본 논문은 SIMT(Single Instruction Multi Thread)구조 GP-GPU(General Purpose Graphic Processing Unit)에서 그래픽 어플리케이션 성능을 향상시키기 위해 타일 기반 그래픽 파이프라인 구조를 제안한다. 타일 기반 그래픽 파이프라인 구조는 병렬적으로 Rasterization 단계를 처리하고, 불필요한 그래픽 처리 연산은 수행하지 않는다. SIMT구조를 통해 대용량 데이터를 병렬로 처리하여 연산 성능을 향상시켰고, 이는 3D 그래픽 파이프라인 처리의 성능을 향상하였다. 제안하는 구조를 통해 3D 그래픽 어플리케이션을 처리할 때 3D 모델을 구성하는 정점 데이터가 많아 질수록 높은 효율을 보인다. 제안하는 구조는 'RAMP'와 기존의 선행 연구를 비교하여 약 1.18배에서 최대 3배까지의 처리 성능 향상을 확인하였다.
This paper studies mechanical behavior of the superelastic shape memory alloy (SMA) rods in terms of local deformations and time via tensile loading-unloading cycles for both ends fixed end constraints. Besides the unique stress induced martensitic transformation (SIMT), SMA's time dependent behavior when it is in mixed-phase condition upon loading and unloading, also need careful attention with a view of investigating the local deformation of the structural elements made of the same material. With this perspective, the so-called stress-relaxation tests have been performed to demonstrate and investigate the local strains-total strains relationships with time, particularly, during the forward SIMT. Some remarkable phenomena have been observed pertaining to SIMT, which are absent in traditional materials and those unique phenomena have been explained qualitatively. For example, at the stopped loading conditions the two ends (fixed end and moving end of the tensile testing machine) were in fixed positions. So that there was no axial overall deformation of the specimen but some notable increase in the axial local deformation was shown by the extensometer placed at the middle of the SMA specimen. It should be noted that this peculiar behavior termed as 'inertia driven SIMT' occurs only when the loading was stopped at mixed phase condition. Besides this relaxation test for the SMA specimens, the same is performed for the mild steel (MS) specimens under similar test conditions. The MS specimens, however, show no unusual increase of local strains during the stress relaxation tests.
본 논문에서는 다양한 영상 전처리 알고리즘들을 적용할 수 있고, 영상 인식과 같이 ISP 응용 프로그램을 병렬로 처리 가능한 SIMT(Single Instruction Multiple Threads) 기반 Image Signal Processor를 제안하였다. 기존의 ISP는 입력 영상의 품질 개선을 위하여 영상 개선 알고리즘이 하드웨어로 설계되어 처리 속도는 빠르지만 다양한 영상 처리 알고리즘에 따라 성능 최적화에 어려움이 있었다. 제안한 ISP는 명령어를 기반으로 한 프로세서로서 다양한 영상 처리 알고리즘을 수행하고 SIMT 구조를 적용하여 알고리즘을 병렬로 수행해 성능을 개선하였다. 제안하는 ISP를 검증하기 위해 Xilinx Virtex-7을 탑재한 VC707 Board를 사용하였으며 cell multicore processor와 비교했을 경우 수행시간이 약 71%, ARM Cortex-A9과 ARM Cortex-A15와 비교하였을 경우 각각 63%, 33% 성능을 개선하였다.
본 논문은 Memory Latency Penalty를 개선한 SIMT Architecture 기반 Stream Processor의 Memory Operation System Architecture를 제안한다. 제안하는 구조는 Non-Blocking Cache Architecture를 적용하여 기존의 Blocking Cache Architecture에서 발생하는 Cache Miss Penalty를 개선하였고 다양한 알고리즘의 처리속도를 비교하여 제안하는 Memory Operation System Architecture를 적용한 Stream Processor의 성능 향상을 검증하였다. 실험은 각 알고리즘의 Memory 명령어의 비율에 따라 향상된 성능을 측정하여 Stream Processor의 성능이 최소 8.2%에서 최대 46.5%까지 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 SIMT 구조 기반의 멀티코어 GPGPU의 통합 ALU를 설계하였다. 조건부 분기 명령어, 데이터 이동 명령어, 정수형 산술 연산 명령어, 부동소수점 산술 연산 명령어를 처리할 수 있으며 멀티코어 GPGPU의 다양한 형태의 병렬처리 기능을 지원하기 위하여 다 수의 ALU가 탑재된다. 각 명령어 연산의 처리방식의 공통성을 회로 수준에서 통합하여 최소의 크기로 ALU를 설계하는 것이 본 논문의 주안점이다. 모든 명령어는 테스트 프로그램을 작성하여 실험하였고 CPU로 연산한 결과와 비교하여 본 논문의 ALU가 정상적으로 동작함을 검증하였다. 본 논문에서 설계한 통합 ALU의 크기는 약 2만 게이트이며 최대 동작주파수는 430MHz이다.
