최근에 이르러, 과거 수퍼스칼라 프로세서의 하드웨어 복잡도와 전력소모 문제를 극복하기 위하여 멀티코어 프로세서가 상용화 되어 널리 이용되고 있다. 이러한 멀티코어 프로세서의 설계 초기 단계에서는 광범위한 모의실험을 수행하는 것이 매우 중요하다. 그러나 기존의 실행 위주(execution-driven)의 멀티코어 프로세서 모의실험기는 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이것을 극복하기 위하여 빠른 속도를 갖는 명령어 자취형 (trace-driven) 멀티코어 프로세서 모의실험기를 개발하였으며, 이것을 이용하여 2 개에서 16 개까지의 멀티코어 프로세서에 대하여 SPEC 2000 벤치마크를 입력으로하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 16개의 코어를 이용하는 멀티코어 프로세서에서 평균 4.1 IPC의 성능과 단일코어 대비 13.3 배의 성능 향상을 기록하였다.
본 논문에서는 이벤트구동 HDL 시뮬레이션에서 시뮬레이션 실행 시간 단축을 위한 인크리멘탈 시뮬레이션 방법을 제시한다. 일반적으로 시뮬레이션 과정은 일련의 반복적인 설계수정들과 동반되어 반복적으로 일어난다. 인크리멘탈 시뮬레이션은 이와같은 반복적인 시뮬레이션에서 설계수정 전의 시뮬레이션 결과를 이용하여서 설계수정 후에 진행되는 시뮬레이션의 수행 시간을 단축할 수 있는 효과적인 시뮬레이션 방법이다. 본 논문에서 제안된 인크리멘탈 시뮬레이션 방법의 유용함은 다양한 실제 디자인들에 적용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
데스크탑 그리드는 컴퓨팅 집약적인 분산 어플리케이션을 수행하는데 있어서 유망한 플랫폼으로 부각되고 있다. 그러나 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성 때문에 데스크탑 그리드에서 병렬 어플리케이션의 효율적인 스케줄링은 어려운 문제로 알려져 있다. 이에 따라서 빈약한 스케줄링 능력과 함께 현재 데스크탑 그리드는 고 처리 어플리케이션(high throughput application)의 실행에는 적합하지만 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 실행을 지원하는데 있어서 어려움을 갖는다. 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 효율적인 실행은 어플리케이션의 전체 실행 시간(makespan)을 축소함으로써 해결할 수 있는 문제로써 데스크탑 그리드가 이를 지원할 수 있게 하는 것은 매력적인 제안이 될 것이다. 본 논문에서는 데스크탑 그리드에서 효율적인 어플리케이션의 실행을 지원하기 위한 새로운 스케줄링 방법을 제안한다. 7주간의 시간동안 40대의 데스크탑에서 추출된 추적(trace) 데이타의 분석을 통해서 데스크탑 사용 경향성과 비 신뢰적인 데스크탑의 영향이 스케줄링의 성능을 개선하는데 있어서 활용 될 수 있음을 확인하였고 이 요소들을 고려함으로써 데스크탑 그리드의 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성을 스케줄링에 적절하게 반영 할 수 있는 스케줄링 기법이 제안되었다. 제안된 스케줄링 기법은 실제 데스크탑들의 행동 패턴을 반영한 추적 기반 시뮬레이션(trace-driven simulation)을 통해서 기존의 스케줄링 방법들과 스케줄링 성능이 비교되었고 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 스케줄링 기법이 기존의 데스크탑 스케줄링 기법들에 비해서 병렬 어플리케이션의 전체 실행 시간을 축소하고 중지(suspension)와 장애(failure)의 발생 빈도를 줄이는 것을 보여준다.
The IoT-driven large-scaled systems consist of connected things with on-chip executable embedded software. These light-weighted embedded things have limited hardware space, especially small size of on-chip flash memory. In addition, on-chip embedded software in flash memory is not easy to update in runtime to equip with latest services in IoT-driven applications. It is becoming important to develop light-weighted IoT devices with various software in the limited on-chip flash memory. The remote instruction execution in cloud via IoT connectivity enables to provide high performance software execution with unlimited software instruction in cloud and low-power streaming of instruction execution in IoT edge devices. In this paper, we propose a Cloud-IoT asymmetric structure for providing high performance instruction execution in cloud, still low power code executable thing in light-weighted IoT edge environment using remote instruction execution. We propose a simulated approach to determine efficient partitioning of software runtime in cloud and IoT edge. We evaluated the instruction cloudification using remote instruction by determining the execution time by the proposed structure. The cloud-connected instruction set simulator is newly introduced to emulate the behavior of the processor. Experimental results of the cloud-IoT connected software execution using remote instruction showed the feasibility of cloudification of on-chip code flash memory. The simulation environment for cloud-connected code execution successfully emulates architectural operations of on-chip flash memory in cloud so that the various software services in IoT can be accelerated and performed in low-power by cloudification of remote instruction execution. The execution time of the program is reduced by 50% and the memory space is reduced by 24% when the cloud-connected code execution is used.
