This paper proposes a real-time dynamic storage allocation algorithm QSHF(quick-segregated-half-fit) that provides various memory allocation policies. that manages a free block list per each word size for memory requests of small size good(segregated)-fit policy that manages a free list per proper range size for medium size requests and half-fit policy that manages a free list per proper range size for medium size requests and half-fit policy that manages a free list per each power of 2 size for large size requests. The proposed algorithm has the time complexit O(1) and makes us able to easily estimate the worst case execution time(WCET). This paper also suggests two algorithm that finds the proper free list for the requested memory size in predictable time and if the found list is empty then finds next available non-empty free list in fixed time. In order to confirm efficiency of the proposed algorithm we simulated the memory utilization of each memory allocation policy. The simulation result showed that each policy guarantees the constant WCET regardless of memory size but they have trade-off between memory utilization and list management overhead.
비휘발성 메모리 같은 차세대 저장장치의 등장으로 저장장치 지연시간은 거의 사라질 것이다. 예전에는 저장장치 지연시간이 가장 큰 문제였기 때문에 소프트웨어의 효율성은 중요한 문제가 아니었다. 하지만 이제는 소프트웨어 오버헤드가 해결해야 할 문제점으로 나타나고 있다. 소프트웨어 오버헤드를 최소화하기 위해 많은 연구자들은 메모리 매핑을 이용한 파일 입출력 기법을 제안하고 있다. 메모리 맵 파일 입출력 기법을 사용하면 기존 운영체제의 복잡한 파일 입출력 스택을 피할 수 있을 뿐 아니라 빈번한 사용자/커널 모드 변환도 최소화할 수 있다. 또한 다수의 메모리 복사 오버헤드도 최소화 할 수 있다. 하지만 메모리 맵 파일 입출력 기법에도 해결해야 할 문제점이 존재한다. 메모리 맵 파일 입출력 메커니즘도 느린 블록 디바이스를 효율적으로 관리하기 위해 설계된 기존 운영체제의 일부이기 때문이다. 본 논문에서는 메모리 맵 파일 입출력의 오버헤드 문제점을 설명하고 실험을 통해 그 문제점을 확인한다.
본 논문에서는 비디오 부호화기와 복호화기의 참조 영상 버퍼와 메모리 대역폭을 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 일반적인 비디오 코덱에서 코딩의 효율을 높이기 위하여 이전 프레임들을 참조하는 방법을 많이 사용하는데, 최근에는 메모리 사용 및 메모리와 프로세서 간의 데이터 대역폭의 효율을 높이기 위하여 참조 프레임을 압축하여 저장하는 방법이 연구되고 있다. 이 방법은 이미 압축 및 복원 과정을 통해 열화가 생긴 참조 영상에 대하여 재 압축을 실행하고, 또 기존의 압축 코덱 내부에 부호화기와 복호화기가 추가되는 경우이기 때문에, 화질의 열화를 최소화하면서 복잡도가 낮은 코덱이 요구된다. 이에 관련된 대부분의 연구는 화질의 열화를 최소화하면서 효과적인 재압축을 할 수 있는 방향으로 진행되며 보통 양자화를 위해 고정길이 비트할당 방법을 사용한다. 본 논문에서는 영상의 특성을 고려한 적응적 블록단위 최대-최소 양자화를 통해 복잡도가 낮으면서 화질의 열화를 최소화 한 방법을 제안한다 제안한 방법에서는 $8{\times}8$ 크기의 블록을 기본 처리 단위로 하여 메모리 접근성을 용이하게 하면서, $8{\times}8$ 블록 내부의 $4{\times}4$ 블록 단위로 적응적인 양자화를 적용한다. 실험결과 기존의 고정길이 비트 할당을 통한 재 압축 방법에 대하여 BD-bitrate 관점에서 평균 1.7%, BD-PSNR 관점에서 평균0.03%의 성능향상을 얻을 수 있었다.
