본 연구에서는 F-PGA 타입의 CPU 칩과 W-BGA 타입의 CPU 칩을 대상으로 금(Au)의 함량 및 분포 상태를 확인하였다. 그 결과 F-PGA 칩의 경우, 금의 80.8%가 칩 터미널(terminal)부분에, W-BGA 칩의 경우에는 베어다이(bare die)에 금이 89.8% 편재되어 있는 것을 확인하였다. 이와 같이 대부분의 금이 칩의 특정 부분에 존재하는 사실로부터 CPU 칩의 해체장치를 고안하게 되었다. CPU 칩 해체실험의 조작변수는 롤러 회전속도, IR 히터의 가열 온도, 가열 시간으로 하였다. F-PGA 칩의 경우에는 가열 온도 $300^{\circ}C$, 가열 시간 90초 조건, 그리고 W-BGA 칩의 경우에는 롤러속도 90 rpm, 가열온도 $300^{\circ}C$, 가열 시간 180초 조건에서 칩 터미널과 베어다이를 각각 완전하게 분리/회수할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 LAN의 MAC 계층 프로토콜을 고속으로 처리하는 MAC 기능 칩을 개발하였다. 개발된 MAC 칩은 CPU와의 인터페이스를 위한 제어 레지스터들과 인터럽트 체계를 가지고 있으며, 프레임 단위로 송수신 데이터를 처리한다. 또한 PFDM 방식 물리계층 모뎀을 위한 직렬전송 인터페이스를 가지고 있다. 개발된 MAC 칩은 크게 프로토콜제어기능 블록, 송신기능 블록 및 수신기능 블록 등으로 구성되었으며, IEEE 802.11 규격에 제시된 대부분의 DCF 기능을 지원한다. 구현된 MAC 칩의 동작을 검증하기 위해 RTS-CTS 절차 기능, IFS(Inter Frame Space) 기능, 액세스 절차, 백오프 절차, 재전송 기능, 분할된(fragmented) 프레임 송수신 기능, 중복수신 프레임 검출 기능, 가상 캐리어 검출기능(NAV 기능), 수신에러 발생 경우 처리 기능, Broadcast 프레임 송수신 기능, Beacon 프레임 송수신 기능, 송수신 FIFO 동작 기능 등을 시뮬레이션을 통해 시험하였으며, 시험 결과 모두 정상적으로 동작함을 확인하였다. 본 논문을 통해 개발된 MAC 기능 칩을 이용할 경우 고속 무선 LAN 시스템의 CPU 부하(load)와 펌웨어의 크기를 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
작은 크기의 고기능성 휴대용 전자기기 수요의 급증에 따라 기존에 사용되던 수평구조의 2차원 칩의 크기를 줄이는 것은, 전기 배선의 신호지연 증가로 한계에 도달했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 칩들을 수직으로 적층한 뒤, 수평 구조의 긴 신호배선을 짧은 수직 배선으로 만들어 신호지연을 최소화하는 3차원 칩 적층기술이 새롭게 제안되었다. 3차원 칩의 개발을 위해서는 기존에 사용되던 반도체 공정들뿐 아니라 실리콘 관통 전극 기술, 웨이퍼 박화 기술, 웨이퍼 정렬 및 본딩 기술 등의 새로운 공정들이 개발되어야 하며 위 기술들의 표준 공정을 개발하기 위한 노력이 현재 활발히 진행되고 있다. 현재까지 4~8개의 단일칩을 수직으로 적층한 DRAM/NAND 칩, 및 메모리 칩과 CPU 칩을 한꺼번에 적층한 구조의 성공적인 개발 결과가 보고되었다. 본 총설에서는 이러한 3차원 칩 적층의 기본 원리와 구조, 적층에 필요한 중요 기술들에 대한 소개, 개발 현황 및 앞으로 나아갈 방향에 대해 논의하고자 한다.
