본 논문에서는 명령어의 효율적인 페치를 위해 분기 타겟 주소 전체를 사용하지 않고 캐쉬 메모리(cache memory) 내의 적은 비트 수로 인덱싱 하여 한 클럭 사이클 안에 최대 4개의 명령어를 다음 파이프라인으로 보내줄 수 있는 방법을 제시한다. 본 프리페치 유닛은 크게 나누어 3개의 영역으로 나눌 수 있는데, 분기에 관련하여 미리 부분적으로 명령어를 디코드 하는 프리디코드(predecode) 블록, 타겟 주소(NTA : Next Target Address) 테이블 영역을 추가시킨 명령어 캐쉬(instruction cache) 블록, 전체 유닛을 제어하고 가상 주소를 관리하는 프리페치(prefetch) 블록으로 나누어진다. 사용된 명령어들은 SPARC(Scalable Processor ARChitecture) V9에 기준 하였고 구현은 Verilog-HDL(Hardwave Description Language)을 사용하여 기능 수준으로 기술되고 검증되었다. 구현된 프리페치 유닛은 명령어 흐름에 분기가 존재하더라도 단일 사이클 안에 4개까지의 명령어들을 정확한 예측 하에 다음 파이프라인으로 보내줄 수 있다. 또한 NTA를 사용한 방법은 같은 수의 레지스터 비트를 사용하였을 때 BTB(Branch Target Buffer)를 사용하는 방법과 비교하여 2배정도 많은 개수의 분기 명령 주소를 저장할 수 있는 장점이 있다.
대용량의 $CO_2$를 지중에 저장하기 위한 CCS(Carbon Capture and Storage)는 고압의 파이프라인 수송공정을 수반한다. 또한, 사고 및 유지보수와 같은 비정상상태가 발생할 경우 고압의 $CO_2$를 대기 중으로 방출시키는 감압공정이 필요하다. 본 연구에서는 고압 $CO_2$ 파이프라인에서의 감압현상을 수치해석적 방법을 이용하여 분석하였다. 수치계산 결과를 실험데이터와 비교분석함으로써 수치해석의 예측 능력을 검증하였다. 수치모델이 기체-액체 혼합 구간에서의 2상 감압현상을 잘 예측하였다. 그러나 초임계 액체 단상 감압과 기체 단상 감압현상에 대해서는 온도변화 등을 예측하는데 한계가 있음을 밝혔다.
본 논문에서는 저전력/고속 디지털 FIR 필터를 위한 새로운 파이프라인 구조를 제안한다. 제안된 파이프 라인 구조는 입력 데이터와 계수간 곱셈의 일부를 입력 지연단에서 수행하도록 하는 리타이밍 기법을 사용하여 속도를 향상시켰으며 공급전압을 낮추는 방법을 병행하여 전력을 감소시켰다. 제안된 파이프라인 구조를 적용하여 PRML 디스크 드라이브용 8 탭 FIR 필터를 설계하고 0.8${\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작하였다. 실험결과 설계된 FIR 필터는 3.3.V에서 최대 192 MHz까지 동작하였으며 이 때 1.22 mW/MHz의 전력을 소모하였다. 결과적으로 제안된 구조의 FIR 필터는 기존의 구조에 비해 약 16%의 속도가 향상되었으며 같은 데이터 처리능력을 가질 때 약 23%의 전력 감소 효과를 갖는다.
다중 포트를 가진 레지스터의 장점은 읽기 접근에 대해서는 한번에 여러 병령어에서 레지스터를 공유할 수 있다는 것이다. 여기서는 높은 수준에서 이러한 다중 포트 레지스터를 가진 파이프라인 수퍼 스칼라 프로세서에서의 타이밍 특성과 자원 제한을 묘사하기 위한 정형방법을 제시한다. 특히, 파이프 라인 명령어가 순서대로 들어오는 경우에 대해서 먼저 병세하고, 순서에 상관없이 어느 싸이클에 검색 가능한 명령어들 중에서 동시에 실행 가능한 명령어 짝을 찾아 실행시키는 수퍼 스칼라 파이프라인 방식인 비순차(Out-of-Order) 명령어 수퍼 스칼라 방식에서의 타이밍 분석으로 확장하였다. 명령어 명세에는 프로세스 대수(Process Algebra)기반의 정형기법인 ACSR(Algebra of Communicating Shared Resources)을 이용하여 모델링한다.
