제시된 스케줄링 기법은 병렬처리 기법을 활용하여 실시간 작업들의 데드라인 제약과 결함 포용 제약을 만족하면서 멀티코어 프로세서의 에너지 소모 효율성을 향상시켰다. 최소 에너지 소모량 스케줄을 찾는 것은 NP-hard 문제이므로, 제시된 기법은 다항식의 시간 내에 최소 에너지 소모량에 근접하는 스케줄을 찾는다. 제시된 기법은 연관된 최신 기법과 비교하여 높은 병렬처리 속도는 물론 낮은 병렬처리 속도에서도 에너지 소모량이 현격하게 낮았으며, 에너지 소모량을 최대 86% 줄였다.
반도체 공정 기술의 발달에 따라 프로세서의 성능은 비약적으로 증가하였다. 특히 최근에는 하나의 프로세서에 여러 개의 코어를 집적한 멀티코어 프로세서 기술이 급속도로 발달하고 있는 추세이다. 멀티코어 프로세서는 동작주파수를 높여 성능을 개선하는 싱글코어 프로세서의 한계를 극복하기 위해 코어 개수를 늘림으로써 각각의 코어가 더 낮은 동작주파수에서 실행할 수 있도록 하여 소모 전력을 줄일 수 있다. 또한 다수의 코어가 동시에 연산을 수행하기 때문에 싱글코어 프로세서보다 더 많은 연산을 효율적으로 수행하여 사용률이 크게 높아지고 있지만 멀티코어 프로세서에서는 다수의 코어를 단일 칩에 집적하였기 때문에 전력밀도의 증가와 높은 발열이 문제가 되고 있다. 이와 같은 상황에서 본 논문에서는 듀얼코어 프로세서를 탑재한 시스템과 쿼드코어 프로세서를 탑재한 시스템의 소모 전력과 온도를 실제 측정하고 시뮬레이션을 통해 얻은 가상 시스템의 결과를 비교, 분석함으로써 실제 측정 결과와 시뮬레이션 결과가 얼마나 유사한지를 살펴보고, 차이가 발생하는 원인에 대한 분석을 수행하고자 한다. 실험결과, 실제 시스템을 측정한 결과와 시뮬레이션을 통한 가상 시스템의 결과는 매우 유사한 추이를 보이는 것으로 나타났다. 하지만 실제 시스템의 소모 전력과 온도의 증가비율은 가상 시스템의 소모 전력과 온도의 증가비율과는 다른 경향을 보이는 것을 확인하였다.
This study is on modulo scheduling algorithms for multicore processor in machine learning applications. Machine learning algorithms are designed to perform a large amount of operations such as vectors and matrices in order to quickly process large amounts of data stream. To support such large amounts of computations, processor architectures to support applications such as artificial intelligence, neural networks, and machine learning are designed in the form of parallel processing such as multicore. To effectively utilize these multi-core hardware resources, various compiler techniques are being used and studied. In this study, among these compiler techniques, we analyzed the modular scheduler, which is especially important in one core's computation pipeline. This paper looked at and compared the iterative modular scheduler and the swing modular scheduler, which are the most widely used and studied. As a result, both schedulers provided similar performance results, and when measuring register pressure as an indicator, it was confirmed that the swing modulo scheduler provided slightly better performance. In this study, a technique that divides recurrence edge is proposed to improve the minimum initiation interval of the modulo schedulers.
최근 비디오 시스템은 초고해상도 영상의 사용으로 병렬처리의 필요성이 대두되고 있고, 시스템은 ARM big.LITTLE 같은 비대칭 처리능력을 지닌 컴퓨팅 시스템이 도입되고 있다. 따라서, 이 같은 비대칭 컴퓨팅 환경에 최적화된 초고해상도 UHD 비디오 병렬처리 기법이 필요한 시점이다. 본 논문은 인코딩/디코딩 시에 비대칭 컴퓨팅 환경에 최적화 된 HEVC 타일(Tile) 분할 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 (1) 비대칭 CPU 코어들의 처리능력과 (2) 비디오 크기별 연산 복잡도 분석 모델을 분석하여, (3) 각 코어에 최적화된 크기의 타일을 할당함으로써, 처리속도가 빠른 CPU 코어와 느린 코어의 인코딩/디코딩 시간차를 최소화한다. 이를 ARM기반의 비대칭 멀티코어 플랫폼에서 4K UHD 표준 영상을 대상으로 실험하였을 때, 평균 약 20%의 디코딩 시간 개선이 발생함을 확인하였다.
본 논문에서는 멀티코어 프로세서 상에서 실시간 작업들의 데드라인들을 만족하면서 전력 소모량의 확률적 기대값을 최소화하는 문제를 해결하는 스케쥴링 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 주어진 작업들의 불확실한 계산량을 과거의 계산량 분포에 기반하여 확률적 계산량으로 변환하고, 한정된 개수의 이산적 클락 주파수 값들을 이용하여 변환된 확률적 계산량의 전력 소모 기대 값을 최소화한다. 또한 시스템의 부하량이 적을 때에는 누수 전력을 고려하여 전체 코어들 중에서 일부의 코어들만을 사용하고 나머지 코어들의 전원을 소등시켜서 전력 소모량을 줄인다. 성능평가 실험에서 제시된 기법이 기존 방법의 전력 소모량을 최대 69%까지 감소시킴을 확인하였다.
