3차원 멀티코어 프로세서는 기존의 멀티코어 프로세서에서 문제가 되던 연결망 지연시간과 전력문제를 해결할 수 있는 새로운 프로세서 설계기술이다. 하지만, 전력밀도의 증가로 인해 발생하는 열섬현상은 3차원 멀티코어 프로세서의 새로운 문제점으로 두드러지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 동적 온도 관리 기법이 사용되지만, 동적 온도 관리 기법을 적용하면 시스템에 성능 저하가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 3차원 멀티코어 프로세서에서 문제가 되는 열섬현상을 해결하기 위해 고온의 유닛을 대상으로 동적 온도 관리 기법을 적용하고자 한다. 실험대상으로는 시스템 성능에 많은 영향을 미치고 높은 접근 때문에 고온이 발생하는 TLB 유닛을 사용하고자 한다. 특히, 시스템의 성능 저하를 줄이기 위해서 기존의 시스템보다 낮은 성능을 보이는 마이크로 TLB 구조를 적용해 보고자 한다. 성능이 낮은 구조의 경우 일반적으로 더 낮은 온도 분포를 보이며 동적 온도 관리 기법에 영향을 덜 받기 때문에 동적 온도 관리 기법만 적용한 구조보다 더 낮은 성능 저하를 보일 수 있다. 실험결과 동적 온도 관리 기법을 적용한 경우 기존의 시스템에 비해 23.4%의 성능 저하가 발생하고 마이크로 TLB 구조를 적용한 경우 27.1%의 성능 저하가 발생함을 알 수 있다.
마이크로프로세서의 온도 관리를 위해 사용되는 대표적인 기술인 동적 온도 관리 기법이 적용되면 임계온도 이상의 발열 발생시 온도를 제어하기 위해 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 마이크로프로세서의 발열 온도를 낮추면 동적 온도 관리 기법을 통해 온도를 제어하는 시간이 줄어들면서 성능 저하를 최소화 시킬 수 있다. 본 논문에서는 유닛의 발열 제어를 위해 사용되는 연산 이관시 유닛을 선택하는 기준에 대한 다양한 기법들을 모의 실험을 통하여 비교 분석함으로써 유닛의 발열 현상으로 인한 마이크로프로세서의 성능 저하를 최소화시킬 수 있는 방안을 도출하고자 한다. 모의 실험 결과, 동적 연산 이관 기법에서 임계 온도와 유닛 온도 사이의 차이를 기준으로 동작할 유닛을 선택하는 기법이 발열에 가장 효과적으로 대응하여 성능이 우수하다는 것을 확인할 수 있다.
프로세서의 성능을 효율적으로 증가시키기 위한 기법 중 하나로 명령어 수준의 병렬성을 높이는 추론적 수행(Speculative execution)이 사용되고 있다. 추론적 수행 기법의 효율성을 결정하는 가장 중요한 핵심 요소는 분기 예측기의 정확도이다. 하지만, 높은 예측율을 보장하는 복잡한 구조의 분기 예측기를 최근 주목 받고 있는 3차원 구조 멀티코어 프로세서에 적용하는데 있어서는 발열 현상이 큰 장애요소가 될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 3차원 구조 멀티코어 프로세서에서 발생할 수 있는 분기 예측기의 높은 발열 문제를 해결하기 위해 두 가지 기법을 제시하고, 이에 대한 효율성을 상세하게 분석하고자 한다. 첫번째 기법은 분기 예측기의 온도가 임계 온도 이상으로 올라가는 경우 분기 예측기의 동작을 일시적으로 정지시키는 동적 온도 관리 기법이고, 두번째 기법은 3차원 구조 멀티코어 프로세서의 각 층 별로 온도를 고려하여 서로 다른 복잡도를 지닌 분기 예측기를 차등 배치하는 기법이다. 두 가지 기법 중에서 복잡도를 고려한 차등 배치 기법은 평균 $87.69^{\circ}C$의 온도를 나타내는 반면, 동적 온도 관리 기법은 평균 $89.64^{\circ}C$의 온도를 나타내었다. 그리고, 각 층에서 발생하는 온도 변화율을 각 기법에 대하여 비교한 결과, 동적 온도 관리 기법의 온도 변화율은 평균 $17.62^{\circ}C$을 나타내었고 복잡도 차등 배치 기법의 온도 변화율은 평균 $11.17^{\circ}C$을 나타내었다. 이러한 온도 분석을 통하여 3차원 멀티코어 프로세서에서 분기 예측기의 온도를 제어하였을 경우, 복잡도 차등 배치 기법을 적용하는 것이 더 효율적임을 알 수 있다. 성능적인 측면을 분석한 결과, 동적 온도 관리 기법은 해당 기법을 적용하지 않았을 경우보다 평균 27.66%의 성능하락을 나타내었지만, 복잡도 차등 배치 기법은 평균 3.61%의 성능 하락만을 나타내었다.