본 논문에서는 HEVC 코덱에서 프레임 단위로 수행되던 디블록킹 필터를 하드웨어 구현 시에 LCU 단위로 처리되는 파이프라인 구조를 적용하여 병렬적으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 파이프라인 구조에서는 현재 처리되고 있는 하나의 LCU 에 대해 디블록킹 필터를 수행하기 위해서 현재 처리하고 있는 LCU 뿐만 아니라 주변의 LCU 의 화소 값 등의 정보가 필요하며 주변의 LCU 의 화소 값을 모두 저장하는 것은 불필요한 메모리소모를 야기해 HEVC 코덱의 복잡도를 증가시킬 수 있다. 또한 현재 처리되는 LCU 의 경계에 디블록킹 필터를 수행하는 경우 현재 처리되는 LCU 이전의 수정할 수 없는 LCU 의 화소 값도 수정되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 수평 버퍼 와 수직 버퍼의 개념을 도입하여 처리되는 LCU 의 왼쪽 LCU 의 오른쪽 끝 4 열의 화소와 위쪽 LCU 의 아래쪽 끝 4 행의 화소만을 저장하여 메모리를 합리적으로 사용하는 방법을 제시하고 평행이동 LCU 개념을 적용하여 수정 불가능한 화소 값들을 처리하는 방법을 제시한다. 제안된 구조에 따라 구현된 소프트웨어 상에서 기존의 참조 소프트웨어인 HM6.0 과 동일한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 자원제약 조건하에서 파이프라인 데이타패스 합성을 위한 스케줄링 방법을 제안한다. 제안 방법은 연산의 배정 가능한 제어단계들 중에서 처음과 마지막 제어단계에 임시로 연산을 배정하여 스케줄링 해가 존재하는지를 평가한다. 만약 해를 발견할 수 없다면 이는 자원제약 위반에 의해 연산을 그 제어단계에 배정하는 것이 불가능함을 의미하기 때문에 그 제어단계를 배정 가능한 제어단계 후보에서 제거한다 제안 알고리즘은 점진적 배정가능범위 축소에 기초하여 스케줄하고 자원 배정에 대한 영향을 고려하여 성능개선을 위한 해를 찾는다. 벤치마크에 대한 실험결과는 기존 방법들과 비교하여 개선된 실험결과를 보였다.
VLSI 시스템에서 전력 소모를 줄이기 위해서는 메가블록이 동작하지 않는 동안 전원을 차단하여 누설 전류를 억제하는 방법이 효과적이다. 최근 들어 다중 문턱 전압 CMOS를 사용하여 전원을 차단하는 방법이 널리 연구되고 있으나, 동작 주파수가 증가함에 파라 전원 복귀에 필요한 시간이 짧아지게 되고, 짧은 시간에 전원이 복귀되면서 전원선에 대량의 전류가 순간적으로 흐르게 된다. 이에 따라 매우 큰 전원 잡음이 생겨서 전원 전압이 안정적이지 못하고 흔들리게 되며 이는 많은 경우 시스템의 오동작을 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 새로운 전원 복귀 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 메가블록의 전원이 차단되었다가 다시 복귀할 때 한꺼번에 전원을 켜는 것이 아니라 파이프라인 방식으로 몇 단계로 나누어 전원을 켬으로서 전원선에 흐르는 최대 전류 및 이에 따른 전원 잡음을 크게 억제한다. 제안하는 파이프라인 전원 복귀 기법을 검증하기 위해서 컴팩트 플래시 메모리 제어기 칩에 본 기법을 적용하여 곱셈기 블록의 전원을 차단하고 복귀할 때의 전원 잡음을 모의실험하고 분석하였다. 모의실험 결과, 제안하는 기법은 기존의 전원 차단 기법에 비해 전원 잡음을 매우크게 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 자원제약을 목적함수로 하여 파이프라인 실행이 가능하게 하는 데이터패스 합성을 위해 개발되어진 스케쥴링 알고리즘들의 실행시간과 실행결과를 도표를 기준으로 정렬한다. 