Star-Mesh NoC based Multi-Channel H.264 Decoder Design

Q: 이 논문에서 정의한 Star-Mesh NoC란 무엇인가?

Star 스위치와 Mesh 스위치를 결합한 네트워크 온 칩 구조를 의미한다. 로컬 통신은 Star 스위치를 통해 처리하고 글로벌 통신은 Mesh 스위치를 통해 수행함으로써, 데이터 트래픽 특성에 최적화된 통신 경로를 제공하여 시스템의 효율성을 높이는 아키텍처다.

Q: 멀티 채널 H.264 디코더에서 시스템 처리량을 향상시키는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 데이터 트래픽 분석을 통해 IP 코어들을 클러스터링하고 이를 Star-Mesh NoC 아키텍처에 효율적으로 매핑함으로써 데이터 병렬성을 높일 수 있다. 또한 공통 SDRAM 구조에서 클럭 주파수를 상향 조정하여 성능을 추가로 개선할 수 있다.

June-Young Chang; Won-Jong Kim; Young-Hwan Bae; Mi-Young Lee; Ju-Yeob Kim; Han-Jin Cho

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: June-Young Chang (Electronics and Telecommunications Research Institute) Won-Jong Kim (Electronics and Telecommunications Research Institute) Young-Hwan Bae (Electronics and Telecommunications Research Institute) Mi-Young Lee (Electronics and Telecommunications Research Institute) Ju-Yeob Kim (Electronics and Telecommunications Research Institute) Han-Jin Cho (Electronics and Telecommunications Research Institute)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 ISOCC ISOCC 2008 Conference

발행연도: 2008.11

수록면: 609 - 612 (4page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

In this paper we described the architectural exploration of Star-Mesh NoC based multi-channel H.264 decoder. The Star-Mesh NoC is comprised of local star switch and global mesh switch. By analyzing data transfers among the processors, IPs, and memories, we partitioned IPs into clusters to map then to Star-Mesh NoC architecture. In order to enhance data parallelism and NoC utilization, H.264 decoder IPs with much data traffic are mapped to star switch and shared memory is connected to mesh switch where star switch connected to mesh switch with 1-hop. We explored several mapping architecture to achieve improvement of the system throughput.

#NoC #Multi-Channel H.264 decoder #Star-Mesh NoC #Architecture exploration

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-569-001759647

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)