동적 온도 제어 기술은 마이크로프로세서 내부 특정 유닛의 온도가 크게 올라가는 열섬 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 기법으로 냉각 비용을 감소시키고 칩의 신뢰성을 높인다는 장점이 있지만, 기법 적용으로 인해 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 부동소수점 응용 프로그램 수행 시 발열 문제를 해결하기 위해 적용되는 동적 온도 제어 기술로 인한 성능 저하를 최소화하기 위하여 듀얼 부동소수점 가산기 구조를 제안하고자 한다. 부동소수점 응용 프로그램을 수행할 때, 가장 많이 활성화되는 유닛 중 하나인 부동소수점 가산기를 두 개로 중복시켜서 접근을 분산시키는 기법을 통해 열섬 문제를 해결하고자 한다. 또한 상호 인접한 유닛 간의 열 전달로 인해 온도가 상승하는 문제를 해결하기 위하여, 열 진달 지연 공간을 마이크로프로세서 내에 배치시키는 방법을 제안한다 제안 기법들의 적용 결과, 동적 온도 관리 기술을 사용하는 환경에서 마이크로프로세서의 최고 온도가 평균 $5.3^{\circ}C$ 최대 $10.8^{\circ}C$ 낮아지면서 발열로 인한 칩의 안정성 저하 문제를 완화시킬 수 있다. 또한 동적 온도 관리 기술이 적용되는 시간을 크게 줄임으로써 프로세서의 성능은 평균 1.41배(최대 1.90배) 향상된다.
본 논문은 기존의 XIP 기법에서 발생할 수 있는 메모리 접근 성능저하를 해결하기 위한 동적 XIP 기법을 제안하였다. 동적 XIP 기법은 상대적으로 성능저하가 적을 것으로 예상되는 코드 페이지들을 동적으로 선택하여 XIP 영역으로 설정하고, 성능저하가 크게 나타날 것으로 예상되는 코드 페이지들을 램 캐시에 캐싱하여 성능을 향상시킨다. 본 논문은 램 캐시를 관리하기 위해 MIN 캐시 알고리즘 및 메모리 접근 비용을 고려한 오프라인 캐시 알고리즘과, 페이지 접근에 대한 최신성(Recency) 및 슬라이딩 윈도우에 저장된 페이지 접근 기록에 기반하여 메모리 접근 비용을 예측하는 온라인 캐시 알고리즘, 온라인 캐시 알고리즘의 램 캐싱 판단의 정확성을 높이는 기법을 제안하였다. 본 논문은 온·오프라인 알고리즘의 성능비교를 위해 시뮬레이터를 통해 성능을 평가하였고, 유용성을 시험하기 위해 온라인 알고리즘을 리눅스를 기반으로 구현하여 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 동적 XIP는 실제 구현한 환경에서 실험한 결과, 작은 크기의 캐시를 사용하고도 수행시간에서는 최대 27%, 에너지 소모량에서는 최대 24%의 성능이 향상됨을 보였다.
집적회로 공정기술이 급속도로 발달하면서 멀티코어 프로세서를 설계하는데 있어서 내부 연결망 (interconnection)은 성능 향상을 방해하는 주요 원인이 되고 있다. 멀티코어 프로세서의 내부 연결망에서 발생하는 병목 (bottleneck) 현상을 해결하기 위한 방안으로 최근에는 2D 평면 구조에서 3D 적층 구조로 설계 방식을 변경하는 기법이 주목을 받고 있다. 3D 구조는 칩 내부의 와이어 길이를 크게 감소시킴으로써 성능 향상과 전력 소모 감소의 큰 이점을 가져오지만, 전력 밀도 증가로 인한 온도 상승의 문제를 발생시킨다. 따라서 효율적인 3D 구조 멀티코어 프로세서를 설계하기 위해서는 내부의 온도 문제를 해결할 수 있는 설계 기법이 우선적으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 실험을 통해 다양한 측면에서 3D 구조 멀티코어 프로세서 내부의 온도 분포를 분석하고자 한다. 3D 구조 멀티코어 프로세서에서 수행되는 프로그램의 특성, 냉각 효과, 동적 주파수 조절 기법 적용에 따른 각 코어의 온도 분포를 상세하게 분석함으로써 저온도 3D 구조 멀티코어 프로세서 설계를 위한 가이드라인을 제시하고자 한다. 실험 결과, 3D 구조 멀티코어 프로세서의 온도를 효과적으로 관리하기 위해서는 더 높은 냉각 효과를 갖는 코어를 상대적으로 더 높은 동작 주파수로 작동 시켜야 하고 온도에 영향을 많이 주는 작업 또한 더 높은 냉각 효과를 갖는 코어에 할당해야 함을 알 수 있다.