본 논문에서는 디스플레이 장치의 화면을 픽셀 단위로 구성하는 Rasterizer의 가속화를 위하여 SIMT구조의 GPGPU(General Purpose computing on Graphics Processing Units)를 사용하였다. GPU는 많은 수의 ALU를 가지고 있고, 병렬처리하기 때문에 연산처리가 매우 빠르다. 따라서 본 논문에서는 연산을 순차적으로 수행하는 CPU와 연산을 병렬적으로 수행하는 GPU를 이용하여 3D그래픽스 모델을 생성하는 rasterizer를 구현했다. 한 프레임 생성 시 Intel CPU를 이용한 rasterizer보다 본 논문에서 제안하는 rasterizer가 1.45배 좋은 성능을 확인하였다.
본 논문은 SIMT구조의 GPGPU에서 적은 core수로 고성능을 달성하기 위한 구조를 제안하고 설계하였다. 모바일기기에 적용하기 위한 GPGPU는 소모전력대비 성능을 높이기 위한 구조가 필수적이다. 소모전력을 줄이기 위해서 core수가 줄어든 대신 성능을 높이기 위해 thread를 관리하기 위한 warp scheduler의 size를 4로 하여 일반적인 GPGPU의 32 보다 크게 줄였다. Warp size를 적게 되면 pipeline의 idle cycle수를 줄일 수 있고 cache 메모리 접근시 miss penalty를 줄이기 위한 memory latency 적용이 효율적이다. 설계된 GPGPU는 부동소수점 연산을 포함하는 테스트 프로그램으로 연산 성능을 측정하고 28nm CMOS공정으로 소비전력을 측정하여 전력당 성능지수로 104.5GFlops/Watt를 얻었다. 본 논문의 결과는 Nvidia의 Tegra K1과 비교하였을 때 약 4배 우수한 전력당 성능지수를 보였다.
본 논문은 그래픽 처리 뿐 만 아니라 범용 연산의 가속화를 지원하기 위한 SIMT 구조 GP-GPU의 Dispatch Unit과 Operand Selection Unit을 제안한다. Warp Scheduler로부터 발행된 명령어에서 사용되는 Operand의 모든 정보를 Decoding 하면 불필요한 Operand Load가 발생하여 레지스터 부하가 발생 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Pre-decoding방법을 사용하여 Operand의 정보만을 먼저 Decoding 하여 Operand Load를 줄이고, 레지스터의 부하를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 Dispatch Unit에서 나온 Operand 정보들을 레지스터 뱅크 충돌을 방지하는 방법을 적용한 Operand Selection Unit에 전달해 전체적인 처리 성능을 향상 시켰다. Modelsim 10.0b를 이용하여 Warp Scheduler로부터 발행된 10,000개의 임의의 명령어를 처리하여 소요되는 총 Clock Cycle을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 Pre-Decoding 기능을 탑재한 Dispatch Unit과 Operand Selection Unit을 적용하여 기존의 방법들 보다 각각 약 11%, 24%의 처리 효율이 증가한 것을 확인 할 수 있었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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pp.30-37
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2016
In this paper, the method of controlling the clock that is inputted on the hardware from the application, and the hardware design method are to be proposed. When the hardware is synthesized to the Field Programmable Gate Array(FPGA), the input clock is fixed, and when the input clock is changed, the synthesis process must be passed again to require more time. To solve this problem, the Mixed-Mode Clock Manager(MMCM) module is mounted to control the MMCM module from the application. The controlled MMCM module controls the input clock of the module. The experiment was process the Neural Network algorithm in the x86 CPU and SIMT based processor mounted the FPGA. The results of the experiment, SIMT-based processors, the time that is processed at a frequency of 50MHz was 77ms, 100MHz was 34ms. There was no additional synthesis time due to a change of the clock frequency.
본 논문은 합성곱 신경망에 데이터 재사용 방법을 효과적으로 적용하여 연산 횟수와 메모리 접근 횟수를 줄일 수 있는 GPGPU구조를 제안한다. 합성곱은 kernel과 입력 데이터를 이용한 2차원 연산으로 kernel이 slide하는 방법으로 연산이 이루어 진다. 이때, 합성곱 연산이 완료될 때 까지 kernel을 캐시메모리로 부터 전달 받는 것이 아니고 내부 레지스터를 이용하는 재사용 방법을 제안한다. SIMT방법으로 명령어가 실행되는 GPGPU의 원리 이용하여 데이터 재사용의 효과를 높이기 위해 합성곱에 직렬 연산 방식을 적용하였다. 본 논문에서는 레지스터기반 데이터 재사용을 위하여 kernel을 4×4로 고정하고 이를 효과적으로 지원하기 위한 warp 크기와 레지스터 뱅크를 갖는 GPGPU를 설계하였다. 설계된 GPGPU의 합성곱 신경망에 대한 성능을 검증하기 위해 FPGA로 구현한 뒤 LeNet을 실행시키고 TensorFlow를 이용한 비교 방법으로 AlexNet에 대한 성능을 측정하였다. 측정결과 AlexNet기준 1회 학습 속도는 0.468초이며 추론 속도는 0.135초이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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