In this paper, we propose a novel reconfigurable processor using dynamically partitioned single-instruction multiple-data (DP-SIMD) which is able to process multimedia data. The SIMD processor and parallel SIMD (P-SIMD) processor, which is composed of a number of SIMD processors, are usually used these days. But these processors are inefficient because all processing units (PUs) should process the same operations all the time. Moreover, the PUs can process different operations only when every SIMD group operation is predefined. We propose a processor control method which can partition parallel processors into multiple SIMD-based processors dynamically to enhance efficiency. For performance evaluation of the proposed method, we carried out the inverse transform, inverse quantization, and motion compensation operations of H.264 using processors based on SIMD, P-SIMD, and DP-SIMD. Experimental results show that the DP-SIMD control method is more efficient than SIMD and P-SIMD control methods by about 15% and 14%, respectively.
이 논문은 SIMD 구조를 갖는 프로세서에서 FFT 연산을 효과적으로 처리하는 방법에 대한 것이다. FFT는 디지털 신호처리 분야에서 널리 사용되는 범용 알고리즘으로 이의 효과적인 처리는 성능 향상에 있어서 매우 중요하다. Bruun 알고리즘은 반복적인 인수분해를 통해 구현되는 FFT 알고리즘으로, 널리 사용되는 Cooley-Tukey 알고리즘에 비해 복소수 곱셈이 아닌 실수 곱셈으로 대부분의 동작을 수행하는 장점을 가지고 있으나, SIMD 프로세서에서 구현하는 데는 벡터 데이터의 정렬 형태가 복잡하고 연산에 필요한 계수들을 저장할 메모리를 더 필요로 하는 단점이 있다. 실험 결과에 따르면 길이 1024인 FFT 연산을 SIMD 프로세서에서 수행하는데 있어서 Bruun 알고리즘은 Cooley-Tukey 알고리즘에 비해서 약 1.2배의 더 높은 처리성능을 보이지만, 약 4 배 더 큰 데이터 메모리를 필요로 한다. 따라서 데이터 메모리에 대한 제약이 큰 경우가 아니라면 SIMD 프로세서에서 Bruun 알고리즘이 FFT 연산에 적합하다.
최근 모바일 멀티미디어 기기들의 사용이 증가하면서 고성능, 저전력 멀티미디어 프로세서에 대한 필요성이 높아지고 있는 추세이다. 주문형반도체 (ASIC)는 모바일 멀티미디어에서 요구되는 고성능을 만족시키지만 다양한 형태의 멀티미디어 애플리케이션에서 요구되는 범용성을 만족시키지 못한다. 반면 DSP기반의 시스템은 범용성에 기인하여 다양한 형태의 애플리케이션에서 사용될 수 있으나, 주문형반도체 보다 높은 가격, 전력소모 및 낮은 성능을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 범용성을 유지하면서 고성능, 저전력으로 영상데이터 처리가 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD)처리 방식의 매니코어 프로세서를 제안한다. 제안한 SIMD기반 매니코어 프로세서는 16개의 프로세싱 엘리먼트(processing element, PE)로 구성되어 영상데이터 처리에 내재한 무수한 데이터 레벨 병렬성을 높인다. 모의 실험한 결과, 제안한 SIMD기반 매니코어 프로세서는 현재 상용 고성능 프로세서보다 평균 22배의 성능, 7배의 에너지 효율 및 3배의 시스템 면적 효율을 보였다.
In this paper, we implemented and evaluated the performance of a vector-based rasterization algorithm of 3D graphics using a SIMD-based many-core processor that consists of 4,096 processing elements. In addition, we compared the performance and efficiency of the rasterization algorithm using the many-core processor and commercial GPU (Graphics Processing Unit) system which consists of 7 GPUs and each of which have 512 cores. Experimental results showed that the SIMD-based many-core processor outperforms the commercial GPU system in terms of execution time (3.13x speedup), energy efficiency (17.5x better), and area efficiency (13.3x better). These results demonstrate that the SIMD-based many-core processor has potential as an embedded mobile processor.
MAC(Multiply and ACcumulate) 연산은 DSP와 멀티미디어 데이터 처리의 핵심이 되는 연산이다. 기존의 DSP 혹은 내장형 프로세서의 MAC 연산기들은 주로 3사이클의 latency를 가지며, 한번에 하나씩의 데이터를 처리하므로 성능에 한계를 보인다. 따라서 고성능의 범용 프로세서들은 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 연산을 지원하는 MAC 연산기를 실행 유닛으로 내장하는 추세이다. 하지만 이러한 고성능의 연산기는 고성능 범용 프로세서의 특성상 다양한 동작 모드를 지원해야 하고 clock 주파수가 높아야 하므로 파이프라인 기법을 사용하고 이에 따른 컨트롤이 복잡하여 하드웨어 설계가 까다롭고 면적이 큰 문제가 있다. 본 논문에서는 내장형 프로세서에 적합한 64비트 폭을 갖는 SIMD MAC 연산기를 설계하였다. 한 사이클에 누적연산까지 모두 완료하도록 하여 파이프라인 제어의 필요성을 없앴고, 기존의 Booth 곱셈기 구조에 기반하여 약간의 회로 추가로 SIMD 연산이 가능하도록 하였다.
