitioning. Power consumption, memory cost, and the effect of pipelining can also be considered during partitioning. Another new feature is the ability to partition a DSP system under throughput constraints. This feature is important for real time processing. The developed partitioning system can also be used to evaluate various design alternatives and architectures.

• 대한산업공학회지
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• 제24권4호
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• pp.661-671
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• 1998

It is important to minimize the number of disk accesses which is necessary to transfer data in disk into main memory when processing transactions in physical database design. A vertical file partitioning method is used to reduce the number of disk accesses by partitioning relations vertically and accessing only necessay fragments. In this paper, SOFM(Self-Organizing Feature Maps) network is used to solve vertical partitioning problems. This paper shows that SOFM network is efficient in solving vertical partitioning problem by comparing approximate solution of SOFM network with optimal solution of N-ary branch and bound method. And this paper presents a heuristic algorithm for allocating duplicate attributes to vertically partitioned fragments. As branch and bound method requires particularly much computing time to solve large-sized problems, it is shown that SOFM network is able to overcome this limitation of branch and bound method and solve large-sized problems efficiently in a short time.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1516-1522
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• 2007

FPA(Fixed Partition Averaging) 기법은 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 메모리 기반 추론 기법으로 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보인다. 그러나 여러 클래스가 혼합된 분할패턴공간의 경우에 원래의 패턴들을 그대로 저장하여 메모리와 분류성능에 부담으로 작용하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 클래스가 혼합된 분할공간에서 패턴비율을 고려하여 고정분할을 반복적으로 실행하여 초월평면을 생성하고 분류하는 반복적 고정분할평균기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하여 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 FPA 기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제19권37호
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• pp.241-249
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• 1996

In this paper, a 0-1 integer programming model for solving vertical partitioning problem minimizing the number of disk accesses is formulated and a branch-and-bound method is used to solve the binary vertical partitioning problem. In relational databases, the number of disk accesses depends on the amount of data transferred from disk to main memory for processing the transactions. Vertical partitioning of the relation can often result in a decrease in the number of disk accesses, since not all attributes in a tuple are required by each transactions. The algorithm is illustrated with numerical examples and is shown to be computationally efficient. Numerical experiments reveal that the proposed method is more effective in reducing access costs than the existing algorithms.