올 1/4분기에도 기업들이 현장에서 느끼는 체감경기 위축이 지속될 것으로 나타나, 본격적인 경기 회복에는 다소 시일이 걸릴 것으로 전망됐다. 대한상공회의소가 최근 설문조사를 통해 집계, 발표한 자료에 따르면 1/4분기의 BSI 전망지수는 전분기(90)보다 낮은 '89'로 기준치를 밑돌아 기업들이 여전히 향후 경기를 어둡게 보고 있는 것으로 나타났다. BSI 추이를 보면 작년 2/4분기에 정점(133)을 형성한 이후 3분기 연속 하락을 거쳐 올해 2/4분기(97)에는 상승세로 반전되었으나, 다시 3/4분기부터 3분기를 연속해 기준치를 크게 밑도는 횡보세(3분기 '89', 4분기 '90', 1분기 '89')를 보이고 있다.
2분기 DB산업 기업경기가 완만한 회복세를 보일 것으로 전망됐다. 한국데이터베이스진흥센터(KDPC)가 최근 발표한 2분기 DB산
업 기업경기(BSI) 조사결과에 따르면 DB BSI 실적은 지난해 3분기를 최저점으로 확연히 상승세(2003년 3분기 39 → 2003년 4
분기 46 → 2004년 1분기 80)로 돌아섰으며, 2분기 전망 또한 1분기에 이어 평년수준(100)를 넘어설(119) 것으로 전망했다.
Branch prediction accuracy is critical for system performance in modern microprocessor architectures. The use of speculative update branch history provides substantial accuracy improvement in branch prediction. However, speculative update branch history is the information about uncommitted branch instruction and thus it may hurts program correctness, in case of miss-speculative execution. Therefore, speculative update branch history requires suitable recovery mechanisms to provide program correctness as well as performance improvement. In this paper, we propose recovery logics for speculative update branch history. The proposed solutions are recovery logics for both global history and local history. In simulation results, our solution provides performance improvement up to 5.64%. In addition, it guarantees the program correctness and almost 90% of additional hardware overhead is reduced, compared to previous works.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.496-499
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2009
본 논문은 기하학적 비선형성을 가진 보존적 단일 하중 매개변수의 탄성 상태 공간구조의 분기이론에 관한 수치 해석적 기본 방법 및 경로 추적, pin-pointing, 경로 전환을 기술하고 있다. 비선형 탄성 불안정 상태는 극한점과 분기점으로 분류될 수 있으며, 평형경로상의 평형점의 계산 및 평형경로상의 특이점을 찾기 위한 pin-pointing 반복계산을 수행하는 일반적인 비선형 수치해석법으로 극한점을 계산할 수 있다. 그러나 분기좌굴 해석을 위해서는 좌굴 후 분기경로의 추적을 위한 분기경로 전환 알고리즘이 추가적으로 필요하다. 본문에서는 에너지이론에 기초한 일반 탄성안정이론을 소개하고, 평형경로 추적, 분기 좌굴점을 찾기 위한 직접법과 분기경로 전환에 관한 이론을 전개한다. 분기좌굴 해석예제로 트러스로 이루어진 스타돔, 핀지지의 평면아치, 평면프레임, 3차원 공간프레임의 분기좌굴 해석을 수행하여 본문에서 제시한 수치해석법의 정확성 및 실용성을 검증한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.22-24
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2001
슈퍼스칼라 프로세서에서는 분기 명령의 결과 지연으로 명령의 공급이 중단되는 것을 방지하고 지속적인 파이프라인 처리를 위해서 분기의 결과를 미리 예측하여 명령을 폐치하고 있다. 본 논문에서는 심플스칼라 툴 셋을 사용하여 슈퍼스칼라 프로세서에서 사용되는 대표적인 동적 분기예측 방법 시뮬레이션 환경을 구축한다. 동적 분기예측 방법으로 분기 타겟버퍼(Branch Target Buffer, BTB) 상에서 분기명령의 자기 히스토리에 근거한 BTB 방식과 이전 분기명령의 히스토리와의 상관관계를 고려한 Gshare 분기예측기를 적용 구현한다. 심플스칼라 시뮬레이터에 SPEC95 벤치마크 프로그램을 실행시켜 디자인 파라미터 변화에 따른 분기 예측기의 예측정확도를 실험한다. 또한 BTB와 Gshare 분기예측기를 VHDL로 구현하고 Synopsys 툴을 이용하여 시뮬레이션 및 합성 과정을 거쳐 게이트 크기와 파워 소모량을 측정한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.1651-1654
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2004
파이프라인과 슈퍼스칼라 방식이 일반화된 시스템 구조 하에서, 분기 명령어는 시스템 전체적인 성능에 중요한 영향을 미친다. 특히 분기 예측이 실패했을 경우, 잘못된 분기 예측으로 인한 페널티가 발생한다는 점에서 분기 예측의 정확도에 대한 중요성은 크다고 할 수 있다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 높이기 위해서, 분기 예측과 관련된 신경망을 구축하여 이를 통해 분기 예측에 필요한 각 요소별 가중치의 변화를 분석하고, 이를 분기 예측에 새롭게 반영하고자 한다. 본 논문에서는 이를 위해 실행 구동 방식의 시뮬레이터인 SimpleScalar를 통하여 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 새로운 기법이 기존의 일반적인 이단계 적응형 분기 예측 기법이나 gshare 기법에 비하여 더 우수한 결과를 보였다.