프로세서 기술은 공정비용의 증가와 전력 소모 때문에 단순 동작 주파수를 높이는 방법이 아닌 다수의 프로세서를 집적하는 병렬 프로세싱 기술 발전이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어에 내재한 무수한 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 기반 병렬 프로세서를 소개하고, 또한 이러한 SIMD 기반 병렬 프로세서 아키텍처에서 이미지/비디오 픽셀을 효율적으로 처리 가능한 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어를 제안한다. 제안하는 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어는 48비트 데이터패스 아키텍처에서 4개의 12비트로 분할된 레지스터에 4개의 8비트 픽셀을 저장하고 동시에 처리함으로써 기존의 멀티미디어 전용 명령어에서 발생하는 오버플로우 및 이를 해결하기 위해 사용되는 패킹/언팽킹 수행의 상당한 오버헤드를 줄일 수 있다. 동일한 SIMD 기반 병렬 프로세서 아키텍처에서 모의 실험한 결과, 제안한 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어는 baseline 프로그램보다 2.3배의 성능 향상을 보인 반면, 인텔사의 대표적인 멀티미디어 전용 명령어인 MMX 타입 명령어는 baseline 프로그램보다 단지 1.4배의 성능 향상을 보였다. 또한, 제안한 명령어는 baseline 프로그램보다 2.5배의 에너지 효율 향상을 보인 반면, MMX 타입 명령어는 baseline 프로그램보다 단지 1.8배의 에너지 효율 향상을 보였다.
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전통 현악기인 가야금의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 방식의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안하는 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 가야금의 12개현을 제어하기 위해 12개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 가야금 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 음 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 12개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서(TI TMS320C6416, ARM926EJ-S, ARM1020E)보다 실행 시간에서 5.6~11.4배, 에너지 효율에서 553~1,424배의 향상을 보였다.
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법이다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기타의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터 (Single Instruction Multiple Data, SIMD)처리 방식의 병렬 프로세서를 제안한다. 대표적인 현악기인 기타의 6개 현을 제어하기 위해 6개의 프로세싱 엘리먼트 (Processing Element, PE)로 구성된 SIMD기반 병렬 프로세서를 사용하였다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 기타 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 6개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1 kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의 실험 결과, 제안한 SIMD기반 병렬 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서인 TI사의 TMS320C6416보다 실행 시간에서 8.9배, 에너지 효율에서 39.8배의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 실생활에 많이 사용되는 멀티미디어의 연산에 꼭 필요한 명령어를 수행할 수 있는 저면적의 저전력 SIMD MAC/MAS(Single Instruction Multiple Data Multiply and ACcumulate/Multiply And Subtract)를 개발하였다. 개발의 목적이 이전에 개발된 64-bit의 고면적, 고성능 MAC/MAS를 저면적, 저비용화하면서 성능 저하를 최소화 하는 것이었기 때문에 이전에 개발된 구조와 비교함으로써 이번 연구의 성과를 판단하였다. 본 논문의 내용은 크게 SIMD MAC의 설계에 대한 내용, 본 설계가 이전의 설계와의 차별성, 그리고 합성 결과 및 결론으로 이루어져 있다. 설계 결과, 이전에 설계되었던 고성능의 64비트 SIMD MAC/班AS에 비해 전체적인 하드웨어의 크기는 32%로 축소되었다. 이는 임베디드 DS(Digital Signal Processor)에 적합하도록 ISA(Instruction Set Architecture)를 개선하였고, 내부 데이터의 대역폭을 32비트로 줄였으며 하드웨어를 보다 최적화하여 설계하였기 때문으로 판단된다.
이 논문은 SDR 시스템용으로 개발된 기저대역 프로세서인 SODA-II를 활용하는데 필요한 프로그래밍 모델에 대한 것이다. SODA-II는 4개의 프로세서로 구성되는 멀티코어 시스템으로 한 코어에는 SIMD 데이터패스와 직렬 데이터패스가 모두 구현되어 있어 벡터 연산과 직렬 연산이 혼재하는 기저대역 신호처리 동작에 적합하다. SODA-II에 대한 프로그래밍 모델은 C 언어 라이브러리 형태를 가진다. 라이브러리 함수가 SODA-II의 SIMD 데이터패스를 구동시키는데 필요한 세부적인 제어동작을 모두 처리하므로 사용자는 SIMD 데이터패스 구조에 대한 자세한 이해 없이 기저대역 신호처리 알고리즘을 구현할 수 있다. 이 논문에서는 기저대역 신호처리의 핵심 연산들이 SODA-II에서 어떤 형태로 구현되는지 설명하고 응용의 예로 W-CDMA 다중 경로 탐색기와 OFDM 복호기 동작을 SODA-II에서 구현한 결과를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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