• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3231-3244
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• 2016

As processor design has been transiting from homogeneous multicore processor to heterogeneous multicore processor, traditional Amdahl's law cannot meet the new challenges for asymmetric multicore system. In order to further investigate the impact factors related to the Overhead of Data Preparation (ODP) for Asymmetric multicore systems, we evaluate an asymmetric multicore system built with CPU-GPU by measuring the overheads of memory transfer, computing kernel, cache missing and synchronization. This paper demonstrates that decreasing the overhead of data preparation is a promising approach to improve the whole performance of heterogeneous system.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.163-169
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• 2014

현재 범용 컴퓨터 시스템을 구축할 때 성능을 높이기 위하여 멀티코어 프로세서가 널리 이용되고 있으며, 멀티코어 프로세서의 구조는 크게 대칭적 구조와 비대칭적 구조로 나뉜다. 비대칭적 멀티코어 프로세서는 크고 복잡한 고성능의 코어와, 작고 간단한 저성능의 프로세서들로 구성되며, 대칭적 멀티코어 프로세서에 비하여 더욱 성능과 효율이 높은 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 다양한 구성을 갖는 비대칭적 쿼드코어 및 옥타코어 프로세서에 대하여 SPEC 2000 벤치마크를 통하여 모의실험을 수행하여 그 성능을 측정하고, 대칭적 쿼드코어 및 옥타코어 프로세서와 그 성능을 비교하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.1060-1065
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• 2016

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.233-238
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• 2016

근래에 임베디드 프로세서의 성능을 향상시키기 위하여 멀티코어 프로세서 구조가 널리 이용되고 있다. 이러한 멀티코어 프로세서는 크게 대칭적 구조와 비대칭적 구조로 나뉘며, 비대칭적 멀티코어 프로세서가 대칭적 멀티코어 프로세서에 비하여 더욱 성능이 높고 효율적이라고 알려져 있다. 본 논문에서는 임베디드 프로세서에 대하여 이것을 확인하기 위하여, 다양한 구성을 갖는 비대칭적 임베디드 듀얼코어, 쿼드코어, 옥타코어 및 헥사데카코어 프로세서에 대하여 MiBench 벤치마크를 입력으로 하여 모의실험을 수행하여 그 성능을 측정하였다. 또한, 비슷한 하드웨어 규모의 대칭적 임베디드 멀티코어 프로세서와 비교하여 성능의 우수성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.180-183
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• 2013

근래의 프로세서는 하나의 다이 위에 여러 개의 코어를 배치한 멀티코어 형태를 띠고 있다. 최근에는 프로세서의 에너지 소비량을 줄이기 위해 비대칭 멀티코어를 활용하여 동일한 성능을 유지하며 소비전력을 낮추는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비대칭 멀티코어의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 대칭형 멀티코어와는 달리 실행해야 할 프로세스와 상이한 코어간의 작동 특성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 전력 소비 효율 향상을 위해 프로세스 스케줄링 알고리즘에 하이브리드 인공지능 기술인 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)를 적용하여 각 프로세스에 적합한 코어를 찾아 할당하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 프로세스 스케줄러는 리눅스의 CFS 대비 평균 35.4% 낮은 Energy Delay Product (EDP)를 보였으며 이를 통해 하이브리드 인공지능을 적용한 프로세스 스케줄링 알고리즘의 유효성을 입증하였다.