평가의 대상이 되는 알고리즘들은 스케쥴을 위해 제안되는 함수의 계산시점, 함수의 역할과 적용방법에 의해 구분되어지는 논문 [1],[2],[3]에 대하여 수행되어지며, 충돌을 발생시키는 파티션 내에 위치하는 모빌리티를 가지는 각각의 연산에 대해 다음 파티션으로의 지연시 충돌수 변이와 각 연산의 모빌리티를 요소로 계산되는 우선 순위 함수를 정의하여 스케쥴 순열을 정렬하는 결정하는 논문[1]과 자원 할당 가능성 판단함수를 제안하고 이를 기준으로 배정가능 범위를 축소해 나가며 연산을 스케쥴하는 논문[2]와, 논문[2]의 자원할당 가능성 판단시 부과되는 시간감소를 위해 현재의 스케쥴 상황 값들을 정량화 하여 연산이 선택되도록하여 결과적 실행 시간을 감소시키는 논문[3]에 대하여 벤치마크 성능평가와 알고리즘 실행시간 결과 비교를 수행하고 향후 연구 진행 방향을 제시한다.
자연어처리에서는 많은 모듈들이 파이프라인 방식으로 연결되어 사용되나, 이 경우 앞 단계의 오류가 뒷 단계에 누적되는 문제와 앞 단계에서 뒷 단계의 정보를 사용하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 파이프라인 방식의 문제를 해결하기 위해 사용되는 일반적인 결합 학습 방법을 확장하여, 두 작업이 동시에 태깅된 학습 데이터뿐만 아니라 한 작업만 태깅된 학습데이터도 동시에 학습에 사용할 수 있는 결합 학습 모델을 Latent Structural SVM을 확장하여 제안한다. 실험 결과, 기존의 한국어 띄어쓰기와 품사 태깅 결합 모델의 품사 태깅 성능이 96.99%였으나, 본 논문에서 제안하는 결합 학습 모델을 이용하여 대용량의 한국어 띄어쓰기 학습데이터를 추가로 학습한 결과 품사 태깅 성능이 97.20%까지 향상 되었다.
SoC 설계의 복잡도가 지속적으로 커짐에 따라 기존의 소프트웨어 모델을 이용한 시뮬레이션 방법으로는 이를 검증하기에는 너무 많은 시간이 소요되어 많은 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 시뮬레이션 방법보다 훨씬 빠른 검증속도를 제공하는 다양한 FPGA 기반의 로직 에뮬레이터가 활발히 연구되어왔다. 하지만 제한된 FPGA 핀 수로 인해 FPGA 내부에서 매우 낮은 자원이용률을 초래하고 있을 뿐만 아니라, 검증 대상이 되는 회로의 크기가 커짐에 비례하여 에뮬에이션의 속도가 현저하게 느려지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 파이프라인 방식의 신호전달을 통하에 FPGA의 자원이용률을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 에뮬레이션의 속도도 크게 높일 수 있는 시스템 수준의 새로운 에뮬레이터 구조와 소프트웨어를 제안한다. 파이프라인의 링을 통하여 다수의 로직신호선을 하나의 실제 핀에 할당하여 핀 제한 문제를 해결하고, FPGA 간의 신호전달 경로를 사용자회로와 분리시킴으로서 빠른 시스템 클록의 사용을 가능케 하며 분할된 회로간에 조합경로를 줄여 실제 에뮬레이션클록의 속도를 높일 수 있었다. 또한 신호의 전달을 파이프라인 방식으로 보내기 위해 적용하는 스케줄링을 계산의 복잡도가 낮은 휴리스틱 방법을 적용하였다. 12비트 마이크로콘트롤로를 간단한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 적용한 실험결과를 통하여 높은 검증속도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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