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목차

제1장. 서론 10

제2장. Microscopic Dynamic Voltage Scaling 기법 12

2.1. Dynamic Voltage Scaling 기법 14

2.2. Microscopic Dynamic Voltage Scaling(DVS) 기법 23

제3장. Microscopic DVS 기반 알고리즘 최적화 기법 38

3.1. Microscopic DVS 기반 알고리즘 최적화 원리 38

3.2. 멀티미디어 연산량 분포 특성에 따른 Microscopic DVS에 의한 전력 절감 효율 분석 41

제4장. MPEG-2 AAC 오디오 디코더 최적화를 위한 허프만 디코딩 알고리즘 분석 55

4.1. 허프만 코딩 기법 56

4.2. 연산 복잡도 해석 68

4.3. 시뮬레이션 및 성능 분석 74

제5장. 실험 및 결과 78

5.1. Microscopic DVS 기법 적용 허프만 디코딩 알고리즘들의 전력 절감 효율 분석 78

5.2. Microscopic DVS 기법 적용을 위한 Linux Driver 구현 83

5.2.1. Intel PXA270 development kit 83

5.2.2. Linux OS 환경 구축 85

5.2.3. 실험 및 결과 92

제6장. 결론 및 검토 95

참고문헌 97

[국문초록] 102

[Abstract] 103

감사의 글 104

표 차례

Table 1. 무한 레벨 프로세서에서 MPEG-2 비디오 디코더 수행시 비디오 스트림별 연산부담과 전력절감율 33

Table 2. 무한 레벨 프로세서에서 MPEG-2 AAC 인코더 수행시 오디오 데이터별 연산부담과 전력절감율 35

Table 3. 50MIPs 평균연산량을 갖는 멀티미디어 알고리즘의 에너지 소모량 48

Table 4. 40MIPs 평균연산량을 갖는 멀티미디어 알고리즘의 에너지 소모량 48

Table 5. 평균 연산량 50MIPs 기준의 평균 연산량 변화에 따른 분산 허용 범위 53

Table 6. 심볼 확률 분포에 따른 허프만 코드화 예시 57

Table 7. 출현 확률에 따른 허프만 코드 구성 예 58

Table 8. 이진 트리 검색 방식의 허프만 트리 메모리 구조 예 62

Table 9. 컴팩트화 코드워드 방식의 허프만 트리 메모리 구조 예 63

Table 10. CODEBOOK_TABLE Spectrum05[] 64

Table 11. 재구성한 CODEBOOK_TABLE Spectrum05[] 65

Table 12. 해석식과 시뮬레이션을 통해 분석한 이진트리 검색방식대비 컴팩트코드워드 허프만 디코딩 기법의 연산복잡도 77

Table 13. Microscopic DVS 기법을 적용 했을 때와 하지 않았을 때, 허프만 디코딩 알고리즘에 따른 전력 소모량 측정 81

Table 14. 본 연구에 적용된 Dynamic voltage 및 frequency level 90

Table 15. core voltage를 변화 시켰을 경우 예상되는 transition time 93

그림 차례

Fig. 1. H/W-알고리즘 Collaboration 기반 저전력 멀티미디어 처리 13

Fig. 2. 공급 전압의 변화에 따른 전력과 지연 관계 15

Fig. 3. 동적 전압 변동기법(DVS) 16

Fig. 4. 일반적인 DVS 시스템 구조 17

Fig. 5. 한계 전압에 따른 전력과 지연 관계 18

Fig. 6. 작업부하에 따른 정규화 전력 19

Fig. 7. 공급 전압과 한계 전압에 따른 전력과 전위 지연 관계 21

Fig. 8. MPEG-2 비디오 앨고리즘의 프레임별 연산량 분포의 예 24

Fig. 9. 본 논문에서 제시한 Microscopic DVS 제어기법 적용 예시 25

