• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.577-579
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• 2004

전원을 전적으로 배터리에 의존하는 모바일 임베디드 시스템은 배터리 용량의 한계 때문에 효율적인 에너지의 사용이 매우 중요하다. 특히 memory subsystem은 전체 system에서 소모되는 에너지에서 큰 비중을 차지한다. 이 논문은 성능 면에서 cache의 대안이 되고, cache보다 간단한 구조 때문에 전력소모가 훨씬 적은 on-chip scratch-pad memory(SPM)를 효율적으로 이용할 수 있는 소스 코드 변환 방법 및 SPM 관리방법을 제안한다. 각 함수 단위로 코드 변환을 하며, 어떤 변수를 SPM에 할당하기 위한 소스코드 변환을 했을 때, 소스코드 분석만으로 알 수 있는 변수의 정적인 참조 횟수를 가중치로 고려하여, 코드 변환 후 메모리 참조에 의한 실행 시간과 에너지 소모를 계산하고 이를 바탕으로 SPM에 할당한 변수를 결정한 다음 실제 그 코드 변환을 적용한다. 제안된 코드 변환은 컴파일러에 의해 자동화 될 수 있다. 10개의 임베디드 벤치마크 프로그램을 이용하여 본 논문에서 제안하는 방법의 성능 평가를 한 결과, 실행 시간은 평균 23% 향상되고 에너지 소모는 평균 49% 감소함을 알 수 있다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• v.9 no.2
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• pp.51-72
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• 2015

Time predictability is crucial in hard real-time and safety-critical systems. Cache memories, while useful for improving the average-case memory performance, are not time predictable, especially when they are shared in multicore processors. To achieve time predictability while minimizing the impact on performance, this paper explores several time-predictable scratch-pad memory (SPM) based architectures for multicore processors. To support these architectures, we propose the dynamic memory objects allocation based partition, the static allocation based partition, and the static allocation based priority L2 SPM strategy to retain the characteristic of time predictability while attempting to maximize the performance and energy efficiency. The SPM based multicore architectural design and the related allocation methods thus form a comprehensive solution to hard real-time multicore based computing. Our experimental results indicate the strengths and weaknesses of each proposed architecture and the allocation method, which offers interesting on-chip memory design options to enable multicore platforms for hard real-time systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.784-786
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• 2005

SPM (Scratch-Pad Memory)을 위한 코드 배치 기법과 demand paging기법을 Post pass optimizer를 사용하여 구현한다. 코드 배치 문제는 ILP (Integer Linear Programming) 문제로 변환하여 해결한다. 최적 화기는 ILP 해답의 질을 높이기 위해 응용 프로그램의 프로파일 정보를 사용하고, 코드로부터 natural loop을 추출한다. 또한 SPM을 사용하여 demand paging을 할수 있도록 추가 코드를 삽입한다. 이 기법을 사용해 6개의 내장형 응용 프로그램을 실험하였고, 프로그램 크기의 $20\%$에 해당하는 SPM에 대해 전력 소모는 $75.9\%$로 감소하였고 성능은 $54.5\%$ 증가하였다.