Abstract
As the complexity of SoC (System-on-Chip) design increases dramatically. traditional system performance analysis and verification methods based on RTL (Register Transfer Level) are no more valid for increasing time-to-market pressure. Therefore a new design methodology is desperately required for system verification in early design stages. and hardware software (HW-SW) cosimulation at TLM (Transaction Level Modeling) level has been researched widely for solving this problem. However, most of HW-SW cosimulators support few restricted ion levels only, which makes it difficult to integrate HW-SW cosimulators with different ion levels. To overcome this difficulty, this paper proposes a multipurpose framework for HW SW cosimulation to provide systematic SoC design flow starting from software application design. It supports various design techniques flexibly for each design step, and various HW-SW cosimulators. Since a platform design is possible independently of ion levels and description languages, it allows us to generate simulation models with various ion levels. We verified the proposed framework to model a commercial SoC platform based on an ARM9 processor. It was also proved that this framework could be used for the performance optimization of an MJPEG example up to 44% successfully.
SoC(System-on-Chip)를 설계함에 있어서 칩의 복잡도 증가로 인하여, RTL(Register Transfer Level)에 기반한 기존의 시스템 성능 분석 및 검증 기법만으로는 점차 짧아지는 '시장 적기 출하(time-to-market)' 요구에 효율적으로 대응할 수 없게 되었다. 이를 극복하기 위하여 설계 포기 단계부터 지속적으로 시스템을 검증하기 위한 새로운 설계 방법이 요구되었으며, TLM(Transaction Level Modeling) 추상화 수준을 가진 하드웨어-소프트웨어(HW-SW) 통합 시뮬레이션이 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 널리 연구되고 있다. 그러나 대부분의 HW-SW 통합 시뮬레이터들은 다양한 추상화 수준 중 일부만을 지원하고 있으며, 서로 다른 추상화 수준을 지원하는 툴들 간의 연계도 쉽지 않다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 HW-SW 통합 시뮬레이션을 위한 다목적 선계 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 소프트웨어 응용의 설계를 포함하는 체계적인 SoC 설계 플로우를 제공하며, 각 설계 단계에서 다양한 기법들을 유연하게 적용할 수 있는 동시에, 다양한 HW-SW 통합 시뮬레이터들을 지원한다. 또한 플랫폼을 추상화 수준과 모델링 언어에 독립적으로 설계할 수 있어, 다양한 수준의 시뮬레이션 모델 생성이 가능하다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제안하는 프레임워크가 ARM9 기반의 강용 SoC 플랫폼을 정확하게 모델링 할 수 있는 동시에, MJPEG 예제의 성능을 44%까지 향상시키는 성능 최적화를 수행할 수 있음을 검증하였다.