최근에는 반도체 공정 기술의 발달로 인하여 프로세서의 성능은 급속도록 발전하였다. 하지만 프로세서에서 소모되는 전력이 급속도록 증가하고, 이에 따라 발생된 높은 온도는 프로세서 신뢰성에 부정적인 영향을 미치고 있다. 그러므로 최근의 프로세서 설계 시 전력, 온도등도 성능과 함께 중요한 고려사항이다. 프로세서의 신뢰성에 치명적인 영향을 미치는 고온현상을 해결하기 위해서 여러 가지 연구가 이루어지고 있다. 대표적으로 방열 판, 냉각 팬 등을 이용한 기계적인 기법과 동적 온도 관리 기법, 연산 이관 기법등을 적용한 구조적인 기법이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 기법들의 적용으로 프로세서의 온도를 효과적으로 제어할 수 있게 되었으나 기계적인 냉각 기법은 냉각 효율성이 높지 않다는 단점이 존재하고, 구조적 설계 기법을 통한 냉각기법은 온도를 제어하기 위해 프로세서의 성능을 저하시키는 치명적인 단점이 존재하기 때문에 두 기법 모두 더 많은 연구가 필요하다. 최근의 프로세서 온도 제어 연구의 초점은 부가적인 장치를 통해 프로세서 내에서 발생 된 온도를 제어하는 기계적인 냉각 기법에서 프로세서 내에서 발생하는 온도를 효과적으로 제어하여 프로세서의 신뢰성과 냉각 비용을 절감할 수 있는 구조적 설계 기법으로 이동하고 있다. 본 논문에서는 연구의 초점이 이동하는 원인에 대해 분석하고자 고성능 프로세서에서의 기계적 냉각 기법의 냉각 효율성을 분석하고자 한다. 실험 결과, 온도를 제어하는 데 있어서 매우 높은 비용($1^{\circ}C$ 감소 당 최대 3.58W, 평균 3.36W)이 소모되는 것으로 나타났다. 향후에는 구조적인 설계 기법의 냉각 효율성을 분석하는 실험을 진행하고자 한다.
센서 네트워크는 온도, 습도 등 서로 연관된 여러 종류의 스칼라 데이타를 감지하기 때문에, 다차원 영역 질의가 유용하게 사용된다. 그리고 데이타 기반 센서 네트워크에서는 데이타가 센서에 직접 저장되기 때문에, 다차원 데이타를 효율적으로 관리하기 위해서는 데이타 주소 지정이 매우 중요하다. 이전의 다차원 영역 질의 처리 기법들은 데이타를 효율적으로 관리하는데 집중하여, 네트워크의 동작 시간(수명)을 고려하지 않았다. 본 논문은 Hilbert 곡선을 이용하여 센서 노드들을 선형화하고, 각 센서에게 데이타 공간을 균일하게 배분시키는, 동적인 데이타 분산 기법을 사용함으로써 네트워크 동작 시간을 연장시키는 방법을 제안한다.
최근 등장한 TSV(Through Silicon Via)기반의 3D 적층 기술은 보다 강력한 발열관리 기법을 필요로 하며 냉각 비용과 폼팩터(form factor)의 제한을 고려했을 때 소프트웨어적인 열관리 기법의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이러한 접근 방식의 유력한 후보 중 하나로 제시되었던 스로틀링을 통한 열관리 기법의 경우, 증가하는 버스 점유율로 인해 전체적인 성능저하를 야기하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 향후 TSV 기반 3D SoC의 커뮤니케이션 병목 현상을 해결하기 위한 3D 네트워크-온-칩 (Network-on-Chip, NoC) 구조에서 어댑티브 스로틀링 기법을 제안하여, 열관리와 더불어 온-칩 네트워크상의 트래픽 감소를 통해 전체적인 성능향상을 목표로 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 기존의 방식에 비하여 스로틀링으로 인해 저하된 처리량이 최소경로 라우팅 시 최대 72% 향상됨을 알 수 있었다.
멀티코어 프로세서는 여러 개의 코어가 하나의 칩에 배치됨에 따라 전력 밀도가 상승하여 높은 발열이 발생한다. 이러한 발열 문제를 해결하기 위해서 최근까지 다양한 연구가 진행되고 있다. 마이크로프로세서의 온도 감소를 위한 기법으로는 기계적 냉각 기법, 동적 온도 관리 기법 등이 있지만 이러한 기법들은 추가적인 냉각 비용이 발생하거나 성능의 저하가 발생한다. 플로어플랜기법은 추가적인 냉각비용이 발생하지 않으며, 성능저하가 거의 발생하지 않는다는 장점을 지닌다. 본 논문에서는 멀티코어 프로세서의 특정 구성요소의 발열 문제를 해결하기 위해 코어 내부 구성요소와 L2 캐쉬의 다양한 플로어플랜을 활용하고자 한다. 실험 결과, 코어의 뜨거운 구성요소를 L2 캐쉬와 인접하게 배치할 경우 칩의 온도 감소에 매우 효과적임을 알 수 있다. 코어를 캐쉬 상단-가운데 배치하는 기본 플로어플랜과 비교하여, 코어를 중앙에 배치하고 뜨거운 구성요소를 L2 캐쉬와 인접하게 배치하는 플로어플랜의 경우에는 $8.04^{\circ}C$, 코어를 외곽에 배치하고 뜨거운 구성요소를 L2 캐쉬와 인접하게 배치하는 플로어플랜의 경우에는 $8.05^{\circ}C$의 최고온도 감소 효과를 보임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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