다양한 컴포넌트의 집적과 저전력 정책에 대한 연구가 활발했던 시스템 온 칩 설계 분야에서는 최근 들어 집적되는 컴포넌트의 수가 늘어나고 특성이 다양해짐에 따라 이들의 인터커넥션 문제가 새로운 이슈로 주목받고 있다. 시스템 온 칩이 주목받기 시작한 이후로 컴포넌트들의 구성에 따른 성능을 평가하기 위한 각종 시뮬레이터의 개발이 진행되어 왔으며, 효율적인 컴포넌트간의 인터커넥션 설계를 위한 시뮬레이션 환경도 개발이 진행되어 이들을 이용한 성능 평가가 실제 설계에 반영되고 있다. 대부분의 시뮬레이션 환경은 시스템 온 칩의 성능을 테스트하는 데 있어서 수학적 확률 함수를 기반으로 한 트래픽을 사용하고 있으나, 이는 실제 칩의 동작을 테스트하기에는 한계가 있다. 따라서 실질적인 칩의 테스트를 위하여 시스템 상에서의 동작을 정확하게 모사할 수 있는 시뮬레이터의 필요성이 고조되고 있으나, 실제로 이러한 트래픽 생성 방법을 적용한 시뮬레이터는 전무한 실정이다. 이에 본 논문에서는 멀티 프로세서 시스템 온 칩 상에서 수학적 확률 모델은 물론 실제 시스템의 동작을 모사하는 시뮬레이션이 가능한 트래픽 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 트래픽 생성법은 실제 응용프로그램의 특성을 반영할 수 있도록 트래픽을 생성하므로 수학적 확률 함수를 이용한 트래픽 생성법보다 실제 동작에 가까운 시뮬레이션을 진행할 수 있으며 이는 인터커넥션에 따른 시스템의 성능을 실효적으로 비교할 수 있는 환경을 제공한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 제안된 트래픽 생성법과 수학적 확률 함수를 이용한 트래픽 생성법의 차이를 비교하여 제안된 생성법의 이점에 대해 알아본다.
Integrating massive components and low-power policies have been actively investigated for system-on-chip designs. But in recent years, finding the optimal interconnection structure among heterogeneous components has emerged as a critical system design issue. Therefore, various simulation tools to model interconnection designs are being developed and performance evaluation of simulation is reflected in the real design. But most of the simulation environments employ traffic generation based on the mathematical probability functions, and such traffic generation cannot fully cover for various situations that may be occurred in the real system. Therefore, the demand for traffic pattern generation based on real applications is increasing. However, there have been few simulators that adopt application-specific traffic generators. This paper proposes a novel traffic generation method in simulating various interconnection structures for multi-processor system-on-chip design. The proposed traffic generation method can generate traffic patterns that can reflect the actual characteristics of the application and evaluate the performance of an interconnection structure under more realistic circumstance than traffic patterns using mathematical probability functions. By comparing the differences between the proposed method and the one based on mathematical probability functions, this paper shows advantages of the proposed traffic generation method.
