• 제목/요약/키워드: On-Chip Networks

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저전력 네트워크-온-칩을 위한 통신 최적화 기법 (Communication Optimization for Energy-Efficient Networks-on-Chips)

  • 신동군;김지홍
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제35권3호
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    • pp.120-132
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    • 2008
  • 네트워크-온-칩은 미래 시스템-온-칩 제품을 위한 실용적인 개발 플랫폼으로서 부각되고 있다. 우리는 전압 조절이 가능한 회선을 가진 네트워크-온-칩에서 태스크간 통신으로 인한 전력 소모를 최소화하기 위한 정적 알고리즘을 제시한다. 최적의 통신 속도를 찾기 위해 제시된 (유전자 알고리즘에 기반한) 기법은 네트워크 망 구조, 태스크 할당, 타일 매핑, 라우팅 경로 할당, 태스크 스케줄링과 회선 속도할당을 포함한다. 제시된 설계 기법은 기존의 기법과 비교하여 평균 28%까지 전력 소비를 감소시킬 수 있다는 것을 실험 결과는 보여 준다.

On-Chip Multiprocessor with Simultaneous Multithreading

  • Park, Kyoung;Choi, Sung-Hoon;Chung, Yong-Wha;Hahn, Woo-Jong;Yoon, Suk-Han
    • ETRI Journal
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    • 제22권4호
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    • pp.13-24
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    • 2000
  • As more transistors are integrated onto bigger die, an on-chip multiprocessor will become a promising alternative to the superscalar microprocessor that dominates today's microprocessor marketplace. This paper describes key parts of a new on-chip multiprocessor, called Raptor, which is composed of four 2-way superscalar processor cores and one graphic co-processor. To obtain performance characteristics of Raptor, a program-driven simulator and its programming environment were developed. The simulation results showed that Raptor can exploit thread level parallelism effectively and offer a promising architecture for future on-chip multi-processor designs.

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확률 펄스 신경회로망의 On-chip 학습 알고리즘 (On-chip Learning Algorithm in Stochastic Pulse Neural Network)

  • 김응수;조덕연;박태진
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.270-279
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    • 2000
  • 본 논문은 확률 펄스연산을 이용한 신경회로망이 on-Chip학습 알고리즘에 대해 기술하였다. 확률 펄스 연산은 임이의 펄스열에서 1과 0이 발생할 확률을 통해 표현된 수를 사용하여 계산하는 것을 일컫는다. 이러한 확률연산을 신경회로망에 적용하면 하드웨어 구현먼적을 줄일 수 있다는 것과 확률적인 특징으로 인해 지역 최소값으로부터 빠져 나와 광역 최적해에 도달할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 또한 본 연구에서는 칩 냅에 학습할 수 있는 on-chip학습 알고리즘을 역전파 학습 알고리즘으로부터 유도하였다. 이렇게 유도된 알고리즘을 검증하기 위하여 비선형 패턴분리문제를 모의실험 하였다. 도한 활자체 및 필기체 숫자 인식에도 적용하여 좋은 결과를 얻었다.

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하이브리드 광학 네트워크-온-칩에서 병렬 라우팅에 관한 연구 (A Study on the Parallel Routing in Hybrid Optical Networks-on-Chip)

