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머신러닝 기법을 적용한 하드웨어 데이터 프리페치 기법 구현
송경환(KyungHwan Song),김강희(KangHee Kim),최상방(SangBang Choi) 대한전자공학회 2019 전자공학회논문지 Vol.56 No.3
프리페치 기법은 프로세서와 메모리 사이에서 발생하는 메모리 지연시간을 숨기고 성능 격차를 해소하기 위한 방법 중 하나로 프로세서가 자주 사용하는 데이터나 앞으로 사용할 데이터를 예측하고 캐시에 미리 올린다. 이는 프로세서의 메모리 접근 패턴이 길고 복잡해질수록 하드웨어의 구조가 복잡해지고, 매우 많은 저장 공간을 요구한다. 머신러닝 기반의 프리페치 기법인 LSTM (Long Short-Term Memory) 프리페치 기법은 LSTM 머신러닝 알고리즘을 이용하여 학습과 예측을 수행한다. 그러나 LSTM이 예측을 위해 필요로 하는 파라미터의 수가 많기 때문에 많은 파라미터 저장 공간을 요구한다. 본 논문에서는 프리페치의 예측기로서 RNN의 변형 알고리즘인 GRU (Gate Recurrent Unit)을 사용하고 워크로드의 메모리 접근 패턴을 GRU에서 학습하여 다음 접근 주소를 예측하는 프리페치 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우수한 예측 성능을 가진다. 파라미터의 개수를 줄였기 때문에 프리페처 설계시 파라미터를 읽고 쓰기 위한 저장 공간을 줄일 수 있다. 이는 다이면적을 크게 줄여 높은 에너지 소비 효율을 얻게 한다. 또한 예측을 위한 연산과정과 프리페치 주소를 생성하는 시간을 크게 줄인다. The prefetch is a way to hide the memory latency between the processor and the memory and to resolve the performance gap, predicting and prepopulating the processor`s frequently used or future data. As the processor`s memory access pattern becomes longer and more complicated, the hardware structure becomes complicated and requires a lot of storage space. The LSTM (Long Short-Term Memory) prefetch technique, which is a prefetch method based on machine learning, performs learning and prediction using LSTM machine learning algorithm. However, since LSTM requires a large number of parameters for prediction, it requires a large amount of parameter storage space. In this paper, we propose a prefetch method that predicts the next access address by using GRU (Gate Recurrent Unit) which is a transformation algorithm of RNN as a predictor of prefetch and learning the memory access pattern of workload in GRU. The proposed method has excellent prediction performance. Reducing the number of parameters reduces the storage space for reading and writing parameters in the prefetcher design. This greatly reduces die area, resulting in high energy consumption efficiency. It also greatly reduces the computation time for the prediction and the time to generate the prefetch address.
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김경호(KyeongHo Kim),송경환(KyungHwan Song),한재환(JaeHwan Han) 한국농업경제학회 2020 農業經濟硏究 Vol.61 No.3
Consumers are getting interested in safe and beneficial foods as the economy grows and their income level increases. This study aims to investigate consumers’ perceptions toward black garlic and to analyze the factors of determining their purchase intention. According to the consumer survey, consumers believe that black garlic has more health benefits than general garlic. Besides, it turns out that consumers who have purchase experience of black garlic are very satisfied with it, and have the most preference for concentrate on processing types. The results indicate that diversification and enhancement of processing types of black garlic are needed for consumption expansion in the future. Empirical findings show that the more consumer significantly considers a price the more their purchase intention decreases. On the other hand, as consumers have purchase experiences and higher interest in black garlic, they are more likely to be positive for purchasing them.
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다양한 최신 워크로드에 적용 가능한 하드웨어 데이터 프리페처 구현
김강희(KangHee Kim),박태신(TaeShin Park),송경환(KyungHwan Song),윤동성(DongSung Yoon),최상방(SangBang Choi) 대한전자공학회 2016 전자공학회논문지 Vol.53 No.12
프리페칭은 프로세서와 메모리 간의 성능 격차를 해소하기 위한 방법 중 하나로 프로세서가 메모리 블록을 요청하기 이전에 미리 캐시에 가져와 메모리 지연을 숨긴다. AMPM 프리페처는 전체 메모리 영역에 대한 접근 패턴을 추적하여 프리페치에 이용하므로 정확도는 우수하나 메모리 접근 패턴을 기록하기 위해 많은 저장 공간이 요구된다. 오프셋 프리페처는 학습을 통해 가장 우수한 오프셋을 선정하고 이를 접근 주소에 더하여 프리페치를 요청한다. 그러나 메모리 접근 패턴이 불규칙할 경우 공격적인 프리페치로 인해 극심한 성능 저하를 겪을 수 있기 때문에 프리페치를 제어하기 위한 기법을 추가로 요구한다. 본 논문에서는 기본적으로 AMPM 프리페처를 사용하고 워크로드의 메모리 접근 패턴에 따라 오프셋 프리페처를 추가로 사용하는 프리페처를 제안한다. 오프셋 프리페처의 정확도가 높은 경우 오프셋 프리페처를 이용함으로써 프리페치에 의한 성능 향상을 최대화하며, 오프셋 프리페처의 정확도가 낮은 경우 오프셋 프리페치를 차단하여 프리페처 성능 저하를 최소화한다. 또한 오프셋 프리페처의 학습 정보를 이용하여 동적으로 MSHR 임계값을 설정함으로써 프로세서의 요구 요청 처리가 프리페치에 의해 지연되지 않도록 한다. Prefetching is one of the method for mitigating performance gab between processor and memory, and it hides memory latency by bringing memory block into cache in advance before processor requests that block. AMPM prefetcher makes use of tracking information of whole memory space for prefetch. So prefetch accuracy is high enough, but it requires a lot of storage for recording memory access pattern. Offset prefetcher requests prefetch to add an access address to a best offset which is elected by training. However, when memory access pattern is dynamic, additional method is required to control prefetch because aggressive prefetches can extremely degrade performance. In this paper, we propose a prefetcher that mainly employs AMPM prefetcher and additionally uses offset prefetcher depending on memory access pattern of workload. If the accuracy of offset prefetcher is high enough, then we can maximize performance improvement using offset prefetcher, and vice versa, we can minimize performance degradation to block offset prefetches. Additionally, as adaptively setting MSHR threshold using training information of offset prefetcher, processing demand requests are not delayed by prefetches.
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송경환 ( Song¸ Kyung-hwan ),이상호 ( Lee¸ Sang-ho ) 한국유기농업학회 2021 韓國有機農業學會誌 Vol.29 No.3
This paper investigated the satisfaction of agro-healing and analyzed its willingness to participate in agro-healing in the future. First, a survey of intentions to participate in agro-healing found that the ratio of participation was 55.6% (125 people). It is analyzed that more than half of teenagers who have experienced agro-healing programs are willing to participate again. Second, a survey of satisfaction with agro-healing showed the highest improvement in agricultural awareness, including increased public interest value of agriculture. This can be seen as a way to raise public awareness of agriculture, as well as the effects of mental and physical health recovery, social integration contributions, and social safety contributions. Third, an analysis of the effect of awareness on the willingness to participate in agro-healing showed that the less significant it was, the higher the awareness, the higher the willingness to participate. In other words, various information delivery means, such as public relations measures, should be prepared to raise awareness of agro-healing. Fourth, it can be seen that those with low satisfaction with expected effects such as health recovery, social safety, social integration, and improved agricultural awareness have a clear difference in their willingness to participate in the future. In other words, the higher the satisfaction level of the agro-healing program, the higher the willingness to participate in the agro-healing industry in the future.
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