본 논문은 마이크로아키텍처 설계에서 Python 텐서까지의 디지털 처리-메모리 통합 프레임워크를 제안한다.
벡터 및 스칼라 메모리 참조의 고유한 특성을 활용하여 성능을 향상시키는 분할 캐시 설계
RAVE 플러그인은 QEMU를 사용하여 RISC-V 벡터 확장 v1.0 및 v0.7.1을 빠르게 시뮬레이션하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 벡터 명령, 길이, 데이터 유형, 레지스터 사용 등의 정보를 수집하고 보고할 수 있습니다.
JugglePAC는 단일 부동 소수점 가산기를 사용하여 고속 연속 가변 길이 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 완전 파이프라인 누산 회로이다.
DSMT 아키텍처는 단일 프로그램에서 스레드 수준 병렬성(TLP)과 명령 수준 병렬성(ILP)을 효율적으로 활용할 수 있다.
프로세서 설계 검증을 위해 타오톨로지를 추상 사양으로 사용하는 TIUP 기법을 제안한다. TIUP는 단일 보편 속성에 의존하지 않고 다양한 타오톨로지 기반 보편 속성을 활용하여 프로세서의 데이터 경로와 제어 경로를 효과적으로 검증할 수 있다.
부스 부분 곱 배열의 절단을 통해 하드웨어 면적과 전력 소비를 줄일 수 있으며, 이를 위해 커뮤터티브 속성을 유지하는 방법을 제시한다.
DET 플립플롭은 지연 시간을 줄일 수 있지만 높은 입력 활동에서 더 많은 전력을 소비한다. 따라서 부하 조건에 따라 SET 플립플롭과 DET 플립플롭 사이를 동적으로 전환할 수 있는 기술이 필요하다.
기능성 지역성, 혼합, 제어 = 논리 = 메모리 원리를 통해 컴퓨터 아키텍처와 시스템에 대한 새로운 통찰을 제공한다.
시간 영역 컴퓨팅은 디지털 및 아날로그 컴퓨팅에 비해 에너지 효율성이 높으며, 작은 크기의 배열에서 가장 효과적이다.