지난 수십년 동안 휴대기기 시장의 다양한 요구에 맞추어 임베디드 시스템 기술이 발전되어 왔다. 현재의 임베디드 시스템은 작은 크기의 특화된 하드웨어를 차용하면서도 높은 효율의 성능을 저가에 제공할 수 있는 기술들이 핵심을 이루고 있다. 이러한 핵심 기술들 중의 하나가 다중 메모리 뱅크이다. 예를 들면, 이중 메모리 뱅크는 같은 공간에 두 배의 메모리 대역폭의 제공할 수 있는 특징을 갖는다. 이러한 특징은 이중포트 메모리에 비하여 적은 비용으로 동일한 대역폭을 제공할 수 있는 장점을 제공한다. 그러나 현재까지도 다중 메모리 뱅크의 효율적인 사용을 지원하는 소프트웨어 기술은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 다중 메모리 뱅크의 활용 문제를 간섭 그래프 (interference graph)를 이용하여 효과적으로 해결하였다.
대부분의 디지털 신호 처리기 (Digital Signal Processor)는 두 개 이상의 메모리 뱅크를 가지는 하버드 아키텍처 (Harvard architecture)를 지원한다. 다중 메모리 뱅크 중에서 하나는 프로그램용으로 나머지는 데이터용으로 사용하여 프로세서가 한 명령어 사이클에 메모리의 여러 데이터에 동시 접근을 가능하게 한다. 이전 연구에서 우리는 다중 메모리 뱅크에 효율적으로 데이터를 할당하는 방법에 대하여 논하였다. 본 논문에서는 이전 연구의 확장으로 런타임 메모리의 최적화에 대한 우리의 최근 연구에 대하여 소개한다. 듀얼 데이터 메모리 뱅3(Dual Data Memory Bank)를 효율적으로 이용하기 위해 각 메모리 뱅크에 할당된 변수를 관리하기 위한 독립적인 두 개의 런타임 스택이 필요하다. 프로시저에 대한 두 메모리 뱅크의 활성화 레코드(Activation Record)의 크기는 각 메모리 뱅크에 할당된 변수의 개수가 일정하지 않기 때문에 다를 수 있다. 따라서 여러 개의 프로시저가 연속으로 호출될 때 두 개의 런타임 스택의 크기가 크게 달라질 수 있다. 이러한 두 메모리 뱅크 사이의 불균형은 하나의 메모리에 여유 공간이 있음에도 불구하고 다른 하나의 메모리 뱅크의 사용량이 온칩 메모리(on-chip memory)범위를 초과하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 온칩 메모리를 효율적으로 사용하기 위해 두 런타임 스택의 균형 맞추기를 시도했다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 상대적으로 단순하지만 효율적으로 런타임 메모리를 사용할 수 있다는 것을 실험결과를 통해 보여주고 있다.
프로세서 메모리 혼합 구조는 해마다 증가하는 프로세서와 메모리간의 성능 격차를 해결하는 대안으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 프로세서 메모리 혼합 구조의 여러 가지 설계 대안들을 고찰하였다. 이를 위해서 DRAM 접근 시간의 분석적 모델을 제안하고 성능 향상점 및 성능 병목점을 찾았다. 제안한 분석적 모델에 의하여 DRAM 페이지 적중률을 증대하여 성능을 향상시키는 구조로써 새로운 온칩 DRAM 구조인 프리차지 연기 뱅크 아키텍쳐를 제안하였다. 또한 제안한 뱅크 아키텍쳐에 효율적으로 적용할 수 있는 뱅크 인터리빙 방법을 제시하였다. 제안한 구조는 기존의 일반적 DRAM 구조 및 계층적 다중-뱅크 구조보다 우수함을 시뮬레이션을 통하여 증명하였다. 시뮬레이션은 SimpleScalar 툴을 개조하여 사용하였고, SPEC95 벤치마크에 대해서, 캐쉬 메모리의 크기, 뱅크 개수, 프리차지 연기 시간 등의 변화에 대한 성능을 분석하였다.
최근의 컴퓨터 시스템은 멀티 코어를 기반으로 병렬성 향상을 추구 하고 있지만 코어의 개수가 증가함에 따라 메모리가 새로운 병목 지점으로 지적되고 있다. 메모리 시스템은 가상 메모리, 물리 메모리, 뱅크 메모리 3계층으로 나눌 수 있으며, 각 계층은 상호연관 관계가 있어서 분석하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이를 위해 계층 구조를 지원하는 시뮬레이터를 제안한다. 제안하는 시뮬레이터는 총 5개의 구성 요소로 이루어져 있으며, CPU 개수, 캐시 정책, 뱅크 개수등 다양한 설정을 지원한다. 또한 시뮬레이터를 통하여 운영체제 수준의 물리 메모리 관리자가 메모리 접근 지연에 영향이 있음을 보인다.
플래시 메모리는 디스크와는 달리 덮어쓰기가 불가능하므로, 새로운 데이터는 새로운 영역에 갱신이 된다. 데이터가 빈번히 변경되면 새로운 영역을 확보하기 위해 가비지 컬렉션을 통하여 데이터를 지우게 되는데, 이때 지움(erase) 연산을 수행 할 수 있는 회수가 플래시 메모리의 특성에 의해 일정 회수로 제한을 받게 되므로 플래시 메모리의 모든 블록은 고르게 쓰여지고 지워져야 한다. 그러나 지역 접근성을 가지는 데이터를 Cost-benefit 방법으로 처리하면 성능은 좋으나 wear-leveling은 매우 나빠지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 wear-leveling을 개선하기 위해 멀티 뱅크에서 하나의 뱅크는 cold 데이터를 다른 뱅크는 hot 데이터를 할당하고, 시간이 흐름에 따라 일정주기로 cold 뱅크와 hot 뱅크를 교환하는 CB-MB(Cost Benefit between Multi Bank) 방법을 제안하고 성능을 평가하였다. CB-MB방법은 hot 데이터와 cold 데이터를 블록단위로 분리하여 관리하는 Cost-benefit방법에 비해 성능에 있어 30% 성능향상을 보이고 wear-leveling측면에서 1/3이하로 표준편차를 줄였다.