CPU는 싱글 코어 구조에서 클록 속도를 높여 성능을 향상 시키려는 노력을 해왔으나 한계에 도달하자 하나의 칩에 코어를 여러 개 둔 멀티코어 형태로 발전하였다. CPU의 성능 향상을 위해 이제는 3D그래픽을 연산처리하기 위해 만들어진 GPU와 결합하기에 이르렀다. CPU와 GPU의 결합은 CPU간의 결합보다 훨씬 더 좋은 성능을 보였고 전력의 사용량도 더 적었으며 비용면에서도 경제적이라는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU의 Heterogeneous multicore상에서 성능을 최적화하기 위해 기존의 병렬화 모델을 조합하고 최적화를 시도하였다. CPU상에서는 성능 향상을 위해 기존의 병렬 프로그램 모델인 SIMD와 공유메모리 병렬 프로그래밍 모델 그리고 메시지 패싱 병렬 프로그래밍 모델을 조합하는 실험을 했다. GPU에서는 CUDA를 최적화 하였다. 이렇게 CPU와 GPU를 최적화하고 조합하여 고성능 연산을 요구하는 어플리케이션을 위한 Heterogeneous multicore 성능 최적화 방법을 제안한다.
HARP(High-performance Architecture for Risc-type Processor)는 한국전자통신연구소에서 개발하고 있는 고유 모델의 RISC형 32비트 CPU이다. HACAM은 HARP의 캐쉬 메모리 및 MMU를 1칩의 VLSI로 구현한 것으로서 virtual cache 구조를 갖는다. Virtual cache 시스팀에서는 synonym문제가 수반되는데, 이 문제는 multitasking을 하는 single CPU 시스팀에서도 발생하지만, multiprocessor 시스팀에서는 데이터 coherency 문제와 함께 해결하여야 되기 때문에 더욱 어렵다. 본 논문에서는 HACAM이 virtual cache 구조로 구현하게 된 배경 및 이의 타당성을 논하였고, 아울러 virtual cache 구조를 갖기 때문에 발생하는 synonym 문제를 설명하고, 이의 해결 방안을 제시하였다.
전력 소모 증가와 칩 내부 온도 증가라는 문제점들로 인해 동작 주파수 증대를 통해 CPU의 성능을 향상시키는 기법은 점차 한계에 다다르고 있다. 이와 같은 상황에서, CPU의 작업량을 줄여주는 GPU를 활용하는 것은 컴퓨터 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용되는 대표적인 방안 중 하나이다. GPU는 그래픽 작업을 위해 개발된 프로세서로 기존에는 그래픽 작업들만을 전담으로 처리하여 왔지만, CUDA와 같이 GPU 자원을 쉽게 활용할 수 있는 기술이 점차 개발됨에 따라서 GPU를 범용 연산에 활용함으로써 고성능 컴퓨터 시스템을 구현하는 기법이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 다양한 응용프로그램들을 수행하는 경우에 CPU와 GPU가 동시에 활용되는 고성능 컴퓨터 시스템을 목표로, 시스템에서 발생하는 온도와 에너지 효율성을 상세하게 분석하고자 한다. 이를 통해, CPU와 GPU가 동시에 활용되는 컴퓨터 시스템에서 향후 발생 가능한 온도와 에너지 소비 측면에서의 문제점들을 제시하고자 한다. 온도 분석 결과를 살펴보면, GPU를 이용하여 응용프로그램을 수행하는 경우에는 CPU와 GPU의 온도가 동시에 모두 상승하는 것을 할 수 있다. 이와 달리, CPU를 이용하여 응용프로그램을 수행하는 경우에는 GPU의 온도는 거의 변화가 없이 유지되고, CPU의 온도만이 지속적으로 상승한다. 에너지 효율성 측면에서 살펴보면, GPU를 이용하는 것이 CPU를 이용하는 것과 비교하여 동일한 응용프로그램을 수행하는데 있어서 더 적은 에너지를 소비한다. 하지만, GPU는 CPU에 비해 더 많은 전력을 소모하기 때문에 1Wh의 에너지당 발생하는 온도는 CPU에 비해 GPU에서 훨씬 높게 나타난다.
HARP(High-performance Architecture for Risc-type Processor)는 한국전자통신연구소에서 정의한 고유모델의 RISC형 32비트 CPU이다. HACAM(HArp CAche and Mmu)은 HARP의 캐쉬 메모리 및 MMU(Memory Management Unit)를 custom IC로 구현한 VLSI 칩이다. 본 논문에서는 HACAM의 구조 설계에 대해 메모리 구조 및 메모리 관리 방식, 캐쉬 메모리 및 HACAM의 구성 등으로 나누어 설명하고 그 타당성을 논하였다.
