비대칭적 멀티코어 프로세서 구조의 성능을 분석하기 위하여 명령어 트레이스 모의실험이나 실행 위주 모의실험을 이용하는 경우, 시간이 과다 소요되고 대량의 데이터 저장 공간을 차지하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 통계적 모의실험에 의하여 다양한 하드웨어의 사양을 갖는 비대칭적 멀티코어 프로세서의 성능을 측정하는 기법에 대하여 연구하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고, 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 비대칭적 멀티코어 프로세서에 대한 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 통계적 모의실험에 의하여 측정한 성능이 명령어 트레이스 모의실험에 의하여 측정한 성능에 근접한 결과를 가져왔으며, 모의실험 시간을 크게 단축시켰다.
현재 널리 이용되는 멀티코어 프로세서 구조의 설계 초기에 그 성능을 분석하기 위하여 명령어 트레이스 모의실험을 이용하는 경우, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 비실용적이다. 본 논문에서는 프로화일링 기법에 기반하는 통계적 모의실험에 의하여 다양한 하드웨어 사양을 갖는 멀티코어 프로세서의 성능을 측정하는 기법에 대하여 연구하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 멀티코어 프로세서에 대한 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 통계적 모의실험에 의하여 측정한 성능이 명령어 트레이스 모의실험에 의하여 측정한 성능에 근접한 결과를 가져왔으며 모의실험 시간을 크게 단축시켰다.
본 논문에서는 3D 메시 정보, RGB-D 손 자세 및 2D/3D 손/세그먼트 마스크를 포함하여 인간의 손과 관련된 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있는 새로운 다중 모달 합성 벤치마크를 제안 하였다. 생성된 데이터셋은 기존의 대규모 데이터셋인 BigHand2.2M 데이터셋과 변형 가능한 3D 손 메시(mesh) MANO 모델을 활용하여 다양한 손 포즈 변형을 다룬다. 첫째, 중복되는 손자세를 줄이기 위해 전략적으로 샘플링하는 방법을 이용하고 3D 메시 모델을 샘플링된 손에 피팅한다. 3D 메시의 모양 및 시점 파라미터를 탐색하여 인간 손 이미지의 자연스러운 가변성을 처리한다. 마지막으로, 다중 모달리티 데이터를 생성한다. 손 관절, 모양 및 관점의 데이터 공간을 기존 벤치마크의 데이터 공간과 비교한다. 이 과정을 통해 제안된 벤치마크가 이전 작업의 차이를 메우고 있음을 보여주고, 또한 네트워크 훈련 과정에서 제안된 데이터를 사용하여 RGB 기반 손 포즈 추정 실험을 하여 생성된 데이터가 양질의 질과 양을 가짐을 보여준다. 제안된 데이터가 RGB 기반 3D 손 포즈 추정 및 시맨틱 손 세그멘테이션과 같은 품질 좋은 큰 데이터셋이 부족하여 방해되었던 작업에 대한 발전을 가속화할 것으로 기대된다.
마이크로 프로세서 구조의 성능을 분석할 때, 트레이스 구동형 모의실험이 광범위하게 수행되고 있으나, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 최근에 이르러 통계적 모의실험이 그 대안으로 떠오르고 있다. 기존의 통계적 모의실험이 단일 분기 예측법에 대하여 연구가 수행된 것과 달리, 본 논문에서는 다중 분기 예측법을 이용하는 고성능 수퍼스칼라 프로세서에 대한 통계적 프로화일링 모델을 제안하였다. 이때, 다중 분기 예측법은 최근 들어 유망한 기법으로 대두되고 있는 퍼셉트론 분기 예측법을 기반으로 하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고, 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 제안하는 방식으로 다중 분기 예측을 이용하는 수퍼스칼라 프로세서에서도 비교적 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
수치해석 기법의 강건성은 다양한 모델링 조건에서 계산 성능이 유지되는 것을 의미하며, 새로운 해석기법 또는 수치코드는 벤치마크 테스트를 통해 강건성이 평가될 필요가 있다. TOUGH-FLAC 모델링 기법은 국내외적으로 이산화탄소 지중저장, 사용후핵연료 지층처분, 지열 개발 등 다양한 분야에 적용되었으며, 실험 계측자료, 다른 수치코드들과의 결과 비교를 통해 모델링 유효성이 분석되었다. 본 연구에서는 해석해를 갖는 열-수리-역학적 복합거동 문제를 토대로 TOUGH-FLAC 기법의 벤치마크 테스트를 수행하였다. 적용된 해석해는 완전히 포화된 지반에 점열원 작용 시 주변매질의 온도, 간극수압, 역학적 거동과 관계되며, 해석해와 수치모사 결과를 비교하여 TOUGH-FLAC 기법의 강건성이 평가되었다. 또한, 열-수리-역학 해석의 연계항, 유체 상변화, 시간증분이 복합거동 계산에 미치는 영향을 조사하였다.
