재구성형 구조에서의 효율적인 조건실행 기법

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2013. 8. 최기영.재구성형 구조는 연산량이 많은 프로그램을 내장형 시스템에서 가속시키는 데 적합한 방법 중 하나이다. 이는 일반적으로 많은 연산유닛들과 하나의 컨트롤러로 구성되어 고성능, 유연성, 저전력을 동시에 달성할 수 있도록 해준다. 많은 연산유닛을 바탕으로 한 병렬처리는 응용프로그램의 실행속도를 빠르게 하며, 재구성 기능은 다양한 응용프로그램에의 활용을 가능하게 해준다. 또한, 명령어와 데이터에 대한 스케쥴을 미리 정해놓음으로써 제어구조를 단순화시킬 수 있으며 이는 연산량 대비 전력소모를 최소한으 로 줄여준다. 하지만 응용프로그램이 복잡해짐에 따라 연산량이 많은 부분들에 분기문이 생기게 되었으며 이는 재구성형 구조를 사용함에 있어 큰 위협이 되고 있다. 분기문을 다룰 수 있는 컨트롤러가 하나이기 때문에 컨트롤러에 병목현상이 발생하거나 동시에 서로 다른 제어를 요구하게 되면 해당 프로그램은 가속이 불가능해진다. 조건실행이라는 기술을 사용할 경우 이를 부분적으로 해소할 수 있지만 기존에 개발되어 있는 조건실행 기술들은 재구성형 구조에 성능 및 전력소모 면에서 부정적인 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 연산량이 많지만 분기문을 가진 응용프로그램에서 조건실행이 성능과 전력 면에서 어떠한 영향을 미치는지 밝히며 이를 바탕으로 고성능과 저전력을 가진 조건실행 방법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안한 방식은 기존의 세가지 방식보다 성능과 전력소모를 곱으로 표현한 수치에 있어서 11.9%, 14.7%, 23.8% 만큼의 이득을 보였다. 또한, 제안한 조건실행 방법에 적합한 컴파일 체계도 제안하였다. 제안한 조건실행은 절전모드를 사용함에 따라 전력을 아낄 수 있지만 기존의 컴파일방식으로는 여러 조건문을 병렬적으로 수행하도록 컴파일할 수 없는 문제가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 이런 문제를 밝히고 조건문들을 서로 다른 연산유닛에 할당함으로써 문제를 해결하는 방식을 제안하고 있다. 제안한 방식을 사용할 경우 단순하고 직관적인 방법에 비하여 평균적으로 2.21배의 높은 성능을 얻을 수 있었다.Coarse-Grained Reconfigurable Architecture (CGRA) is one of viable solutions in embedded systems to accelerate data-intensive applications. It typically consists of an array of processing elements (PEs) and a centralized controller, which can provide high performance, flexibility, and low power. Parallel array processing reduces execution time of applications, reconfigurability of PEs allows changing its functionality, and simplified control structure with static scheduling for instruction fetching and data communication minimizes power consumption. However, as applications become complex so that data-intensive parts are having control flows in them, CGRAs face a challenge for its effectiveness. Since the entire PEs are controlled by a centralized unit, it is impossible to execute programs having control divergence among PEs. To overcome the problem, we can adopt the technique called predicated execution, which is the unique solution known so far, but conventional predication techniques have a negative impact on both performance and power consumption due to longer instruction words and unnecessary instruction-fetching/decoding/nullifying steps. Thus, this thesis reveals performance and power issues in predicated execution when a CGRA executes both data- and control-intensive applications, which have not been well-addressed yet. Then it proposes high-performance and low-power predication mechanisms. Experiments conducted through gate-level simulation show that the proposed mechanism improves energy-delay product by 11.9%, 14.7%, and 23.8% compared to three conventional techniques. In addition, this thesis also reveals mapping issues when mapping applications on CGRAs using the proposed predication. A power-saving mode introduced into PEs prohibits multiple conditionals from being parallelized if conventional mapping algorithms are used. Thus, this thesis proposes the framework to release this problem by mapping conditionals to different PEs. Experiments show that mapping results from the proposed approach lead to 2.21 times higher performance than those of the naïve approach.Abstract i Chapter 1 Introduction 1 Chapter 2 Background and Related Work 5 2.1 Coarse-Grained Reconfigurable Architecture . . . . . . . . . . . . 