캐시 선인출 기법은 메모리 참조에 따른 지연시간을 줄이는 효과적인 방법이다. 그러나 너무 적극적인 선인출은 캐시 오염을 유발시켜 선인출에 의한 장점을 상쇄시킨다. 본 연구에서는 캐시의 오염을 줄이기 위해 동적으로 필터 테이블을 참조하여 선인출 명령을 수행할 지의 여부를 결정하는 4가지 필터링 방법들을 비교 평가한다. 비교 연구를 위한 이상적인 필터링 구조를 제안하였으며, 기존 연구에서의 잠김 현상을 개선하기 위한 이진 상태 구조를 제안하였다. 또한, 정교한 필터링을 위한 블록주소 참조 방식을 제안하였다. 일반적으로 많이 사용되는 일반 벤치마크 프로그램과 멀티미디어 벤치마크 프로그램들에 대하여 실험한 결과, 캐시 미스율이 이진 상태 구조는 평균 5.6%, 블록주소 참조 구조는 7.9% 각각 감소하였다.
본 논문은 차량형 네트워크에서 고급화된 루트 조회 요청의 응답시간을 측정하는 시뮬레이터를 구현하고 그 측정된 결과를 도시한다. 이산 이벤트 시뮬레이터에 기반하여 서버의 주기적 업데이트, 게이트웨이에서의 레코드당 리프레쉬, 차량으로부터의 조회 요청 발생 등의 사건들을 정의하고 이에 대한 동작을 구현한다. 시간 지역성을 대표하는 LRU 방식과 공간 지역성을 대표하는 FAR 방식의 성능을 측정하기 위해 참조시간을 기록하는 자료구조와 경위도 좌표를 거리로 변환하는 모듈을 작성하였으며 기존의 위치 이력 데이터로부터 조회 요청을 생성한다. 응답시간을 측정한 결과는 공간 지역성이 시간 지역성보다 응답시간에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났으며 낮은 프리페치 부하에서 최대 4배 가량의 응답시간 차이를 보인다.
본 논문에서는 저전력 모바일 IP 스토리지를 위한 재구성 가능 선반입 버퍼 기반의 WLAN 전력제어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 모바일 IP 스토리지에 있는 멀티미디어 컨텐츠의 품질에 따라 선반입 버퍼의 크기를 자동적으로 결정하고 멀티미디어 컨텐츠가 실행되는 동안 On-Off 동작을 기반으로 WLAN 전력을 동적으로 제어한다. 제안된 기법을 PXA270 기반 모바일 단말, 임베디드 리눅스 2.6.11, 인텔 iSCSI 참조 코드, 그리고 Cisco Aironet 350 PCMCIA WLAN 카드를 사용하여 구현하고 성능을 평가한 결과 모바일 단말의 소모전력이 1.5배 이상 개선됨을 확인하였다.
Data access characteristics can directly affect the efficiency of the system execution. This research is to design an accurate predictor by using historical memory access information, where highly accessible data can be migrated from low-speed storage (SSD/HHD) to high-speed memory (Memory/CPU Cache) in advance, thereby reducing data access latency and further improving overall performance. For this goal, we design a locally weighted linear regression prefetch scheme to cope with irregular access patterns in large graph processing applications for a DARM-PCM hybrid memory structure. By analyzing the testing result, the appropriate structural parameters can be selected, which greatly improves the cache prefetching performance, resulting in overall performance improvement.
심캐시(Shimcache, AppCompatCache) 파일은 Windows 운영체제에서 응용 어플리케이션 간의 운영체제 버전 호환성 이슈를 관리하는 파일이다. 호환성 문제가 발생한 응용 어플리케이션에 대한 정보가 심캐시에 기록되며 프리패치 (Prefetch) 파일이나 레지스트리의 UserAssist 키 등과 같이 응용 어플리케이션의 실행 흔적을 기록한다는 점에서 포렌식적 관점에서 중요한 아티팩트이다. 본 논문에서는 심캐시의 구조를 분석하여 심캐시 파일을 통해 얻을 수 있는 응용 어플리케이션의 정보를 소개하고, 기존 툴 상용도구의 개선을 통해 완전 삭제 등 안티 포렌식 도구의 실행 흔적을 탐지하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 변위 필드를 이용해 히스토리 레코드를 생성하는 방법과 히스토리 레코드의 기준이 되는 트리거 블록에 우선 순위를 부여하여 효율적인 캐시 교체를 가능하게 하는 하드웨어 프리페치 기법을 제안한다. 히스토리 레코드의 트리거 블록을 기준으로 히스토리를 생성하기 때문에 프로그램의 시퀀스를 고려할 수 있으며, 히스토리를 변위 값으로 저장하기 때문에 트리거 주소와 변위필드에 저장된 값을 더해 빠르게 명령어 또는 데이터 주소를 프리페치 할 수 있다. 또한, 트리거 블록에 우선순위를 부여하고 캐시 교체 정책으로 랜덤 교체 방법을 사용해 캐시 공간이 가득 찼을 때 우선순위가 낮은 블록부터 랜덤하게 교체하는 방법을 제안한다. 제안하는 하드웨어 프리페처의 성능을 평가하기 위해 메모리 분석 시뮬레이터인 gem5와 PARSEC 벤치마크 프로그램을 사용하였다. 그 결과 비트벡터를 이용해 공간영역을 생성하는 기존의 하드웨어 프리페처와 비교해 L1 데이터 캐시의 미스율은 평균 약 44.5% 감소하였고 L1 명령어 캐시의 미스율은 평균 약 31% 감소하였다. 또한 IPC (Instruction Per Cycle)는 평균 약 23.7% 향상을 보였다.