기계 학습을 이용하여 의미가 유사한 코드 클론을 탐지하는 도구의 성능 평가에 빅클론벤치를 많이 활용한다. 하지만 빅클론벤치는 기계 학습에 최적화된 벤치마크가 아니기 때문에 그대로 기계 학습에 사용하면 잘못된 학습 데이터가 만들어질 수 있다. 본 연구에서는 빅클론벤치에서 제공하고 있는 코드 클론 데이터에서 누락된 타입-4 클론을 기계 학습을 이용하여 추가로 찾아 보완함으로써 빅클론벤치를 개선할 수 있음을 실험적으로 밝힌다. 트리 기반 컨볼루션 신경망을 이용한 기계 학습 모델을 사용해서 개선된 데이터를 학습했을 때, 기존의 데이터를 학습했을 때에 비해 기계 학습의 정확도 및 성능이 향상되었음을 확인하였다.
최근에 이르러, 임베디드 시스템 및 모바일 장치 뿐만이 아니라 고성능 마이크로프로세서 및 멀티코어프로세서의 전력 소비량이 매우 중요하게 대두되고 있다. 특히, 스마트폰과 태블릿 PC의 광범위한 사용으로 인하여 프로세서의 저전력 소비가 무엇보다 요구된다. 본 논문에서는 고성능 마이크로프로세서에 대하여 빠른 속도를 갖는 명령어 자취형 (trace-driven) 모의실험기 기반의 전력 측정기를 개발하였다. 본 전력 측정기는 마이크로프로세서를 구성하는 복합 조합회로, 배열구조, CAM 구조를 기반으로 하였으며, SPEC 2000 벤치마크를 입력으로 모의실험을 수행하여 각 벤치마크의 평균 전력 소비량을 측정하였다.
파일시스템과 I/O 워크로드에 따라 Solid State Drive (SSD)의 성능은 변하는 것이 일반적인 사실이지만 파일시스템과 SSD과의 상관 관계는 명확히 알려지지 않았다. 파일시스템과 SSD 간의 상관관계 그리고 성능을 이해하기 위해 SSD과 4개의 파일 시스템을 IOzone 벤치마크에서 다양한 I/O 크기와 direct I/O 모드에서 실험을 하였다. Nilfs2를 제외한 모든 파일 시스템의 성능이 일정하지 않은 것으로 보이고 2MB 이상의 파일 크기에서는 100MB/s 정도의 성능을 보이고 있다. 반면 Nilfs2의 경우는 레코드 크기, I/O 단위가 작을 경우 성능 역시 낮고 I/O의 크기가 커질 경우 그 성능이 같이 증가하고 있는 것을 볼 수가 있다.
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.
하드웨어 검증은 하드웨어 디자인 단계에서 필수 요소이다. 하드웨어 검증은 시뮬레이션 방식과 에뮬레이션 방식으로 나뉘며, 상대적으로 빠른 에뮬레이션 방식을 이용해 최종적으로 하드웨어를 검증한다. 하지만 에뮬레이션 방식 역시 실제 하드웨어의 동작과 비교하면 상당히 느린 편이다. 본 연구는 보다 빠른 에뮬레이션이 가능한 Xilinx의 하이브리드 에뮬레이션 디바이스 Zynq의 성능을 정량화하여 에뮬레이션 장비와 실제 하드웨어 장비의 성능을 비교 및 분석한다. Zynq의 비교 대상으로는 이와 유사한 하드웨어 구조 및 사양을 가진 상용 디바이스 Tegra3를 비교하였다. 실험 결과 Zynq는 Tegra3에 비해 벤치마크의 수행에 있어서 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만 Zynq는 에뮬레이션 환경인 것을 감안하면 병렬성이나 벤치마크 실행 속도 측면에서 기존의 에뮬레이션 환경보다 높은 성능을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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