• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.22 no.3
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• pp.78-83
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• 2023

This paper proposes a lightweight trace-driven Processing-In-Memory (PIM) simulator, TP-Sim. TP-Sim is a General Purpose PIM (GP-PIM) simulator that evaluates various PIM system performance-related metrics. Based on instruction and memory traces extracted from the Intel Pin tool, TP-Sim can replay trace files for multiple models of PIM architectures to compare its performance. To verify the availability of TP-Sim, we estimated three different system configurations on the STREAM benchmark. Compared to the traditional Host CPU-only systems with conventional memory hierarchy, simple GP-PIM architecture achieved better performance; even the Host CPU has the same number of in-order cores. For further study, we also extend TP-Sim as a part of a heterogeneous system simulator that contains CPU, GPGPU, and PIM as its primary and co-processors.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.22 no.3
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• pp.142-148
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• 2023

In this paper, we identify performance issues in executing compute kernels from PolyBench, which includes compute kernels that are the core computational units of various data-intensive workloads, such as deep learning and data-intensive applications, on Processing-in-Memory (PIM) devices. Therefore, using our in-house simulator, we measured and compared the various performance metrics of workloads based on traditional out-of-order and in-order processors with Processing-in-Memory-based systems. As a result, the PIM-based system improves performance compared to other computing models due to the short-term data reuse characteristic of computational kernels from PolyBench. However, some kernels perform poorly in PIM-based systems without a multi-layer cache hierarchy due to some kernel's long-term data reuse characteristics. Hence, our evaluation and analysis results suggest that further research should consider dynamic and workload pattern adaptive approaches to overcome performance degradation from computational kernels with long-term data reuse characteristics and hidden data locality.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.66-68
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• 2022

활용도가 높아지고 있는 최근의 딥러닝 애플리케이션 등을 사용하기 위해서 기존의 CPU 구조로는 한계가 있어 GPU, TPU 등의 하드웨어로 가속하려는 노력이 있어왔다. 하지만 물리적인 제약으로 인해 메모리 대역폭에 한계가 있으며, 이를 뛰어넘기 위해 메모리 안에서 직접 연산을 수행하는 Processing-in-Memory 기술이 떠오르고 있다. 본 논문은 PIM 기술을 사용할 때의 불이익을 감수하면서 장점을 최대한 활용하는 방법들에 관해서 서술하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.2
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• pp.235-242
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• 2023

ORAM(Oblivious RAM) is an algorithm that defends side channel attacks when the user uses an untrusted server or hardware. ORAM defends against leaks of information by hiding data access patterns. However, ORAM is not in practical use because as ORAM reinforces hardware security, it also has a severe disadvantage in processing speed. In this paper, we suggest using newly introduced hardware, PIM (Process In Memory), to accelerate ORAM and use it practically.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.27-29
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• 2023

폰노이만 구조를 따르는 기존의 컴퓨터 시스템은 프로세서와 메모리의 역할이 구분되어 있으며 프로세서는 메모리에 저장된 명령어와 데이터를 불러와 실행한다. 이 과정에서 메모리와 프로세서 간에 발생하는 데이터 이동은 메모리 집약적인 응용을 처리하는데 있어서 심각한 오버헤드를 야기할수 있다. PIM(Processing-In-Memory)은 데이터 이동 병목을 해결하기 위해서 메모리에 프로세서의 능력을 통합하는 기술로서 최근의 메모리 기술의 발전으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 UPMEM사의 상용 PIM 제품을 기반으로 몬테카를로 방법을 이용한 원주율 추정을 구현하고 성능 확장성을 분석하였다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.5
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• pp.11-16
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• 2023