The demand for flexible electronic systems such as wearable computers, E-paper, and flexible displays has increased due to their advantages of excellent portability, conformal contact with curved surfaces, light weight, and human friendly interfaces over present rigid electronic systems. This seminar introduces three recent progresses that can extend the application of high performance flexible inorganic electronics. The first part of this seminar will introduce a RRAM with a one transistor-one memristor (1T-1M) arrays on flexible substrates. Flexible memory is an essential part of electronics for data processing, storage, and radio frequency (RF) communication and thus a key element to realize such flexible electronic systems. Although several emerging memory technologies, including resistive switching memory, have been proposed, the cell-to-cell interference issue has to be overcome for flexible and high performance nonvolatile memory applications. The cell-to-cell interference between neighbouring memory cells occurs due to leakage current paths through adjacent low resistance state cells and induces not only unnecessary power consumption but also a misreading problem, a fatal obstacle in memory operation. To fabricate a fully functional flexible memory and prevent these unwanted effects, we integrated high performance flexible single crystal silicon transistors with an amorphous titanium oxide (a-TiO2) based memristor to control the logic state of memory. The $8{\times}8$ NOR type 1T-1M RRAM demonstrated the first random access memory operation on flexible substrates by controlling each memory unit cell independently. The second part of the seminar will discuss the flexible GaN LED on LCP substrates for implantable biosensor. Inorganic III-V light emitting diodes (LEDs) have superior characteristics, such as long-term stability, high efficiency, and strong brightness compared to conventional incandescent lamps and OLED. However, due to the brittle property of bulk inorganic semiconductor materials, III-V LED limits its applications in the field of high performance flexible electronics. This seminar introduces the first flexible and implantable GaN LED on plastic substrates that is transferred from bulk GaN on Si substrates. The superb properties of the flexible GaN thin film in terms of its wide band gap and high efficiency enable the dramatic extension of not only consumer electronic applications but also the biosensing scale. The flexible white LEDs are demonstrated for the feasibility of using a white light source for future flexible BLU devices. Finally a water-resist and a biocompatible PTFE-coated flexible LED biosensor can detect PSA at a detection limit of 1 ng/mL. These results show that the nitride-based flexible LED can be used as the future flexible display technology and a type of implantable LED biosensor for a therapy tool. The final part of this seminar will introduce a highly efficient and printable BaTiO3 thin film nanogenerator on plastic substrates. Energy harvesting technologies converting external biomechanical energy sources (such as heart beat, blood flow, muscle stretching and animal movements) into electrical energy is recently a highly demanding issue in the materials science community. Herein, we describe procedure suitable for generating and printing a lead-free microstructured BaTiO3 thin film nanogenerator on plastic substrates to overcome limitations appeared in conventional flexible ferroelectric devices. Flexible BaTiO3 thin film nanogenerator was fabricated and the piezoelectric properties and mechanically stability of ferroelectric devices were characterized. From the results, we demonstrate the highly efficient and stable performance of BaTiO3 thin film nanogenerator.
메모리 설계 기술과 공정기술의 발달은 고집적 메모리의 생산을 가능하게 하였다. 그러나 이는 메모리의 복잡도를 증가시켜 메모리 테스트를 더욱 복잡하게 하여, 결과적으로 메모리 테스트 비용의 증가를 가져왔다. 효과적인 메모리 테스트 알고리즘은 짧은 테스트 시간동안 다양한 종류의 고장을 검출하여야 하며, 특히 이중 포트 메모리 테스트 알고리즘의 경우에는 단일 포트 메모리의 고장과 이중 포트 메모리 고장을 모두 검출할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안하는 March A2PF 알고리즘은 18N의 짧은 테스트 패턴을 통해 이중 포트 및 단일 포트 메모리와 관련된 모든 종류의 고장을 검출하는 효과적인 테스트 알고리즘이다.