  • 서정택;황용중;한태희
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제48권8호
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    • pp.25-32
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    • 2011
  • 네트워크-온-칩(Networks-on-Chip, NoC)은 고도로 복잡해지고 있는 다중 프로세서 시스템-온-칩(Multi-Processor System-on-chip, MPSoC)에서의 버스 트래픽 문제를 해결할 핵심기술이나 전통적인 전기적 상호 연결 구조로는 머지않아 대역폭 및 전력소비 등의 한계에 직면할 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 광학적 상호연결과 전기적 상호연결을 같이 사용하는 하이브리드 광학 NoC기술이 최근 활발히 연구되고 있다. 대부분의 하이브리드 광학 NoC에서 전기적인 연결은 웜홀 스위칭(Wormhole switching)과 deterministic 알고리즘인 X-Y 라우팅 알고리즘을 사용하며, 광학적 버스 기반 데이터 전송을 위한 경로 설정 및 광학 라우터 설정을 한다. 광학적 연결에서는 서킷 스위칭(Circuit switching) 방식을 사용하며, 미리 설정된 경로 및 라우터를 이용하여 payload 데이터만 전송을 하게 된다. 그러나 기존에 발표된 하이브리드 광학 NoC같은 경우에는 한 번에 하나의 경로에서만 데이터를 전송 할 수 있다는 단점을 가지고 있어 성능 향상에 한계가 있다. 본 논문에서는 하이브리드 광학 NoC에서 동시에 여러 경로를 이용하여 데이터를 전송하기 위해 전기적인 연결에서 서킷 스위칭 방식과 적응적(adaptive) 알고리즘을 이용하는 새로운 라우팅 알고리즘을 제안하며, 적응적 알고리즘의 문제점인 livelock을 제거할 수 있는 방법 또한 제안한다. 모의실험은 전기적인 NoC, 그리고 웜홀 스위칭 방식의 기존 하이브리드 광학 NoC와 비교 수행 하였다. 그 결과 제안된 방식은 기존 하이브리드 광학 NoC에 비해 60%의 throughput 증가, 그리고 전기적 NoC와 비교했을 때 65%의 전력 감소를 보였다.

가장자리 검출을 위한 상호연결을 가진 망막칩 (A novel reitna chip with simple wiring for edge extraction)

  • 심선일;김용태;박정호
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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    • pp.153-156
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    • 2000
  • A novel silicon retina chip based on the information processing in the vertebrate retina was designed. The chip has a novel wiring structure in which all pixels are connected through the channel of MOS transistors, which simplifies a wiring structure compared with conventional resistive networks. The proposed structure minimizes the pixel area and certainly increases a fill factor since each pixel consists of only two photodiodes and three MOS transistors. It also enables the chip to operate over a wide range of light intensity by adjusting its conductance with the gate voltage. Simulation results with SPICE showed that the chip could extract the edge of input images successfully.

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임베디드 스마트 응용을 위한 신경망기반 SoC (A SoC Based on a Neural Network for Embedded Smart Applications)

  • 이봉규
    • 전기학회논문지
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    • 제58권10호
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    • pp.2059-2063
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    • 2009
  • This paper presents a programmable System-On-a-chip (SoC) for various embedded smart applications that need Neural Network computations. The system is fully implemented into a prototyping platform based on Field Programmable Gate Array (FPGA). The SoC consists of an embedded processor core and a reconfigurable hardware accelerator for neural computations. The performance of the SoC is evaluated using a real image processing application, an optical character recognition (OCR) system.

Hierarchical Multiplexing Interconnection Structure for Fault-Tolerant Reconfigurable Chip Multiprocessor

  • Kim, Yoon-Jin
    • JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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    • 제11권4호
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    • pp.318-328
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    • 2011
  • Stage-level reconfigurable chip multiprocessor (CMP) aims to achieve highly reliable and fault tolerant computing by using interwoven pipeline stages and on-chip interconnect for communicating with each other. The existing crossbar-switch based stage-level reconfigurable CMPs offer high reliability at the cost of significant area/power overheads. These overheads make realizing large CMPs prohibitive due to the area and power consumed by heavy interconnection networks. On other hand, area/power-efficient architectures offer less reliability and inefficient stage-level resource utilization. In this paper, I propose a hierarchical multiplexing interconnection structure in lieu of crossbar interconnect to design area/power-efficient stage-level reconfigurable CMP. The proposed approach is able to keep the reliability offered by the crossbar-switch while reducing the area and power overheads. Experimental results show that the proposed approach reduces area by up to 21% and power by up to 32% when compared with the crossbar-switch based interconnection network.