오늘 날의 클라우드 워크로드는 인공지능 및 빅 데이터 활용의 비약적인 발전으로 인하여 메모리 대역폭이 프로세서의 연산 속도를 따라가지 못해 병목 현상을 겪고 있다. 이러한 이른바 메모리 벽 문제 (Memory Wall Problem)를 해결하기 위해 컴퓨터 아키텍처 및 운영체제는 변화해 나가고 있다. 그 중 최근 가장 주목 받는 기술 중 하나인 메모리내 연산기술(Processing-In-Memory)는 프로세서를 메모리 디바이스 내에 탑재함으로써, 데이터를 메인 프로세서에 이동시켜 처리할 필요 없이 데이터 내부에서 처리한다. 이로 인해 대용량 데이터의 처리속도 향상과 동시에 메인 메모리버스의 부하를 줄여 클라우드 시스템의 전반적인 성능 향상 또한 꽤할 수 있다. 한편, 클라우드 아키텍처는 또 다른 요구에 의하여 변화를 거치고 있으며, 이는 바로 보안이다. 오늘 날의 컴퓨터 아키텍처 및 GPU등의 가속기들은 신뢰실행 기술 (Trusted Execution)의 지원을 통하여 클라우드에서의 민감한 연산을 격리 및 보호하고자 한다. Intel의 SGX와 NVIDIA GPU의 confidential computing기능 지원이 이러한 흐름을 대표한다. 최근 PIM을 활용한 보안기술의 새로운 방향들을 제시하는 연구들이 소개되고 있는 가운데, 본 논문은 클라우드 신뢰실행 (Trusted Execution)에서의 PIM을 적용한 최신 연구들의 방향을 소개하고 또한 향후 연구 전망을 제공하고자 한다. PIM기술의 동향과 PIM을 보안에 특화시킨 연구, 그리고 앞으로 해결되어야할 과제들을 논함으로써, 새로이 주목받는 PIM 기반 보안 기술들을 정리하고 향후 전망을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.8-11
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• 2020

4 차 산업혁명 시대의 도래와 함께 AI, ICT 기술의 융합이 진행됨에 따라, 유저 레벨의 디바이스에서도 AI 서비스의 요청이 실현되었다. 이미지 처리와 관련된 AI 서비스는 피사체 판별, 불량품 검사, 자율주행 등에 이용되고 있으며, 특히 Deep Convolutional Neural Network (DCNN)은 이미지의 특색을 파악하는 데 뛰어난 성능을 보여준다. 하지만, 이미지의 크기가 커지고, 신경망이 깊어짐에 따라 연산 처리에 있어 낮은 데이터 지역성과 빈번한 메모리 참조를 야기했다. 이에 따라, 기존의 계층적 시스템 구조는 DCNN 을 scalable 하고 빠르게 처리하는 데 한계를 보인다. 본 연구에서는 DCNN 의 scalable 하고 빠른 처리를 위해 3 차원 메모리 구조의 Processing-In-Memory (PIM) 가속기를 제안한다. 이를 위해 기존 3 차원 메모리인 Hybrid Memory Cube (HMC)에 하드웨어 및 소프트웨어 모듈을 추가로 구성하였다. 구체적으로, Processing Element (PE)간 데이터를 공유할 수 있는 공유 캐시 및 소프트웨어 스택, 파이프라인화된 곱셈기 및 듀얼 프리페치 버퍼를 구성하였다. 이를 유명 DCNN 알고리즘 LeNet, AlexNet, ZFNet, VGGNet, GoogleNet, RestNet 에 대해 성능 평가를 진행한 결과 기존 HMC 대비 40.3%의 속도 향상을 29.4%의 대역폭 향상을 보였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.5
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• pp.777-784
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• 2023

A sense amplifier is an essential peripheral circuit for designing a memory and is used to sense a small differential input signal and amplify it into digital signal. In this paper, a high-speed sense amplifier applicable to in-memory computing circuits is proposed. The proposed circuit reduces sense delay time through transistor Mtail that provides an additional discharge path and improves the circuit performance of the sense amplifier by applying m-GDI (: modified Gate Diffusion Input). Compared with previous structure, the sense delay time was reduced by 16.82%, the PDP(: Power Delay Product) by 17.23%, the EDP(: Energy Delay Product) by 31.1%. The proposed circuit was implemented using TSMC's 65nm CMOS process, while its feasibility was verified through SPECTRE simulation in this study.