본 연구에서는 대칭 및 비대칭 암호화 알고리즘을 가속화하기 위해, 다수 혹은 긴 워드 연산을 위한 레지스터 파일 확장 구조 (Register File Extension for Multi-words or Long-word Operation: RFEMLO)라는 새로운 레지스터 파일 구조를 제안한다. 암호화 알고리즘은 긴 워드 피연산자에 대한 명령어를 통하여 가속화 할 수 있다는 점에 착안하여, RFEMLO는 하나의 레지스터 명을 통해 여러 개의 레지스터에 접근할 수 있도록 하여 여러 연산자에 대해 동일한 연산을 수행할 수 있도록 하거나, 여러 개의 레지스터를 하나의 데이터로 사용할 수 있게 한다. RFEMLO는 긴 워드 피연산자에 대한 명령어 집합의 추가와 이를 지원하는 기능 유닛을 추가함으로서 범용 프로세서에 적용할 수 있다. 제안된 하드웨어 구조와 명령어 집합의 효율성을 평가하기 위해 Simplescalar/ARM 3.0을 사용하여 대칭 및 비대칭의 다양한 암호화 알고리즘에 적용하였다. 실험 결과, RFEMLO을 적용한 순차적 파이프라인을 가진 프로세서에서 대칭 암호화 알고리즘의 경우 $40%{\sim}160%$의 성능 향상을, 비대칭 암호화 알고리즘의 경우 $150%{\sim}230%$의 높은 성능향상을 얻을 수 있었다. RFEMLO의 적용을 통한 성능 항상은 이슈 폭의 증가를 이용한 슈퍼스칼라 구현에 따른 성능 향상과 비교할 때, 훨씬 적은 하드웨어 비용으로 효과적인 성능 향상을 얻을 수 있음을 확인하였으며 슈퍼스칼라 프로세서에 RFEMLO를 적용하는 경우에도 대칭 암호화 알고리즘에서는 최대 83.6%, 비대칭 암호화 알고리즘에서는 최대 138.6%의 추가적인 성능향상을 얻을 수 있었다.
다중 포트를 가진 레지스터의 장점은 읽기 접근에 대해서는 한번에 여러 병령어에서 레지스터를 공유할 수 있다는 것이다. 여기서는 높은 수준에서 이러한 다중 포트 레지스터를 가진 파이프라인 수퍼 스칼라 프로세서에서의 타이밍 특성과 자원 제한을 묘사하기 위한 정형방법을 제시한다. 특히, 파이프 라인 명령어가 순서대로 들어오는 경우에 대해서 먼저 병세하고, 순서에 상관없이 어느 싸이클에 검색 가능한 명령어들 중에서 동시에 실행 가능한 명령어 짝을 찾아 실행시키는 수퍼 스칼라 파이프라인 방식인 비순차(Out-of-Order) 명령어 수퍼 스칼라 방식에서의 타이밍 분석으로 확장하였다. 명령어 명세에는 프로세스 대수(Process Algebra)기반의 정형기법인 ACSR(Algebra of Communicating Shared Resources)을 이용하여 모델링한다.
고성능 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측(value prediction) 방식은 명령의 결과 값을 미리 예측하고, 이 후 데이타 종속 관계가 있는 명령들에게 값을 조기에 공급함으로써 이들 명령들을 모험적으로 실행하여 성능을 향상시키는 방식이다. 값 예측으로 성능을 향상시키기 위해서는 예측 실패 시에 효율적으로 복구하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 값 예측 실패 시에 잘못 예측된 값을 사용하여 모험적으로 수행된 명령들만을 순차적으로 취소하고 복구한 후에 재이슈하는 값 예측 실패 복구 메커니즘(value misprediction recovery mechanism)을 제안한다. 제안된 복구 방식은 한번에 모든 종속명령들을 검색하지 않음으로써 파이프라인을 정지시키지 않는다. 즉, 파이프라인이 진행되는 순서에 따라 순차적으로 값 예측이 틀린 종속명령만을 선택적으로 취소하고 재이슈하여 불필요한 취소와 재이슈를 줄임으로써 값 예측 실패 시에 손실을 줄인다.
데이타 종속성은 명령어 수준 병렬성을 향상시키는데 중요한 장애요소가 되고 있으며, 최근 여러 논문에서 데이타 종속을 제거하기 위하여 결과 값을 예상하는 방법이 연구되고 있다. 혼합형 결과 값 예측기는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만, 동일한 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 엔트리를 갖게되어 높은 하드웨어의 비용을 필요로 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정적 및 동적 분류 정보를 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 혼합형 결과 값 예측기를 제안한다. 제안된 예측기는 반입 단계 동안 정적 분류 정보를 사용하여 적절한 예측기에 할당함으로써 테이블 크기를 효과적으로 감소시켰고 예상정확도를 향상시켰다. 또한 제안된 예측기는 동적 분류를 사용하여“Unknown”유형의 명령어에 가장 적절한 예측방법을 선택하도록 하여 예상 정확도를 더욱 향상시켰다. SimpleScaiar/PISA 툴셋과 SPECint95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 정적 분류 정보를 사용하였을 경우 평균 예상 정확도가 85.1%, 정적 및 동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.6%의 평균 예상 정확도를 얻을 수 있었다.
