$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

퍼셉트론을 이용하는 멀티코어 프로세서의 성능 연구
A Performance Study of Multi-Core Processors with Perceptrons 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.63 no.12, 2014년, pp.1704 - 1709  

이종복 (Dept. of Information and Communications Engineering, Hansung University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to increase the performance of multi-core system processor architectures, the multi-thread branch predictor which speculatively fetches and allocates threads to each core should be highly accurate. In this paper, the perceptron based multi-thread branch predictor is proposed for the multi-c...

주제어

#Perceptron   #Multi-core processor   #Multi-thread branch predictor  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 최근에 이르러 수퍼스칼라 프로세서에 신경망 회로 알고리즘을 도입하여 분기예측의 정확도를 높이는 방안이 시도되었다 [7,8]. 본 논문에서는 신경망 분야에서 활용되는 퍼셉트론을 멀티코어 프로세서의 멀티쓰레드 분기예측에 적용하는 것을 제안하였다. SPEC 2000 벤치마크 프로그램을 대상으로 하여 모의실험을 수행한 결과, 기존의 2단계 적응형 멀티쓰레드 분기예측법과 비교하여 더욱 높은 성능을 나타낼 수 있었다.

가설 설정

  • 각 캐쉬의 블럭 크기는 16 B로 정하였으며, 1 차 캐쉬 미스가 발생하였을 때는 10 싸이클의 페널티를 갖는다. 그러나, 주 메모리는 별도로 모델링하지 않았기 때문에, 모든 코어에 의하여 공유되는 2 차 통합 캐쉬는 충분한 용량으로 인하여 100 % 히트가 난다고 가정하였다.
  • 멀티쓰레드 예측법을 시행하기 위하여, M 개의 코어로 구성되는 시스템에서 멀티쓰레드 i, i+1, ..., i+M-1 개가 존재한다고 가정한다. 이때, 쓰레드의 주소를 퍼셉트론 가중치 벡터표의 항목 수를 이용하여 해싱한 값으로 특정한 가중치 벡터를 색인하고, 이 값을 쓰레드 히스토리 레지스터와 비트 단위로 곱하여 i 번째 쓰레드의 시작주소를 예측한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
퍼셉트론이 무엇인가? 퍼셉트론이란 그림 1에 나타낸 것과 같이, 입력 값들을 가중치와 결합하여 출력을 산출하는 학습 기능을 갖는 신경망이다. 이 때, x1,.
퍼셉트론 멀티쓰레드 분기예측법이란? 본 논문에서는 신경망 회로에서 이용하는 학습 방식을 멀티쓰레드 분기예측 기법에 적용하였으므로, 이것을 퍼셉트론 멀티쓰레드 분기예측법이라 한다. 이것을 위하여 길이 N의 쓰레드 어드레스 히스토리 레지스터에, N 개 쓰레드의 시작 어드레스가 직전 쓰레드의 마지막 어드레스와 불연속인 결과를 1로, 연속인 결과를 −1로 기록한다.
퍼셉트론 멀티쓰레드 분기예측법에서, 쓰레드 히스토리 레지스터와 퍼셉트론 가중치벡터 테이블을 어떻게 구성해야 하는가? 본 논문에서는 신경망 회로에서 이용하는 학습 방식을 멀티쓰레드 분기예측 기법에 적용하였으므로, 이것을 퍼셉트론 멀티쓰레드 분기예측법이라 한다. 이것을 위하여 길이 N의 쓰레드 어드레스 히스토리 레지스터에, N 개 쓰레드의 시작 어드레스가 직전 쓰레드의 마지막 어드레스와 불연속인 결과를 1로, 연속인 결과를 −1로 기록한다. 이렇게 하여 얻은 쓰레드 어드레스 N 개의 연속 및 불연속 패턴을, 1 또는 −1로 나타내는 현재 쓰레드 어드레스의 연속 또는 불연속인 결과와 곱하여 길이 N인 가중치 벡터를 생성한다. N 개의 멀티쓰레드에 대하여 생성된 가중치벡터들은 퍼셉트론 가중치벡터 테이블을 구성한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (10)

  1. R. Kumar, D, M, Tullsen, P. Ranganathan, N. P. Jouppi, and K. I. Farkas, "Single-ISA Hetergogeneous Multi-Core Architectures for Multithreaded Workload Performance," Proceedings of the 31st International Symposium on Computer Architecture, Jun 2004. 

  2. S. W. Keckler, K. Olukotun, and H. P. Hofsee, "Multicore Processors and Systems," Springer. 2009. 

  3. Jongbok Lee, "A Performance Study of Multicore Out-of-order superscalar processor architectures," KIEE, Vol. 61, No. 10, Oct. 2012, pp. 1502-1507. 

  4. T. Ungerer, B. Robic, and J. Silk, "Multithreaded Processors," The Computer Journal, Vol. 45, No. 3, 2002 

    상세보기

  5. D. Ortiz-Arroyo and B. Lee. "Dynamic Simultaneous Multithreaded Architecture," International Conferences on Parallel and Distributed Computing Systems. Aug. 2003. 

  6. J. Gummaraju and M. Franklin. "Branch Prediction in Multi-Threaded Processors," Parallel Architectures and Compilation Techniques, pp.179-188, Oct. 2000. 

  7. D. A. Jimenez and C. Lin,"Dynamic Branch Prediction with Perceptrons," High Performance Computer Architecture, Jun 2001, pp. 197-206 

  8. Jongbok Lee, "Multiple Branch Prediction Using Perceptrons," KIEE, Vol. 58, No. 3, Mar. 2009, pp. 621-626. 

  9. M. Frankilin, G. S. Sohi, "ARB: A Hardware Mechanism for Dynamic Reordering of Memory References," IEEE Transactions on Computers, Vol. 45, No. 5, May 1996. 

    상세보기

  10. T. Austin, E. Larson, and D. Ernest, "SimpleScalar : An Infrastructure for Computer System Modeling," Computer, vol. 35, no. 2, pp. 59-67, Feb. 2002. 

    상세보기 crossref

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로