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최근에 이르러, 과거 수퍼스칼라 프로세서의 하드웨어 복잡도와 전력소모 문제를 극복하기 위하여 멀티코어 프로세서가 상용화 되어 널리 이용되고 있다. 이러한 멀티코어 프로세서의 설계 초기 단계에서는 광범위한 모의실험을 수행하는 것이 매우 중요하다. 그러나 기존의 실행 위주(execution-driven)의 멀티코어 프로세서 모의실험기는 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이것을 극복하기 위하여 빠른 속도를 갖는 명령어 자취형 (trace-driven) 멀티코어 프로세서 모의실험기를 개발하였으며, 이것을 이용하여 2 개에서 16 개까지의 멀티코어 프로세서에 대하여 SPEC 2000 벤치마크를 입력으로하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 16개의 코어를 이용하는 멀티코어 프로세서에서 평균 4.1 IPC의 성능과 단일코어 대비 13.3 배의 성능 향상을 기록하였다.

In order to overcome the complexity and power problems of superscalar processors, the multi-core architecture has been prevalent recently. Although the execution-driven simulation is wide spread, the trace-driven simulation has speed advantages over the execution-driven simulation. We present a methodology to simulate multi-core architecture using trace-driven simulator. Using SPEC 2000 benchmarks as input, the trace-driven simulation has been performed for the cores ranging from 2 to 16 extensively. As a result, the 16-core processor resulted in 4.1 IPC and 13.3 times speed up over single-core processor on the average.

최근에 이르러, 임베디드 시스템 및 모바일 장치 뿐만이 아니라 고성능 마이크로프로세서 및 멀티코어프로세 서의 전력 소비량이 매우 중요하게 대두되고 있다. 특히, 스마트폰과 태블릿 PC의 광범위한 사용으로 인하여 프로세서 의 저전력 소비가 무엇보다 요구된다. 본 논문에서는 고성능 마이크로프로세서에 대하여 빠른 속도를 갖는 명령어 자 취형 (trace-driven) 모의실험기 기반의 전력 측정기를 개발하였다. 본 전력 측정기는 마이크로프로세서를 구성하는 복 합 조합회로, 배열구조, CAM 구조를 기반으로 하였으며, SPEC 2000 벤치마크를 입력으로 모의실험을 수행하여 각 벤 치마크의 평균 전력 소비량을 측정하였다.

Recently, power dissipation is a very significant issue not only in embedded systems and mobile devices but also in high-end modern processors. Especially, by the prevalent use of smart phones and tablet PCs, low power consumption of microprocessors is requisite. In this paper, a fast power measurement tool for a high performance microprocessor based on the trace-driven simulator has been developed. The power model of the microprocessor consists of complex combinational circuits, array structures, and CAM structures. Using SPEC 2000 benchmarks as input, the trace-driven simulation has been performed to estimate the average power dissipation of each program.

최근 시스템들이 복잡해지면서 시뮬레이션을 통한 시스템의 분석이 주목을 받고 있다. 시뮬레이션 분석에서 가장 핵심적인 부분 중의 하나가 시뮬레이션 모델의 검증이며, 이 과정을 통하여 시뮬레이션 모델이 얼마나 실제 시스템을 대변할 수 있는지를 판단한다. 모델의 검증에서 시뮬레이션 모델과 실제시스템의 데이터를 비교할 때 발생하는 차이는 입력 데이터의 차이에 의한 영향도 있으며, 이를 통한 모델의 검증 결과는 높은 신뢰성을 보장하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 실제와 동일한 입력 데이터를 바탕으로 하는 Trace-Driven 시뮬레이션을 기반으로 모델을 설계하였다. 한편, 출력데이터들을 하나의 통계량을 통한 검증이 아닌 클래스 별 검증을 하기 위해 데이터마이닝 분야에서 분류기의 성능을 판단하는 F 척도를 응용하여 시뮬레이션 모델의 검증을 수행하였다. 그 결과, 제안된 검증 방법은 정밀한 모델의 검증을 가능하게 하고, 검증 시에 피드백을 제공함으로써 용이한 수정 작업을 가능하게 한다.

As most systems get more complicated, system analysis using simulation has been taken notice of. One of the core parts of simulation analysis is validation of a simulation model, and we can identify how well the simulation model represents the real system with this validation process. The difference between input data of two systems has an effect on the comparison between a simulation model and a real system at validation stage, and the result with such difference is not enough to ensure high credibility of the model. Accordingly, in this paper, we construct a model based on Trace-driven simulation which uses identical input data with the real system. On the other hand, to validate a model by each class, not by an unique statistic, we validate the model using a metric transformed from F-measure which estimates performance of a classifier in data mining field. Finally, this procedure enables precise validation process of a model, and it helps modification by offering feedback at the validation phase.