EISC ISA를 기반으로 한 64 비트 고성능 내장형 마이크로프로세서 AE64000의 효과적인 성능 향상을 위해서 비용 대비 성능 향상이 우수한 분기 예측 기법을 도입하여 AE64000 파이프라인에 적합한 분기 예측기를 추가로 설계하고 SPEClnt 벤치마크 및 타 내장형 벤치마크의 성능 분석 시뮬레이션을 통해 최적의 분기 예측기의 구조를 결정하였다. AE64000에서 LERI 명령 처리를 위해 AE64000 파이프라인에 추가된 독특한 IFU에 의하여 복잡성을 갖지만, IF 단계의 PC 대신에 IFU 단계의 PrePC를 이용하여 분기 명령을 명령어 prefetch 단계에서 예측함으로써, 올바른 분기 예측시 분기로 인한 손실을 제거할 수 있다. 결과적으로 최종 선정된 최적의 분기 예측기는 Verilog로 구현하여 AE64000 프로세서 코어 모델과 통합 합성하였고 아울러 추가되는 면적과 최종 목표 클럭에 동작하기 위한 타이밍 분석을 통해 최종 생산에 적합하도록 설계된 분기 예측기의 기능 및 타이밍 검증을 수행하였다. 최종 구현된 분기 예측기는 프로세서 칩 전체의 1% 미만의 비용으로 최고 12%의 성능 향상을 달성하여 성능 대비 면적의 효율성에서 높은 결과를 보였다.
본 논문은 여러 가지 그래픽스 시스템에서 사용될 수 있는 GP(graphics & processor)의 기능적 설계와 검증에 대해 기술한다. GP는 두 부분으로 나뉘어지는데 하나는 CPU이고 다른 하나는 입출력 기능을 담당하는 부분이다. 그래픽스 명령어를 빨리 수행하기 위해 CPU는 특별한 연산기와 배럴 쉬프터 및 윈도우 비교기를 가지고 있으며 명령어를 미리 읽어오기 위한 FIFO도 가지고 있다. 입출력 부분은 GP의 국소 메모리를 구성하고 있는 VRAM과 DRAM을 제어하고, 모니터를 동작시키기 위한 신호들을 발생시키며 HP(host processor)와의 정보교환을 담당한다. CPU의 기능 검증은 Daisy 워크스테이션에서 행해졌으며 입출력 부분은 실리콘 컴파일러의 일종인 GENESIL을 사용하여 설계되었다.
컨덱스트 인식 환경에서의 정보 검색 기법은 유비쿼터스 컴퓨팅에서의 핵심 연구 분야 중 하나이다. 컨텍스트 인식 환경에서의 정보 검색 기법에서 정보의 정확성과 신속성은 중요한 고려요소이다. 이를 위해 본 논문에서는 컨텍스트의 레벨화 특성을 이용한 검색 기법을 통해 정보를 정확하고 신속하게 검색하는 새로운 기법을 제안한다. 컨텍스트의 레벨화 특성에 가장 적합한 정보를 검색하기 위해 규칙을 추출한다. 현재 컨텍스트 값과 규칙을 사용하여 가까운 미래에 나타날 컨텍스트 값별 권유 정보를 추출한다. 그리고 접근 점수를 이용하여 가장 가까운 미래에 나타날 레벨화된 컨텍스트 값별 권유 정보를 프리패칭한다. 제안한 기법에서는 컨텍스트의 레벨화 특성을 이용한 권유 정보를 미리 저장함으로써 사용자의 컨텍스트 값이 변경될 때 마다 정확하고 신속하게 정보를 검색할 수 있다.
본 논문에서는 S/w 관리 TLB(Translation Lookaside Buffer)의 실패 패널티를 감소시키기 위하여 사용될 TLB 엔트리를 선인출하여 S/W관리 TLB의 초기 접근 실패를 감소시키는 새로운 기법을 제시한다. 이 방법은 특별한 응용 프로그램에만 동작하는 것은 아니다. 제안하는 방법의 핵심은 임의의 페이지에 대한 첫 번째의 TLB 접근 전에 선인출 명령어를 수행하여 TLB 실패 분류법을 제안하고, 이를 이용한 알고리즘과 구현방법을 기술하며, 정량적인 분석에 의해 제안한 기법이 S/W 관리 TLB의 성능 향상을 위한 유효한 기법임을 보인다. 또 제안한 방법이 S/W 관리 TLB에서 버스 트래픽을 감소시키는 부가적인 장점에 대해 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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