프로세서 성능향상에 일반적으로 이용되어 오던 명령어 수준의 병렬성은 이제 그 한계를 드러내고 있다. 명령어 수준의 병렬성을 이용하는데 장애가 되는 요인 중에 하나는 분기문에 의한 제어 흐름의 변화이다. 단일 칩 멀티프로세서는 쓰레드 수준의 병렬성을 이용하는 프로세서이다. 그러나 다중 쓰레드를 고려하지 않고 작성된 프로그램을 수행하는 경우에는 단일 칩 멀티프로세서의 성능을 최대한 사용할 수 없는 단점이 있다. 이와 같은 두 가지 성능 저하 요인을 극복하기 위해 본 논문에서는 다중 경로 수행 기법을 단일 칩 멀티프로세서에 적용한 분기 동시 수행 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 유휴 중인 프로세서를 이용하여 조건 분기의 두 흐름을 모두 수행하게 한다. 이를 통하여 분기문에 의한 제어 흐름이 끊기는 것을 막고 유휴 시간을 줄여서 프로세서의 효율을 높일 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제시한 분기 동시 수행의 효과를 분석한 결과 분기 동시 수행으로 약 20%의 유휴 시간이 감소하였고, 분기 예측 성공률은 최대 10% 향상 되었다. 전체적으로 일반적인 단일 칩 멀티프로세서에 비해 최대 39%의 성능 향상을 이루었고, 슈퍼스칼라 프로세서에 비해 최대 27%의 성능 향상을 이루었다.
현대 마이크로프로세서는 적정수준의 전력소모에 고성능의 애플리케이션성능을 요구한다. 전력소모와 성능향상의 상호보정 측면에서 볼때, 명령어 윈도우(Instruction window)는 특별히 중요한 구성요소이다. 이는 명령어 윈도우의 크기를 확장하면 성능향상을 가능하도록 하지만, 기존의 명령어 구조를 그대로 이용하여 크기만 늘리는 것은 전력소모와 복잡도 측면에서 불리하기 때문이다. 본 연구에서는 전력소모를 감소하기 위해서 직접 검색 테이블(Direct table lookup :DTL)을 사용하여 명령어 윈도우에서 발생하는 연관 검색을 최소화한다. 이를 위해 비트 벡터(bit-vector) 기반의 태그 변환 기법을 제안하여 데이터 종속성 및 자원 충돌 현상을 효과적으로 해결한다. 본 논문에서는 SPEC2000 벤치마크를 활용하여 성능평가를 수행하여 제안된 기법이 기존 방법 대비 24.45%의 전력소모 개선 효과를 나타냄을 확인하였다.
최근에 프로세서-메모리간 성능격차 문제를 완화하기 위하여 내장캐시의 접근실패율을 낮추고 메모리 대역폭을 확장하는 내장캐시 압축시스템이 제안되었다. 내장캐시 압축시스템은 데이타를 압축해 저장함으로써 내장캐시의 실질적 저장공간을 확장하고, 메모리 버스에서 데이타를 압축해 전송함으로써 실질적 메모리 대역폭을 확장한다. 본 논문에서는 이와 같은 내장캐시 압축시스템을 확장해 기존의 주 메모리 압축시스템과 병합해 설계한 이종 메모리 압축시스템을 제안한다. 주 메모리의 기억공간을 효율적으로 확장하고, 내장캐시의 접근실패율을 낮추고, 메모리 대역폭을 확장하고, 압축캐시의 복원시간을 줄이고, 설계 복잡도를 낮추기 위하여 몇 가지 새로운 기법들을 제시한다. 제안하는 시스템과 비교대상 시스템의 성능은 슈퍼스칼라 구조의 마이크로프로세서 시뮬레이터를 수정하여 실행기반 시뮬레이션을 통해 검증한다. 본 논문에서 사용한 실험방법은 기존의 트레이스기반 시뮬레이션과 비교해 보다 높은 정확도를 갖는다. 실험결과 주 메모리 확장에 따른 이득을 고려하지 않은 경우에 제안하는 시스템은 일반 메모리시스템에 비하여 수행시간을 내장캐시의 크기에 따라 최대 4-23%가량 단축한다. 제안하는 시스템의 데이타 메모리와 코드 메모리의 확장비율은 각각 57-120%와 27-36%이다.
파이프라인과 슈퍼스칼라 방식 그리고 동적 스케줄링 기법이 일반화된 시스템 구조 하에서, 분기 명령어에 대한 분기 예측 정확도는 프로세서 입장에서 뿐만 아니라 시스템 전체적인 성능에 있어서 큰 영향을 미친다. 이는 분기 예측이 실패했을 경우 잘못된 분기 예측으로 인한 페널티가 발생하기 때문이며, 이러한 페널티는 파이프라인의 길이가 깊어지고 더욱 많은 수의 명령어가 동시에 실행되는 환경일수록 더 큰 값을 가진다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 높이기 위해서, 분기 예측과 관련된 신경망을 구축하여 이론 통해 분기 예측에 필요한 각 요소별 가중치의 경향을 분석한다. 그 결과, 높은 가중치를 가지는 구성 요소를 기존의 분기 예측 기법에 추가시킨 새로운 형태의 분기 예측 기법을 제안한다. 제안된 새로운 기법은 실행 구동방식의 시뮬레이터인 Simple Scalar를 통하여 모의실험 되었으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 "분기 명령어의 방향 정보를 내포하는 새로운 기법(direction-gshare)"이 기존의 gshare 기법과 비교하여 동일한 하드웨어 복잡도를 가지면서도 일반적인 Bimodal 기법이나 이단계 적응형 분기 예측 기법 혹은 그의 변형인 gshare 기법에 비하여 분기 예측의 정확도가 최대 4.1%, 평균 1.5% 더 우수한 결과를 보였으며, 최적의 방향 정보 내포량에 대해서는 최대 11.8%, 평균 3.7%의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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