반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- DNN Accelerator
- 대구 반도체 설계기업 특화
- gpgpu-sim
- Makefile compile
- linux c 컴파일
- linux makefile 작성
- 컨벌루션 연산
- Pyvrilog tutorial
- Pyverilog 설치
- CDC
- CLOCK GATING
- 데이터 해저드
- pyverilog 설치 오류
- 딥러닝 가속기
- pytest-pythonpath 설치 오류
- 클럭 게이팅
- Design DNN Accelerator
- makefile
- DNN 가속기
- Pyverilog 실행
- 이진수 곱셈 알고리즘
- CUDA
- pygraphviz 설치 오류
- linux c++ 컴파일
- AMBA
- Pyverilog 튜토리얼
- gcc 컴파일
- 남산업힐
- Data HAzard
- systolic array
Archives
- Today
- Total
목록WAW (1)
오늘은 맑음
Data Hazard/RAW, WAR, WAW
Data Hazard Pipeline은 프로세스의 성능을 높이기 위해서 사용합니다. 프로세스의 동작주파수는 가장 동작주파수가 느린 회로의 동작주파수에 맞춰 동작하기 때문에 파이프라인을 통해 가장 오래 걸리는 연산을 잘게 쪼개 빠른 동작주파수로 동작할 수 있게 해 줍니다.pipeline화 된 프로세스는 성능은 좋아지겠지만 이에 따른 문제가 발생하게 됩니다.이것을 위험(Hazard)이라고 합니다.오늘은 여러 Hazard 중 Data Hazard에 대해 알아보도록 하겠습니다.Data Hazard는 총 3개로 나눌 수 있습니다. 1. RAW(쓰기 후 읽기/read after write) 우리는 다음과 같은 5단계의 파이프라인을 사용한다고 가정하겠습니다.파이프라인은 Instruction Fetch, Decode,..
Processor
2019. 2. 19. 01:33