본 논문은 필립스의 오디오 핑거프린트 추출 방식을 기반으로 기존의 방식이 주파수 영역을 너무 조밀하게 분석하는 특징을 지적하고 개선 방안으로 양자화를 통해 필터 뱅크의 에너지 변화율을 오디오 핑거프린트 추출시 반영하는 방법을 제안하였다. 또한 제안된 알고리즘을 사용하여 PDA 로 실제 어플리케이션을 구현하는 것을 목적으로 하고 있다. 제안된 방식은 필립스 방식과 동일한 메모리 크기를 유지하기 위하여 필터 뱅크의 개수를 33 개에서 17 개로 줄이고 필터 뱅크의 변화량을 2 비트로 할당하는 방식을 사용하였다. 변화량을 비트에 할당하기 위하여 음악 데이터 베이스로부터 추출된 각 밴드의 pmf를 통해 음악의 고유성을 최대로 증진 시킬 수 있는 임계치를 찾아내고 이것을 바탕으로 필터 뱅크의 변화량을 2 비트로 할당하였다. 이 같이 추출된 오디오 핑거프린트를 기반으로 PDA 와 음악 검색기 서버와의 통신을 이용하여 사용자가 요청한 쿼리 음악에 관련된 정보를 제공하는 시스템을 구현했다. 제안된 방식은 다양한 주변 잡음 환경에서 평가되어 기존의 필립스 방식 보다 성능 향상 물론 검색 속도 또한 개선되는 특징을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 고속 데이터 전송을 위한 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplex) 시스템용 고속 FFT 프로세서를 제안한다. 적은 하드웨어 크기를 만족하기 위해 단일 메모리 구조를 채택하였으며 고속 연산을 위해 Radix-4 알고리즘과 메모리 뱅크 구조를 사용하였다. 또한, 버터 플라이 출력이 입력 데이터의 위치에 저장되는 In-place 메모리 구조를 갖는다. 설계한 프로세서는 VHDL로 모델링하여 삼성 0.5㎛ SOG 공정으로 합성하였으며 메모리를 제외한 전체 게이트 수가 98,326개를 보였다. 동작속도는 42MHz로 256-포인트 연산이 6㎲에 처리 가능한 구조이다.
본 논문은 서로 다른 두 구조의 캐쉬와 새로운 뱅크선별기를 이용하여, 보다 효율적인 뱅크관리 메커니즘을 응용한 새로운 개념의 캐쉬 구조에 대한 설명을 한다. 크기가 작음에도 불구하고, 낮은 접근 실패율(Miss ratio)와 높은 저전력 효과는 기존의 일반적인 직접사상 캐쉬와 비교했을 때, 성능면에서 월등한 차이를 나타내고 있다. 이러한 결과의 원인은 직접사상 캐쉬와 완전연관 버퍼의 최적화된 구성과. 효과적인 뱅크선별기를 사용하여 적은 전력에도 높은 성능을 발휘하는 새로운 메커니즘을 사용하였기 때문이다. 제안한 구조의 성능은 다양한 크기의 직접사상 캐쉬와 비교하였으며, 접근 실패율, 평균 메모리 접근 시간, 전력소비, Energy * Delay Product 등 모두 4가지의 지표를 사용하였다.
임베디드 시스템에서 프로그램 성능을 향상시키기 위해서는 시스템의 하드웨어를 이해하고 활용하는 것이 중요하다. 특히 메모리 서브시스템에 대한 이해는 프로그램을 주어진 하드웨어에 최적화하여 성능을 향상시키는 데 큰 역할을 한다. 본 논문에서는 cache, TLB, DRAM과 같은 메모리 서브시스템의 파라미터를 자동적으로 검출하는 기존의 알고리즘을 임베디드 시스템에 적용해 보고, 새롭게 메모리 뱅크 개수 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 실제 여러 가지 임베디드 시스템 환경에서 실험을 통해 검증하였고, 실험 결과 메모리 서브시스템의 파라미터를 정확히 검출해 낼 수 있는 것을 확인하였다.
디스크에서는 데이터가 변경되면 해당 영역에 겹쳐 쓰기를 수행하나 플래시 메모리에서는 겹쳐 쓰기가 수행되지 않아 데이터가 변경될 때 새로운 영역에 데이터를 갱신한다. 따라서 이전의 데이터는 쓸모없는 데이터가 되기 때문에 가비지 컬렉션을 통해 지움 연산을 수행하여 새로운 영역을 확보하게 된다. 지움(erase) 연산을 수행할 수 있는 회수가 플래시 메모리의 특성에 의해 일정 회수로 제한을 받게 되므로 플래시 메모리의 모든 블록은 고르게 쓰여 지고 지워져야 한다. 본 논문은 지역성을 가지는 접근에서 wear-leveling을 개선하기 위한 방법으로 hot 데이터와 cold 데이터를 서로 다른 뱅크에 저장하고 시간이 흐름에 따라 일정주기로 cold 뱅크와 hot 뱅크를 교환하는 CB-MB(Cost Benefit between Multi Bank) 방법을 제안하고 성능을 평가하였다. CB-MB는 uniform한 작업부하에 대해서는 다른 방법들과 유사한 성능을 보이는 반면 접근 지역성을 가지는 작업부하에 대해서는 상대적으로 월등한 성능을 제공하는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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