Programmable logic controller (PLC) is widely used in manufacturing system or process control. This paper presents the design of a 32-bit microprocessor for a sequence control using an Application Specification Integrated Circuit (ASIC). The 32-bit microprocessor was designed by a VHDL with top down method; the program memory was separated from the data memory for high speed execution of 274 specified sequence instructions. Therefore it was possible that sequence instructions could be operated at the same time during the instruction fetch cycle. And in order to reduce the instruction decoding time and the interface time of the data memory interface, an instruction code size was implemented by 32-bits. And the real time debugging as single step run, break point run was implemented. Pulse instruction, step controller, master controllers, BIN and BCD type arithmetic instructions, barrel shit instructions were implemented for many used in PLC system. The designed microprocessor was synthesized by the S1L50000 series which contains 70,000 gates with 0.65um technology of SEIKO EPSON. Finally, the benchmark was performed to show that designed 32-bit microprocessor has better performance than Q4A PLC of Mitsubishi Corporation.
In this paper, we focused on the real time implementation of a speech recognition system with medium size of vocabulary considering its application to a mobile phone. First, we developed the PC based variable vocabulary word recognizer having the size of program memory and total acoustic models as small as possible. To reduce the memory size of acoustic models, linear discriminant analysis and phonetic tied mixture were applied in the feature selection process and training HMMs, respectively. In addition, state based Gaussian selection method with the real time cepstral normalization was used for reduction of computational load and robust recognition. Then, we verified the real-time operation of the implemented recognition system on the TMS320C6201 EVM board. The implemented recognition system uses memory size of about 610 kbytes including both program memory and data memory. The recognition rate was 95.86% for ETRI 445DB, and 96.4%, 97.92%, 87.04% for three kinds of name databases collected through the mobile phones.
Due to the implementation ease and alleviation of memory bottleneck effect, NUMA architecture has dominated in the multiprocessor systems for the past several years. However, because the NUMA system distributes memory in each node, frequent remote memory access is a key factor of performance degradation. Therefore, efficient design of RAC(Remote Access Cache) in NUMA system is critical for performance improvement. In this paper, we suggest Multi-Grain RAC which can adaptively control the RAC line size, with respect to each application behavior Then we simulate NUMA system with multi-grain RAC using MINT, event-driven memory hierarchy simulator. and analyze the performance results. At first, with profile-based determination method, we verify the optimal RAC line size for each application and, then, we compare and analyze the performance differences among NUMA systems with normal RAC, with optimal line size RAC, and with multi-grain RAC. The simulation shows that the worst case can be always avoided and results are very close to optimal case with any combination of application and RAC format.
Application of flash memory in mobile and ubiquitous related devices is rapidly being increased due to its low price and high performance. In addition, some notebook computers currently come out into market with a SSD(Solid State Disk) instead of hard-drive based storage system. Regarding this trend, applications need to increase the storage capacity using multiple flash memory chips for larger capacity sooner or later. Flash memory based storage subsystem should resolve the performance bottleneck for writing in perspective of speed and lifetime according to its physical property. In order to make flash memory storage work with tangible performance, reclaiming of invalid regions needs to be controlled in a particular manner to decrease the number of erasures and to distribute the erasures uniformly over the whole memory space as much as possible. In this paper, we study the performance of flash memory recycling algorithms and demonstrate that the proposed algorithm shows acceptable performance for flash memory storage with multiple chips. The proposed cleaning method partitions the memory space into candidate memory regions, to be reclaimed as free, by utilizing threshold values. The proposed algorithm handles the storage system in multi-layered style. The impact of the proposed policies is evaluated through a number of experiments.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.14
no.4
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pp.391-406
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2014
The performance of General-Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU) is heavily dependent on the memory access behavior. This sensitivity is due to a combination of the underlying Massively Parallel Processing (MPP) execution model present on GPUs and the lack of architectural support to handle irregular memory access patterns. Application performance can be significantly improved by applying memory-access-pattern-aware optimizations that can exploit knowledge of the characteristics of each access pattern. In this paper, we present an algorithmic methodology to semi-automatically find the best mapping of memory accesses present in serial loop nest to underlying data-parallel architectures based on a comprehensive static memory access pattern analysis. To that end we present a simple, yet powerful, mathematical model that captures all memory access pattern information present in serial data-parallel loop nests. We then show how this model is used in practice to select the most appropriate memory space for data and to search for an appropriate thread mapping and work group size from a large design space. To evaluate the effectiveness of our methodology, we report on execution speedup using selected benchmark kernels that cover a wide range of memory access patterns commonly found in GPGPU workloads. Our experimental results are reported using the industry standard heterogeneous programming language, OpenCL, targeting the NVIDIA GT200 architecture.