기존의 범용시스템과 대별되는 임베디드 시스템의 수요가 급증하면서 하드웨어부분의 중심축인 임베디드 프로세서에 대한 관심이 하루가 다르게 커지고 있다. 또한 사용자들이 작고 간편하면서도 기존의 범용시스템과 같은 기능들을 가지는 높은 수준의 성능을 요구하게 됨으로서 한 칩 안에 여러 가지 기능을 함께 구현하거나 시스템을 집적하는 시스템 칩의 상품화가 이루어지고 있는 추세이다. 날로 경쟁이 치열해저 가는 비메모리 설계 분야에서 누가 더욱 우수한 반도체 관련 IP를 확보하느냐가 승패의 관건이 될 것은 당연한 일이 되었다. 된 논문에서는 기존에 성능이 검증된 SPARC 아키텍처 V8을 근간으로 한 VHDL모델을 분석하고, 시뮬레이션을 통하여 그 기능을 검증하였으며, Synopsys FC2(FPGA Compiler 2)를 이용하여 로직 합성하였으며, 그 결과를 Xilinx VIRTEX 3000 FPGA를 이용하여 구현하였다.
컴퓨팅 성능을 향상시키기 위해 다양한 구조적 설계 기법들이 제안되고 있는데 그중에서도 CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서가 많은 관심을 받고 있다. CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서는 단일 칩에 CPU와 GPU를 집적하기 때문에 일반적으로 CPU와 GPU가 Last Level Cache(LLC)를 공유하게 된다. LLC 공유는 CPU와 GPU 코어 사이에 심각한 캐쉬 경합이 발생하는 경우 각각의 코어 활용도가 저하되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU 사이의 캐쉬 경합 문제를 해결하기 위해 단일 LLC를 CPU와 GPU 각각의 공간으로 분할하고, 분할된 공간의 크기 변화가 전체 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 모의실험 결과에 따르면, CPU는 사용하는 LLC 크기가 커질수록 성능이 최대 21%까지 향상되지만 GPU는 사용하는 LLC 크기가 커져도 큰 성능변화를 보이지 않는다. 즉, GPU는 LLC 크기가 감소하더라도 CPU에 비하여 성능이 적게 하락함을 알 수 있다. GPU에서의 LLC 크기 감소에 의한 성능하락이 CPU에서의 LLC 크기 증가에 따른 성능향상보다 훨씬 작기 때문에 실험결과를 기반으로 각각의 코어에 LLC를 분할하여 할당한다면 전체적인 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이러한 분석을 통해 향후 각 코어의 성능을 최대한 높일 수 있는 메모리 관리기법을 개발한다면 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
최근 고성능컴퓨팅, 인공지능 분야에서 GPU 장치 사용이 일반화되고 있지만, GPU 프로그래밍은 여전히 어렵게 여겨진다. 특히 호스트(host) 메모리와 GPU 메모리를 별도로 관리하기 때문에 성능과 편의성 방면에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 여려가지 CPU-GPU 메모리 전송 방법들이 연구되고 있다. 한편 CPU와 GPU 및 통합메모리(Unified memory) 등 하나의 실리콘 패키지로 묶는 SoC(System on a Chip) 제품들이 최근에 많이 출시되고 있다. 본 연구는 이러한 통합메모리 장치에서 CPU, GPU 장치간 데이터를 사용하고 전송시 성능관련 비교를 하고자 한다. 기존 CPU내 호스트 메모리와 GPU 메모리가 분리된 환경과는 다른 특징을 보여준다. 여기서는 통합메모리 장치인 NVIDIA SoC칩들과 NVIDIA SMX 기반 V100 GPU 카드에서 CPU-GPU 간 데이터 전송 프로그래밍 기법별로 성능비교를 한다. 성능비교를 위해 워크로드는 HPC 분야의 수치계산에서 자주 사용하는 2차원 행렬 전치 커널이다. 실험을 통해 CPU-GPU 메모리 전송 프로그래밍 방법별 GPU 커널 성능차이, 페이지 잠긴 메모리와 페이지 가능 메모리를 사용했을 경우 전송 성능차이, 전체(Overall) 성능비교, 마지막으로 워크로드 크기별 성능비교를 하였다. 이를 통해 통합메모리칩인 NVIDIA Xavier에서 I/O 캐시일관성 지원을 통해 SoC 칩내 통합메모리에 대한 이점을 극대화 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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