5 2.1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.2 Target Domain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.3 Comparison with Other Architectures . . . . . . . . . . . 6 2.1.4 Application Mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.1.5 Target CGRA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2 Predicated Execution Technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.2 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.3 Different Roles in ILP and DLP processors . . . . . . . . 13 2.2.4 Predication Support on CGRAs . . . . . . . . . . . . . . . 14 Chapter 3 Conventional Predicated Execution Techniques 15 3.1 Partial Predication (Partial) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.2 Condition-Based Full Predication (CondFull) . . . . . . . . . . 18 Chapter 4 State-Based Full Predication 23 4.1 Previous Approach (PseudoBranch) . . . . . . . . . . . . . . . 24 4.2 Counter-Based Approach (StateFull) . . . . . . . . . . . . . . 25 4.3 Dual-Issue-Single-Execution (DISE) . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.4 Hybrid Predication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.4.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.4.2 StateFull+Partial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.4.3 StateFull+Partial+DISE . . . . . . . . . . . . . . . . 35 Chapter 5 Evaluation 39 5.1 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 5.1.1 Conventional Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 5.1.2 Proposed Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 5.2 Experimental Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.3 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.3.1 Effect of Predication Mechanism on Power Consumption of a PE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.3.2 Quantitative Definitions of short-if and long-if . . . . . . 48 5.3.3 Compilation Strategy in StateFull+Partial . . . . . . 48 5.3.4 Conventional Techniques (Partial, CondFull, and PseudoBranch) vs. Proposed StateFull Technique . . . . . 49 5.3.5 Proposed Hybrid Predication Techniques . . . . . . . . . 53 5.3.6 Putting Together . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 5.3.7 Speedup of Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 Chapter 6 Mapping Framework 61 6.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6.2 Proposed Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 6.2.1 Overall Flow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 6.2.2 From IR to CDFG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 6.2.3 Separation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 6.2.4 CDFG Mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 6.3 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 6.4 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 6.4.1 Experimental Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 6.4.2 Verification of Mapping Framework . . . . . . . . . . . . . 70 6.4.3 Quality of Mapping Results . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 Chapter 7 Conclusion 73 7.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 7.2 Applicable Scope and Future Work . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 Appendix 77 국문초록 93 감사의 글 95Docto

유사이성분계의 원자 배열에 의존하는 전기적 물성에 대한 제일원리 연구