Three-dimensional (3D) memories using through-silicon vias (TSVs) as vertical buses across memory layers will likely be the first commercial application of 3D integrated circuit technology. The memory dies to stack together in a 3D memory are selected by a die-selection method. The conventional die-selection methods do not result in a high-enough yields of 3D memories because 3D memories are typically composed of known-good-dies (KGDs), which are repaired using self-contained redundancies. In 3D memory, redundancy sharing between neighboring vertical memory dies using TSVs is an effective strategy for yield enhancement. With the redundancy sharing strategy, a known-bad-die (KBD) possibly becomes a KGD after bonding. In this paper, we propose a novel die-selection method using KBDs as well as KGDs for yield enhancement in 3D memory. The proposed die-selection method uses three search-space conditions, which can reduce the search space for selecting memory dies to manufacture 3D memories. Simulation results show that the proposed die-selection method can significantly improve the yield of 3D memories in various fault distributions.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.2
no.4
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pp.8-13
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1997
This paper describes a scalable systolic synchronous memory for digital signal processing and packet switching. The systolic synchronous memory consists of the 2-D array of small memory blocks which are fully pipelined and communicated in three directions with adjacent blocks. The maximum delay of a small memory block becomes the operation speed of the chip. The array configuration is scalable for the entire memory size requested by an application. it has the initial latency of N+3 cycles with NxN array configuration. We designed an experimental 200 MHz 4Kb static RAM chip with the 4x4 array configuration of 256 SRAM blocks. It was fabricated is 0.8$\mu\textrm{m}$ twin-well single-poly double-metal CMOS technology.
Since the modern computer architecture was suggested by Von Neumann in 1945, computer has become inevitable for our life. This brilliant growth of computer has been led by device miniaturization trend, so called Moore's law. Especially, the explosive growth of memory devices such as DRAM and Flash have played key role in huge enlarging utilization of computer. However, abrupt increase of data used for many applications in big data era provoke the excessive energy consumption of data center which results from the inefficiency of conventional memory-storage hierarchy. As a solution, the application of new memory devices has been brought up for innovative memory-storage hierarchy. In this paper, the current development status and prospect of new memory devices will be discussed.
Recently increasing application of flash memory in mobile and ubiquitous related devices is due to its non-volatility, fast response time, shock resistance and low power consumption. Following this trend, SSD(Solid State Disk) using multiple flash chips, instead of hard-drive based storage system, started to widely used for its advantageous features. However, flash memory based storage subsystem should resolve the performance bottleneck for writing in perspective of speed and lifetime according to its disadvantageous physical property. In order to provide tangible performance, solutions are studied in aspect of reclaiming of invalid regions by decreasing the number of erasures and distributing the erasures uniformly over the whole memory space as much as possible. In this paper, we study flash memory recycling algorithms with multiple management units and demonstrate that the proposed algorithm provides feasible performance. The proposed method utilizes the partitions of the memory space by utilizing threshold values and reconfigures the management units if necessary. The performance of the proposed policies is evaluated through a number of simulation based experiments.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.5
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pp.531-536
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2021
As artificial intelligence technology advances, it is being applied to various application fields. Artificial intelligence is performing well in the field of image recognition and classification. Chip design specialized in this field is also actively being studied. Artificial intelligence-specific chips are designed to provide optimal performance for the applications. At the design task, memory component optimization is becoming an important issue. In this study, the optimal algorithm for the memory size exploration is presented, and the optimal memory size is becoming as a important factor in providing a proper design that meets the requirements of performance, cost, and power consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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