Neurons-on-a-Chip: In Vitro NeuroTools

  • Hong, Nari;Nam, Yoonkey
    • Molecules and Cells
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    • 제45권2호
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    • pp.76-83
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    • 2022
  • Neurons-on-a-Chip technology has been developed to provide diverse in vitro neuro-tools to study neuritogenesis, synaptogensis, axon guidance, and network dynamics. The two core enabling technologies are soft-lithography and microelectrode array technology. Soft lithography technology made it possible to fabricate microstamps and microfluidic channel devices with a simple replica molding method in a biological laboratory and innovatively reduced the turn-around time from assay design to chip fabrication, facilitating various experimental designs. To control nerve cell behaviors at the single cell level via chemical cues, surface biofunctionalization methods and micropatterning techniques were developed. Microelectrode chip technology, which provides a functional readout by measuring the electrophysiological signals from individual neurons, has become a popular platform to investigate neural information processing in networks. Due to these key advances, it is possible to study the relationship between the network structure and functions, and they have opened a new era of neurobiology and will become standard tools in the near future.

고속라우터에 대한 고찰(I)-STC104의 레이블링 알고리즘 (Study on High Speed Routers(I)-Labeling Algorithms for STC104)

  • 이효종
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제8A권2호
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    • pp.147-156
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    • 2001
  • A high performance routing switch is an essential device to either the high performance parallel processing or communication networks that handle multimedia transfer systems such as VOD. The high performance routing chip called STC104 is a typical example in the technical aspect which has 32 bidirectional links of 100Mbps transfer sped. It has exploited new technologies, such as wormhole routing, interval labeling, and adaptive routing method. The high speed router has been applied into some parallel processing system as a single chip. However, its performance over the various interconnection networks with multiple routing chips has not been studied. In this paper, the strucrtures and characteristics of the STC104 have been investigated in order to evaluate the high speed router. Various topology of the STC104, such as meshes, torus, and N-cube are defined and constructed. Algorithms of packet transmission have been proposed based on the interval labeling and the group adaptive routing method implemented in the interconnected network. Multicast algorithms, which are often requited to the processor networks and broadcasting systems, modified from U-mesh and U-torus algorithms have also been proposed overcoming the problems of point-to-point communication.

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효율적 구조 학습 알고리즘과 데이타 차원축소를 통한 베이지안망 기반의 마이크로어레이 데이타 분석법 (A Method for Microarray Data Analysis based on Bayesian Networks using an Efficient Structural learning Algorithm and Data Dimensionality Reduction)

  • 황규백;장정호;장병탁
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권11호
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    • pp.775-784
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    • 2002
  • DNA chip 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이타는 세포나 조직 내의 수천 개 유전자의 발현도(expression level)를 한번에 측정한 것으로, 유전자 발현 양상에 기반한 암의 진단, 유전자의 기능 예측 등에 이용되고 있다. 다양한 데이타 분석 기법들 중 베이지안망(Bayesian network)은 데이타의 각 속성들간의 관계를 그래프 형태로 표현할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이는 마이크로어레이 데이타의 분석을 통해 여러 유전자와 조직의 특성(암의 종류 등) 사이의 관계를 밝히는데 유용하다 하지만 대부분의 마이크로어레이 데이타는 sparse data로 베이지안망을 비롯한 각종 분석 기법의 적용을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 베이지안망에 기반한 마이크로어레이 데이타 분석을 위해 효율적 구조 학습 알고리즘과 데이타 차원 축소를 이용한다. 제시되는 분석법은 실제 마이크로어레이 데이타인 NC160 data set에 적용되었으며, 그 유용성은 데이타로부터 학습된 베이지안망이 실제 생물학적으로 알려진 사실들을 어느 정도 정확하게 표현하는지에 의해 평가되었다.