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 재료공학부, 2021.8. 황철성.유사이성분계는 원하는 물성을 얻기 위해 널리 사용되어 왔다. 유사이성분계가 고용체 상태일 때는 대개 조성을 조절함으로써 유사이성분계의 물성을 조정해왔다. 최근에는 원자배열을 조절하는 방법들이 발전하면서 배열에 따라 크게 바뀌는 에너지, 밴드갭, 유전율과 같은 특성들을 배열의 관점에서 조사해볼 필요성이 커지고 있다. 이 논문에서는 트랜지스터에 사용될 후보 물질들인 Ga(As,Sb), (In,Ga)As, (Be,Mg)O의 배열과 조성에 의존하는 물성에 대하여 이론적으로 연구하였다. 그러나 유사이성분계가 가질 수 있는 엄청난 수의 배열들은 유사이성분계, 특히 고용체 형태의 유사이성분계를 이론적으로 연구하는 것을 어렵게 만드는데, 이를 배열 문제라고 부른다. 배열 문제를 해결하고 고용체의 물성을 계산하기 위해 효율적이고 정확한 계산 방법을 제시하였다. 이는 (1) 밀도범함수이론(DFT)를 활용하여 많은 배열들의 에너지를 포함한 물성들을 계산하고, (2) DFT 데이터를 바탕으로 클러스터전개모델을 세워 DFT만으로는 계산하기 힘든 막대한 배열 및 조성 공간을 탐색할 수 있게 된 후, (3) 전체 시스템을 많은 수의 미시상태들로 다룰 수 있는 통계열역학을 활용하여 평균 물성을 구하는 방법이다. 통계열역학 부분에서는 조성변동을 허용하며 연속된 조성을 다룰 수 있게 해주어 더 현실적인 모사를 할 수 있는 대정준 앙상블을 사용하였다. 제시한 방법이 새로운 물질에 적용할 수 있음을 확인하기 위해 Ga(As,Sb)와 (In,Ga)As의 상태도와 Ga(As,Sb)의 밴드갭을 실험 문헌들과 비교하여 방법론을 검증하였다. 그 과정에서 대정준 앙상블을 사용할 때는 국부 조성 변동에 의해 발생하는 미시상태 간의 격자불일치로 인한 국부 변형이 고려하여야만 실제 나타나는 현상을 모사할 수 있음을 찾아내고 수학적으로 증명하였다. Ga(As,Sb)의 배열들에 대한 계산을 통해 조성과 배열을 모두 조절할 시 조성만을 조절하였을 때보다 더 넓은 밴드갭을 얻을 수 있다는 사실을 확인하였다. 또한, Ga(As,Sb)에 밴드갭과 에너지 사이의 역관계가 있음을 확인하였고, 문헌들에 나와있는 유효 클러스터 상호작용 계수(ECI)로부터 밴드갭과 에너지 사이의 역관계가 다른 물질에서도 나타날 것임을 예측하였다. 고유전율 물질로 사용될 후보 물질인 (Be,Mg)O에 대해서는 고유전율 물질에 요구되는 높은 유전율과 높은 밴드갭을 얻기 위하여 계산을 수행하였다. 작은 셀에 대한 DFT 계산으로 (Be,Mg)O는 Be 원자가 암염구조에서 제자리를 약간 벗어나서 수정된 암염구조가 되면 암염구조보다 더 안정함을 확인하였다. 많은 배열들에 대한 DFT 계산을 통해 수정된 암염구조인 (Be,Mg)O의 유전율은 배열에 따라 크게 바뀌는 반면 밴드갭은 배열에 관계없이 높은 것을 확인하였다. 따라서 높은 유전율을 갖는 배열을 찾는 방식으로 연구를 진행하였고, 그 결과 ALD를 이용해 증착할 수 있는 초격자 구조를 갖는 배열들이 300 K 이상의 온도에서 높은 유전율을 가지게 될 것임을 확인하였고, 이는 긴 수직 방향으로의 Be-O 결합길이를 통하여 설명할 수 있었다. 이번 학위 논문에서는 계산하기 어렵다고 알려진 유사이성분계를 배열을 관점에서 연구하였다. 이를 위해 개발한 유사이성분계 시뮬레이션하기 위한 방법은 다른 유사이성분계의 물성을 예측하고 조절하는데 많은 도움이 될 수 있을 것이며, 기존에는 유사이성분계의 물성을 조성으로만 조정하였지만 배열과 조성을 모두 조절한다면 얻을 수 있는 물성의 범위가 훨씬 넓어짐을 확인한 것은 배열 조절을 통한 물성 연구에 중요한 밑거름이 될 것이다.The pseudobinary systems have been widely used to obtain the desired properties. The property tuning has been usually conducted by controlling the composition for solid solution state. Recently, the methods to control the configuration have been developed, and thus it is attractive to investigate the pseudobinary system in the scope of configuration because many properties such as energy, bandgap, and dielectric constant vary according to the configuration. In this dissertation, configuration- and composition-dependent properties of the candidate materials to be used in transistor such as Ga(As,Sb), (In,Ga)As and (Be,Mg)O are theoretically investigated in terms of configuration. However, it is hard to theoretically investigate pseudobinary systems, especially the solid solutions, because of its enormous number of configurations, which is called configurational problem. To overcome the configurational problem, this dissertation proposes the efficient and accurate framework to calculate the properties of solid solution systems: (i) calculating the properties including energy of numerous configurations using density functional theory (DFT); (ii) making cluster expansion models for the each property based on DFT results to explore a wide range of composition and configuration space outside DFT capability; (iii) calculating average property using the statistical thermodynamics, in which a system is consist of the large number of microstates. In the statistical thermodynamics part, the grand canonical ensemble is used to simulate more realistically, which allows the compositional fluctuation and continuous composition. To ensure that the proposed methodology can be applied to other new materials, the