캐시 메모리는 하드웨어에 의해 제어되며 상당한 하드웨어 오버헤드와 전력 소비를 초래한다. 이는 스크래치패드 메모리의 필요성을 불러일으킨다. 특히, 멀티 코어 시스템에서 스크래치패...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A109228718
2024
Korean
004
KCI등재
학술저널
988-996(9쪽)
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
캐시 메모리는 하드웨어에 의해 제어되며 상당한 하드웨어 오버헤드와 전력 소비를 초래한다. 이는 스크래치패드 메모리의 필요성을 불러일으킨다. 특히, 멀티 코어 시스템에서 스크래치패...
캐시 메모리는 하드웨어에 의해 제어되며 상당한 하드웨어 오버헤드와 전력 소비를 초래한다. 이는 스크래치패드 메모리의 필요성을 불러일으킨다. 특히, 멀티 코어 시스템에서 스크래치패드 메모리를 사용하기 위해 로컬 메모리 저장소 (LMStr) 구조가 제안되었다. 그러나, 로컬 메모리 저장소는 가변 크기 데이터 블록의 사용으로 인해 단편화 문제가 있다. 본 논문에서는 페이징을 적용한 새로운 구조인 Paging LMStr을 제안하고, 이를 gem5에서 시뮬레이션할 수 있는 시스템을 구현결과를 제시하였으며 테스트벤치를 통해 그 성능을 평가하였다. 결과는 제안된 구조가 기존 구조보다 히트 비율을 3.6% 향상시키며, 시스템 틱을 약 10.68% 줄임으로써 전체 성능향상을 보여주었다. 이는 Paging LMStr이 멀티 코어 시스템에서 메모리 관리 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보여준다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Cache memory is controlled by hardware, resulting in significant hardware overhead and power consumption. This situation necessitated the use of scratchpad memory as an alternative. Specifically, for utilizing scratchpad memory in multi-core systems, ...
Cache memory is controlled by hardware, resulting in significant hardware overhead and power consumption. This situation necessitated the use of scratchpad memory as an alternative. Specifically, for utilizing scratchpad memory in multi-core systems, a Local Memory Storage (LMStr) structure has been proposed. However, the LMStr structure must address fragmentation issues caused by the use of variable-sized data blocks. In this paper, we propose a new structure called Paging LMStr that applies paging to solve this problem. We implement a system capable of simulating it in gem5 and evaluate its performance through a comprehensive testbench. The results demonstrate that the proposed structure improves the hit rate by 3.6% and reduces system ticks by approximately 10.68%, leading to a significant overall performance improvement compared to the existing structure. This indicates that Paging LMStr can effectively enhance memory management efficiency in multi-core systems, providing a viable solution to the challenges posed by traditional cache memory systems.
목차 (Table of Contents)
뇌졸중 데이터를 통한 머신러닝, 딥러닝 예측 및 분류 기법 성능비교
예지 정비를 위한 기계류 설비 고장의 전조증상 데이터셋
전술적 이동을 위한 연속행동 기반 강화학습 환경 구축 및 분석
앙상블 다이버시티를 이용한 RAG-LLM 응답 성능 향상