[논문]임베디드 시스템에서 네트워크 분할을 이용한 프로그램 최적화

최강희; 신현덕

임베디드 시스템에서 네트워크 분할을 이용한 프로그램 최적화
Program Osptimality Using Network Partiton in Embedded System 원문보기

본 논문에서는 프로그램 최적화를 위해 개선된 추론적 부분 중복 제거(SPRE) 알고리즘을 제안했다. 본 논문에서 제안한 SPRE 기법은 컴파일러의 프로필링 기법 등을 통해 얻어진 실행 빈도에 대한 정보를 이용하여 실행 속도 최적화를 수행한다. 제안하는 알고리즘의 첫 번째 목적은 프로그램 실행 시 요구되는 메모리의 감소이며 두 번째는 실행 시간을 감소시키는 것이다. 단지 프로그램의 실행 속도만을 고려하는 경우에는 메모리 요구가 크게 증가하기 때문에 메모리 감소에 대한 고려도 중요하다. 이것은 프로그램을 실행하는데 요구되는 메모리의 크기가 실행 속도 보다 더 중요한 임베디드 시스템에 적합한 최적화 기법이다. 본 논문에서는 제어흐름그래프를 네트워크로 구성하여 분할하는데 사용하는 Min-Cut 알고리즘을 구현한다.

This paper improves algorithms of Speculative Partial Redundancy Elimination(SPRE) proposed by Knoop et al. Improving SPRE algorithm performs the execution speed optimization based on the information of the execution frequency from profiling and the memory space optimization. The first purpose of presented algorithm is to reduce in space requirements and the second purpose is to de crease the execution time. Since too much weight on execution speed optimization may cause the explosion of the memory space, it is important to consider the size of memory. This fact can be a big advantage in the embedded system which concerns the required memory size more than the execution speed In this paper we implemented the min-cut algorithm, and this algorithm used the control flow graph is constructed with network and partitioned.

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문제 정의

본 논문에서는 임베디드 시스템에서 사용되는 응용 프로그램의 최적화를 목적으로 네트워크 분할을 이용한 추론 부분 중복 제거 기법에 대한 연구를 수행하고자 한다. 본 논문에서 제안 한 네트워크 분할 알고리즘은 네트워크로 구성된 제어 흐름 그래프를 실행 속도 최적화, 메모리 최적화, 실행 속도/메모리 최적화의 최적화 분야별로 분할하여 부분 중복 제거를 수행한다.
본 논문에서는 임베디드 응용 프로그램의 최적화를 위해서 네트워크 분할 알고리즘을 이용한 추론 부분 중복 제거 알고리즘을 제안했다. 제안한 네트워크 분할 알고리즘은 네트워크로 구성된 제어 흐름 그래프를 실행 속도 최적화, 메모리 최적화, 실행 속도/메모리 최적화의 최적화 분야별로 분할하여 부분 중복 제거를 수 행한다.
제안한 알고리즘의 첫 번째 목적은 프로그램 실행 시 요구되는 메모리의 감소이며 두 번째는 실행시간을 감소시키는 것이다. 단지 프로그램의 실행 속도만을 고려하는 경우에는 메모리 요구가 크게 증가하기 때문에 메모리 감소에 대한 고려도 중요하다.

제안 방법

본 논문에서 사용하는 제어 흐름 그래프의 각 노드는 식 e의 값을 수정하는 노드 MOD와 식 e를 계산하는 노드 COMP 그리고 식 e를 계산하지도 않고 e의 값을 수정하지도 않는 노드 NULL의 3가지 경우로 구분한다. [그림 1]의 N₂, N₄, N₅는 MOD 노드이고 N₃, N₇, N₉는 COMP 노드이며 나머지 노드들은 NULL 노드 다.
본 논문에서는 임베디드 시스템에서 사용되는 응용 프로그램의 최적화를 목적으로 네트워크 분할을 이용한 추론 부분 중복 제거 기법에 대한 연구를 수행하고자 한다. 본 논문에서 제안 한 네트워크 분할 알고리즘은 네트워크로 구성된 제어 흐름 그래프를 실행 속도 최적화, 메모리 최적화, 실행 속도/메모리 최적화의 최적화 분야별로 분할하여 부분 중복 제거를 수행한다.
비용 함수에 의한 실행 비용 계산 결과를 이용 하여 s-t 네트워크의 각 노드를 Available과 -^Available 영역으로 분할하기 위한 [알고리즘 4]를 제안한다. [알고리즘 4]는 s-t 네트워크를 입력받아 min-cut 네트워크를 출력한 다.
입구와 출구를 표시하는 레이블은 이NI 이며, 제안하는 알고리즘에 의해 이들을 네트워크로 구성하여 두 영역 Az*讯able과 一lAwiZable 로 분할할 것이다. Available은 변수 t에 의해 e 가 사용 가능하다는 것을 나타내며 —lAoailable은 Available^: 제외한 나머지 노드들이 다.
제어 흐름 그래프의 모든 노드 uc N는 L로 표시하는 노드의 입구와 Ou로 표시하 는 노드의 출구 부분으로 구분된다. 제안하는 알고리즘은 계산 e가 프로그램의 이들 각 입구 /출구 지점에서 사용 가능하도록 할 것인지 아 닌지를 결정한다. 이 분석이 노드 u의 입구에 서 계산 e가 사용 가능하도록 결정했다면, 노 드 u에서 e를 재계산하는 대신에 변수 t로 재 배치 될 수 있다.
본 논문에서는 임베디드 시스템에서 사용되는 응용 프로그램의 최적화를 목적으로 네트워크 분할을 이용한 추론 부분 중복 제거 기법에 대한 연구를 수행하고자 한다. 본 논문에서 제안 한 네트워크 분할 알고리즘은 네트워크로 구성된 제어 흐름 그래프를 실행 속도 최적화, 메모리 최적화, 실행 속도/메모리 최적화의 최적화 분야별로 분할하여 부분 중복 제거를 수행한다.

데이터처리

이 장에서는 제안한 알고리즘에 대한 성능 평 가를 수행하여 최적화 수행 전 프로그램과 비 교하고 Knoop의 알고리즘과 제안한 알고리즘 의 적용 결과를 비교 분석한다. 성능 분석을 위해 Windows 시스템에서 Visual Studio .

성능/효과

메모리 최적화를 수행한 경우는 상대적으로 실 행 시간에 대한 효율이 낮아 질 수 있다. 예 제-이의 실행 속도 최적화 결과는 실행 시간 비율이 0.887이고 메모리 최적화 결과는 0.8 94로 높아졌다. 예제_03의 경우, 요구 메모리에 대한 최적화 분야별 알고리즘 적용의 결과 가 동일하며 메모리 요구의 증가도 발생하지 않았다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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