methodology is validated by comparing the calculated phase diagrams of Ga(As,Sb) and (In,Ga)As, and the calculated average bandgap of Ga(As,Sb) with experimental literature. In the process, it is found and proved mathematically that strain induced by lattice mismatch between microstates which comes from local compositional fluctuation, called local strain, is necessary to describe the phenomenon when using grand canonical ensemble. The calculated bandgaps of Ga(As,Sb) configurations show that the wider range of Ga(As,Sb) bandgap can be obtained by controlling both configuration and composition than by composition control alone. In addition, the negative proportional relationship between bandgap and energy is found for Ga(As,Sb) and expected for several pseudobinary systems from effective cluster interaction coefficient (ECI) in literature. The calculation on (Be,Mg)O is performed to obtain high dielectric constant and high bandgap, as a new candidate for high-k materials. By DFT calculation for unitcell, (Be,Mg)O with Be atom which is deviated in rocksalt structure, called modified-rocksalt structure (m-RS), become more stable than rocksalt structure. By DFT calculation for various configurations, it is found that the dielectric constant of m-RS (Be,Mg)O varies a lot according to the configuration while the bandgap keeps high value regardless of configuration. The large variation of (Be,Mg)O dielectric constant according to configuration becomes driving force for searching configurations with high dielectric constant rather than calculating the average dielectric constant. As a result, it is found that the configurations with superlattice-like structure, which can be deposited using ALD, have a high dielectric constant over 300 K, which can be explained by long apical Be-O bond length. The method for simulating a pesudobinary system proposed in this dissertation can be utilized in predicting and controlling the properties of other pseudobinary systems. Confirming that the range of possible properties is broadened through controlling both composition and configuration will be a foundation for the study of pseudobinary system’s properties.CHAPTER 1 Introduction 1 1.1 Overview of pseudobinary systems in electronic devices 1 1.2 Challenges in calculating pseudobinary systems 2 1.3 Outline of the dissertation 3 CHAPTER 2 Theoretical Background 5 2.1 Introduction 5 2.2 Density functional theory (DFT) 6 2.3 Cluster expansion 8 2.4 Statistical thermodynamics 9 2.5 Dielectric constant 12 CHAPTER 3 Methodology for Average Property 15 3.1 Introduction 15 3.2 Density functional theory (DFT) 16 3.3 Cluster expansion 21 3.4 Statistical thermodynamics 21 3.4.1 Ensemble average 21 3.4.2 Number of samples 23 CHAPTER 4 Phase diagram of III-V Semiconductor Solid Solution 25 4.1 Introduction 25 4.2 Computation details 29 4.3 Phase diagrams of Ga(As,Sb) and (In,Ga)As 31 4.4 Upper critical solution temperature 46 4.5 Conclusion 49 4.6 Appendix 50 CHAPTER 5 Bandgap of III-V Semiconductor Solid Solution 55 5.1 Introduction 55 5.2 Computation details 57 5.3 Bandgaps and energies of configurations 60 5.4 Average bandgap of Ga(As,Sb) 70 5.5 Conclusion 77 CHAPTER 6 (Be,Mg)O Solid Solution 79 6.1 Introduction 79 6.2 Computation details 82 6.3 Energetics and structure stability 84 6.4 Bandgap 91 6.5 Temperature-dependent dielectric constant 93 6.6 Conclusion 104 6.7 Appendix 105 Bibliography 107 Abstract in Korean 130박