This paper presents a SDR-based Long Term Evolution Advanced (LTE-A) Physical Downlink Shared Channel (PDSCH) decoder using a multicore Digital Signal Processor (DSP). For decoder implementation, multicore DSP TMS320C6670 is used, which provides various hardware accelerators such as turbo decoder, fast Fourier transformer and Bit Rate Coprocessors. The TMS320C6670 is a DSP specialized in implementing base station platforms and is not an optimized platform for implementing mobile terminal platform. Accordingly, in this paper, the hardware accelerator was changed to the terminal implementation to implement the LTE-A PDSCH decoder supporting the multi-antenna and the functions not provided by the hardware accelerator were implemented through core programming. Also pipeline using multicore was implemented to meet the transmission time interval. To confirm the feasibility of the proposed implementation, we verified the real-time decoding capability of the PDSCH decoder implemented using the LTE-A Reference Measurement Channel (RMC) waveform about transmission mode 2 and 3.
제시된 기법은 실시간 태스크들의 데드라인들을 만족하고 또한 기본-백업 태스크 모델을 사용하여 영구 결함을 포용하면서 멀티코어 프로세서의 에너지 소모량을 최소화하도록 태스크들을 스케줄링한다. 기존의 방법들이 기본 태스크와 백업 태스크의 중복 수행 시간을 최소화하도록 태스크들을 스케줄링했지만, 제시된 기법에서는 코어 속도를 최대한 줄이기 위해서 기본 태스크와 백업 태스크의 중복 수행 시간을 최대화하여 에너지 소모량을 감소시켰다. 제시된 기법이 에너지 소모량을 최소화시킴을 수학적으로 분석하였고, 또한 성능평가 실험을 통해서 제시된 기법이 기존 방법의 에너지 소모량을 최대 77%까지 감소시킴을 보였다.
본 논문에서는 시그니처 기반의 이거 하드웨어 트랜잭셔널 메모리(eager HTM)에서 발생하는 거짓 충돌을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 이 방법에서는 각 트랜잭션이 실행 중에 접근하는 캐시 블록들을 추적한다. 그리고 다른 코어로부터의 요청에 대해 충돌이 없다는 증거를 추적한 정보가 제공하면, 시그니처 서브시스템이 충돌이라고 선언하더라도 그것을 무시하도록 조치한다. 따라서 제안한 방법을 사용하면 거짓 충돌에 의한 트랜잭션의 멈춤 또는 취소를 줄일 수 있다. 이 방법은 시그니처 기반의 이거 HTM을 구현하는 멀티코어 프로세서의 성능을 향상시키기 위해 사용할 수 있다. 16개의 코어로 구성된 LogTM-SE 시스템에서 스탠포드 대학에서 개발한 STAMP 벤치마크를 사용하여 실험한 결과, 제안한 방법을 사용할 경우 시스템의 성능은 평균 20.6% 만큼 향상되었다.
본 논문에서는 다중코어 프로세서 상에서 주기적 실시간 작업들의 데드라인을 만족하면서 전력 소모량을 최소화하도록 DVFS 기법과 전원 소등 기법을 모두 사용하는 스케줄링 방법을 제안하였다. 제안된 스케줄링 방법은 프로세싱 코어들이 단일 시점에 같은 속도로 동작하는 연관형 프로세서 모델에 적합하도록 설계되었고, 기존 연구에서 해결하지 못한 프로세싱 코어들의 부하불균등 현상을 병렬 수행을 작업들에 적용하여 해소함으로써 전력 소모량을 줄였다. 또한 작업들의 전체 계산량을 고려하여 일부 프로세싱 코어들만을 활성화하여 사용하고 나머지 코어들의 전원은 소등하여 전력 소모량을 줄였다. 전체 프로세싱 코어들 중에서 활성화될 프로세싱 코어들의 개수는 수학적 분석을 통하여 결정되었다. 성능 평가 실험에서 제안된 방법은 기존 방법보다 전력 소모량을 최대 77%까지 감소시킴을 보였다.
This paper presents a software design and implementation of software-defined radio based IEEE 802.11ac encoder using Texas Instruments TMS320C6670 digital signal processor (DSP) platform. In this paper, the implemented encoder has the capability of generating all the signals consisting of preamble field and data field under different modulation & coding scheme in the IEEE 802.11ac standard. Moreover, the flexibility in choosing different rate, bandwidth, or mode can also be achieved by software reconfiguration using the DSP. As a result, by utilizing the computing power provided by multi-cores as well as the FFT coprocessors in the DSP, the required maximum throughput 78Mbps can be fully reached within 4 ㎲ for each OFDM symbol in the case of 20MHz bandwidth of IEEE 802.11ac.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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