Fig. 10. 멀티미디어 알고리즘의 통계적 특성에 근거한 프로세서의 최대성능 설정 28

Fig. 11. 이중 레벨과 무한 레벨 프로세서의 전력절감율 비교 31

Fig. 12. 이중 레벨 프로세서에서 MPEG-2 비디오 디코더 수행시 비디오 스트림별 전력 절감율 34

Fig. 13. 이중 레벨 프로세서에서 MPEG-2 AAC 인코더 수행시 오디오 데이터별 전력 절감율 35

Fig. 14. H/W-algorithm 협력을 통한 DVS 기반 저전력 멀티미디어 프로세서 구조 36

Fig. 15. Intel PXA270 프로세서 기반으로 설계한 Microscopic DVS 적용 MSP 시스템을 대상으로 MPEG-2 오디오/비디오 디코더 알고리즘의 전력 절감율 분석 결과... 37

Fig. 16. 알고리즘 최적화 방식에 따른 프레임별 연산량 패턴 및 공급 주파수/전압 예 39

Fig. 17. 멀티미디어 연산량 분포 특성에 따른 Microscopic DVS에 의한 전력 절감 효율 대비 42

Fig. 18. 평균연산량을 갖는 프레임에서의 전력 소모량의 비교 예 43

Fig. 19. 시그마 값이 10, 20일때의 레일리 분포 특성 44

Fig. 20. 평균량을 중심으로 평행이동 된 레일리 분포특성의 적용 예 45

Fig. 21. Sigma 변화에 따른 알고리즘 연산량 분포 특성의 예 46

Fig. 22. DVS 기법 적용시 공급전압 및 주파수 변화 예 47

Fig. 23. Mean50, 45MIPs에 대한 분산량 변화에 따른 연산량 분포특성의 변화 50

Fig. 24. 평균연산량을 50MIPs에서 45MIPS로 낮추었을 때 분산 허용 범위 50

Fig. 25. Mean50, 40MIPs에 대한 분산량 변화에 따른 연산량 분포특성의 변화 51

Fig. 26. 평균연산량을 50MIPs에서 40MIPs로 낮추었을 때 분산 허용 범위 51

Fig. 27. Mean50, 35MIPs에 대한 분산량 변화에 따른 연산량 분포특성의 변화 52

Fig. 28. 평균연산량을 50MIPs에서 35MIPs로 낮추었을 때 분산 허용 범위 52

Fig. 29. 평균 연산량 50MIPs 기준의 평균 연산량 변화에 따른 분산 허용 범위 54

Fig. 30. 심볼 출현 확률에 따른 이진트리 구성 예 59

Fig. 31. 컴팩트화 코드워드 허프만 디코더의 허프만 트리 재구성 예 61

Fig. 32. 컴팩트 코드워드 허프만 디코딩 과정 예 67

Fig. 33. MPEG-2 AAC 오디오 코더내의 허프만 디코딩 플로우 다이어그램 69

Fig. 34. 이진트리 검색 방식대비 컴팩트 코드워드 허프만 디코딩 기법의 상대적 메모리 사용량 및 연산 복잡도 73

Fig. 35. 기존 허프만 디코딩 기법 대비 컴팩트화 코드워드 허프만 디코딩 기법의 상대적 연산 복잡도 75

Fig. 36. 컴팩트 코드워드 비트 수에 따른 이진트리 검색 방식 대비 컴팩트화 코드워드 허프만 디코딩 기법의 연산 복잡도 76

Fig. 37. 순차검색방식과 컴팩트화 코드워드 방식에서의 한 개의 심볼을 찾기 위해 수행되는 평균 DSP 인스트럭션 수의 비교 79

Fig. 38. 최적 이진트리 검색방식과 컴팩트화 코드워드 방식에서 한개의 심볼을 찾기 위해 수행되는 평균 DSP 인스트럭션 수의 비교 80

Fig. 39. PXA 270 프로세서 기반 Sandgate2 개발 보드 블록다이어그램 84

Fig. 40. DVC/DVF driver를 이용한 전압, 주파수 제어 플로우 다이어그램 86

Fig. 41. Interface between Core Processor and PMIC 88

Fig. 42. PXA270 프로세서에 대한 Dynamic voltage control 적용 결과 예 94

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