When the vehicle passes through turnout, the design is required to minimize the change of lateral force. Therefore, in case the vehicle passed the through turnout, we ought to execute dynamic analysis of the interaction between the vehicle and turnout in order to make an estimate of the lateral force and the derailment coefficient on the turnout. In this paper, we established the analytical model of the vehicle and turnout and analysed running safety when the vehicle passes through turnout in order to improve running safety of the vehicle on turnout. Also, to verify the vehicle and turnout model, we analysed reaction force and running behavior between wheel and rail, and running safety of the vehicle by changing cradle part and the tongue rail when the vehicle passes through turnout.
This paper addresses a new triangulation method for constructing surface model from a set of wire-frame contours. The most important problem of contour triangulation is the branching problem, and we provide a new solution for the double branching problem, which occurs frequently in real data. The multiple branching problem is treated as a set of double branchings and an algorithm based on contour merging is developed. Our double branching algorithm is based on partitioning of root contour by Toussiant's polygon triangulation algorithml[14]. Our double branching algorithm produces quite natural surface model even if the branch contours are very complicate in shape. We treat the multiple branching problem as a problem of coarse section sampling in z-direction, and provide a new multiple branching algorithm which iteratively merge a pair of branch contours using imaginary interpolating contours. Our method is a natural and systematic solution for the general branching problem of contour triangulation. The result shows that our method works well even though there are many complicated branches in the object.
Conditional branches can severely limit the performance of instruction level parallelism by causing branch penalties. 2-level adaptive branch predictors were developed to get accurate branch prediction in high performance superscalar processors. Although 2 level adaptive branch predictors achieve very high prediction accuracy, they tend to be very costly. In this paper, set-associative cached correlated 2-level branch predictors are proposed to overcome the cost problem in conventional 2-level adaptive branch predictors. According to simulation results, cached correlated predictors deliver higher prediction accuracy than conventional predictors at a significantly lower cost. The best misprediction rates of global and local cached correlated predictors using set-associative caches are 5.99% and 6.28% respectively. They achieve 54% and 17% improvements over those of the conventional 2-level adaptive branch predictors.
Conditional branch prediction is an important technique for improving processor performance. Branch mispredictions, however, waste a large number of cycles, inhibit out-of-order execution, and waste electric power on mis-speculated instructions. Hence, the branch predictor with higher accuracy is necessary for good processor performance. In global-history-based predictors like gshare and GAg, many mispredictions come from commit update of the history. Some works on this subject have discussed the need for speculative update of the history and recovery mechanisms for branch mispredictions. In this paper, we present a simple mechanism for recovering the branch history after a misprediction. The proposed mechanism adds an age_counter to the original predictor and doubles the size of the branch history register. The age_counter counts the number of outstanding branches and uses it to recover the branch history register. Simulation results on the Simplescalar 3.0/PISA tool set and the SPECINTgS benchmarks show that gshare and GAg with the proposed recovery mechanism improved the average prediction accuracy by 2.14$\%$ and 9.21$\%$, respectively and the average IPC by 8.75$\%$ and 18.08$\%$, respectively over the original predictor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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