최근 메모리 기술의 급격한 발전으로 개발되고 있는 다양한 종류의 메모리는 데이터 관리 시스템에서 처리 속도 향상을 위해 활용되고 있다. 특히 NAND 플래시 메모리는 전원이 차단되어도 데이터를 유지할 수 있는 비휘발성 특징이 있으므로 메모리 기반 저장장치의 데이터 저장용 주요 미디어로 활용되고 있다. 그러나 최근 연구되고 있는 메모리 기반 저장장치는 NAND 플래시 메모리뿐만 아니라 MRAM과 PRAM 등 다양한 종류의 메모리로 구성되어 있고 추가로 새로운 특성이 있는 다양한 종류의 메모리가 개발되고 있다. 따라서 특성이 서로 다른 이종의 메모리들로 구성된 저장 시스템에서 미디어의 데이터 처리 성능과 효율 향상을 위한 메모리 관리 기술의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 데이터 관리를 위해 다양한 메모리로 구성된 저장장치에서 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 메모리 사상 기법을 제안한다. 제안하는 아이디어는 서로 다른 이종 메모리를 하나의 사상 테이블을 활용하여 관리하는 방법이다. 이 방법은 데이터의 주소 체계를 통일할 수 있고 데이터 티어링(tiering)을 위해 서로 다른 메모리에 분할 저장된 데이터의 탐색 비용을 감소시킬 수 있다.
전력증폭기는 기지국의 효율을 결정하는 중요한 요소이며, 효율성 제고를 위하여 GaN증폭소자를 사용한 Doherty 전력증폭기 구조에 대한 연구가 지속되고 있다. Doherty 전력증폭기의 메모리 효과는 선형성과 효율특성과 연관된 동작특성에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 GaN Doherty 전력증폭기의 전열적인 비선형성 모델링과 전열적 메모리 효과가 GaN Doherty 증폭기의 왜곡형성과 보상에 대하여 연구하였다. GaN Doherty 증폭기의 전열적 메모리 특성을 모델링하기 위하여 순시적으로 소모되는 전력과 순시 접합온도의 정확한 관계식을 정립하였다. 제안된 모델의 파라미터로부터 GaN Doherty 전력증폭기의 비선형왜곡과 전열적 메모리 효과를 보상할 수 있는 전치왜곡선형화기 모델을 설계하였다. 제안된 모델의 성능평가는 37dBm GaN Doherty 전력증폭기와 ADS Tool을 사용하여 왜곡특성 성능개선정도를 검증하였다. 선형화된 GaN 전력증폭기의 2-tone 출력스펙트럼에서 약 16 dB의 왜곡개선효과를 보였다.
최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.
The increasing size and complexity of deep neural networks (DNNs) necessitate the development of efficient high-performance accelerators. An efficient memory structure and operating scheme provide an intuitive solution for high-performance accelerators along with dataflow control. Furthermore, the processing of various neural networks (NNs) requires a flexible memory architecture, programmable control scheme, and automated optimizations. We first propose an efficient architecture with flexibility while operating at a high frequency despite the large memory and PE-array sizes. We then improve the efficiency and usability of our architecture by automating the optimization algorithm. The experimental results show that the architecture increases the data reuse; a diagonal write path improves the performance by 1.44× on average across a wide range of NNs. The automated optimizations significantly enhance the performance from 3.8× to 14.79× and further provide usability. Therefore, automating the optimization as well as designing an efficient architecture is critical to realizing high-performance DNN accelerators.
Naive Bayes nearest neighbor (NBNN) is a simple image classifier based on identifying nearest neighbors. NBNN uses original image descriptors (e.g., SIFTs) without vector quantization for preserving the discriminative power of descriptors and has a powerful generalization characteristic. However, it has a distinct disadvantage. Its memory requirement can be prohibitively high while processing a large amount of data. To deal with this problem, we apply a spherical hashing binary code embedding technique, to compactly encode data without significantly losing classification accuracy. We also propose using an inverted index to identify nearest neighbors among binarized image descriptors. To demonstrate the benefits of our method, we apply our method to two existing NBNN techniques with an image dataset. By using 64 bit length, we are able to reduce memory 16 times with higher runtime performance and no significant loss of classification accuracy. This result is achieved by our compact encoding scheme for image descriptors without losing much information from original image descriptors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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