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.
Dataflow computers exhibit a high degree of parallelism which can not be obtained easily with the conventional von-Neumann architecture. Since many instructions are ready for execution simultaneously, concurrency can easily by achieved by the multiple processors modified the data-flow machine. In paper, we describe an improved dataflow architecture which is designed by adding the demand propagation network to the MIT dataflow machine. and show the improved performance by the execution time and the efficiency of processing elements through simulation with the time acceleration method.
본 논문에서는 다중블럭 실행을 이용하는 멀티코어 비순차 수퍼스칼라 프로세서 아키텍쳐의 성능을 분석하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크를 입력으로 하며, 윈도우 크기가 32와 64이고 1개에서 4개의 다중블럭을 실행하는 멀티코어 비순차 수퍼스칼라 프로세서에 대하여 1 코어에서 16 코어까지 광범위한 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 4개의 다중블럭을 실행하는 멀티코어 비순차 수퍼스칼라 프로세서는 같은 사양에서 단일 블럭을 실행할 때보다 평균 22.0%의 성능 향상을 가져왔다.
Maintaining agility and responsiveness m designing and manufacturing activities are the key issues for manufacturing companies to cope with global competition. Distributed design and control systems are regarded as an efficient solution for agility and responsiveness. However, distributed nature of a manufacturing system complicates production activities such as design, simulation, scheduling, and execution control. Especially, existing simulation systems have limited external integration capabilities, which make it difficult to implement complex control mechanisms for the distributed manufacturing systems. Moreover, integration and coupling of heterogeneous components and models are commonly required for the simulation of complex distributed systems. In this paper, a collaborative and adaptive simulation architecture is proposed as an open framework for simulation and analysis of the distributed manufacturing enterprises. By incorporating agents with their distributed characteristics of autonomy, intelligence, and goal-driven behavior, the proposed agent-based simulation architecture can be easily adapted to support the agile and distributed manufacturing systems. The architecture supports the coordination and cooperation relations, and provides a communication middleware among the participants in simulation.
인터넷 회선의 고속화에 따라 패킷을 초당 기가비트 이상의 속도로 전송하는 라우터에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 라우터의 병목인 최장 프리픽스 검색(LPM : longest prefix matching)을 효율적으로 수행하기 위해 제안된 비트맵 트라이(Bitmap Trie) 알고리즘을 혁신적으로 향상시킨 방법을 제시한다. 이 방법은 검색시간을 단축하기 위하여 다음과 같은 세 가지 기법을 적용하였다. 첫째, 카운트 테이블을 추가하여 기존 알고리즘에서의 과도한 시프트 연산을 제거하여 프로세서 내의 처리시간을 단축했다. 두 번째는 트랜스퍼 테이블내의 중복된 포워딩 정보를 제거하여 메모리 효율을 증가시켰으며, 마지막으로, 포워딩 정보에 대한 접근빈도에 따라 검색범위를 다원화하여 데이터 접근을 최적화하였다. 또한, 신뢰도가 가장 놀은 실행-구동 시뮬레이션 방법을 채택함으로써 검색의 지연요소를 발생 원인별로 세분하여 알고리즘이 실행되는 과정을 면밀하게 분석할 수 있었다. 실험 결과는 실제 시스템으로부터 실측한 결과와 비교하는 검증과정을 거쳤으며, 그 결과 기존 알고리즘에 비해 검색 수행시간을 약 82% 단축한 알고리즘을 개발하였다.
In this paper, we present a SystemC model of a 32-Bit RISC core wi)ich is based on the ARMTTDMI architecture. The RISC core model was first modeled in C for architecture verification and then refined down to a level that allows concurrent behavior lot hardware timing using the SystcmC class library. It was driven in timed functional level that uses handshake protocol. It was compiled using standard C++ compiler. The functional simulation result was verified by comparing the contents of memory, the result of execution with the result from the ARMulator of ADS(Arm Developer Suite).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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