KR20100081130A - 시스템 온 칩 및 그 구동 방법 - Google Patents

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KR20100081130A KR1020090000418A KR20090000418A KR20100081130A KR 20100081130 A KR20100081130 A KR 20100081130A KR 1020090000418 A KR1020090000418 A KR 1020090000418A KR 20090000418 A KR20090000418 A KR 20090000418A KR 20100081130 A KR20100081130 A KR 20100081130A
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Abstract

시스템 온 칩 및 그 구동 방법이 개시된다. 상기 시스템 온 칩은 외부로부터 명령어 정보를 입력받아 상기 명령어 정보에 따라 실행되는 프로세서, 및 상기 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 모니터링하여 상기 프로세서의 작업부하를 측정하고, 상기 측정된 작업부하에 따라 제1 제어신호를 출력하는 작업부하 측정부를 구비하는 것을 특징으로 한다. 상기 시스템 온 칩의 구동 방법은, 적어도 하나의 프로세서를 구비하는 시스템 온 칩의 구동 방법에 있어서, 외부로부터 명령어 정보를 입력받아 상기 명령어를 상기 프로세서에서 실행시키는 단계, 상기 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 모니터링하여 프로세서의 작업부하를 측정하는 단계, 및 상기 측정된 작업부하에 따라 상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
시스템 온 칩

Description

시스템 온 칩 및 그 구동 방법{System on chip and driving method thereof}
본 발명은 시스템 온 칩 및 그 구동 방법에 관한 것으로, 특히 명령어 코드를 모니터링하여 작업부하를 측정하는 시스템 온 칩 및 그 구동 방법에 관한 것이다.
모바일 시스템 온 칩(Mobile SOC)에 DVFS(Dynamic Voltage Frequency Scaling)나 ABB(Adaptive Body Biasing) 등의 저전력 기술을 적용하면 응용프로그램에 따라 30%이상의 에너지 절감 효과를 기대할 수 있다. 이 두 가지 기술을 적용하기 위해서 공통으로 선행되어야 할 작업이 있는데, 바로 작업부하 측정(workload estimation)이다.
이러한 작업부하 측정을 위해서, 종래 기술에서는 하드웨어의 아키텍쳐(architecture) 자체를 수정하거나 혹은 운영체제(operating system)나 응용프로그램에 인위적으로 코드를 추가하여 작업부하(workload) 정보를 얻어냈다. 하지만 ARM과 같은 시스템은 함부로 아키텍쳐를 수정하는 것이 불가능하며, 무수히 많은 소프트웨어에 코드를 추가하고 관리하는 것 역시 매우 비효율적인 일이 아닐 수 없다. 또한, 멀티코어를 사용하는 프로세서의 경우 소프트웨어를 사용하는 방법은 매 우 제한적이거나 사용 자체가 불가능하다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 명령어 코드를 모니터링하여 작업부하를 측정할 수 있는 시스템 온 칩을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 명령어 코드를 모니터링하여 작업부하를 측정할 수 있는 시스템 온 칩의 구동 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템 온 칩(System on chip)은, 외부로부터 명령어 정보를 입력받아 상기 명령어 정보에 따라 실행되는 프로세서, 및 상기 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 모니터링하여 상기 프로세서의 작업부하를 측정하고, 상기 측정된 작업부하에 따라 제1 제어신호를 출력하는 작업부하 측정부를 구비하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 시스템 온 칩은 상기 제1 제어신호를 입력받고, 상기 제1 제어신호에 응답하여 상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 전원관리 집적회로를 더 구비할 수 있다.
또한, 바람직하게는 상기 작업부하 측정부는, 상기 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 제1 시간동안 모니터링하여, 상기 제1 시간동안 실행된 명령어 코드의 개수와 상기 제1 시간동안 실행된 유휴 코드의 개수를 측정함으로써 상기 프로 세서의 작업부하를 측정하는 카운터부를 구비할 수 있다.
또한, 바람직하게는 상기 작업부하 측정부는, 상기 카운터부에서 측정된 상기 프로세서의 작업부하를 입력 받고, 상기 입력 받은 작업부하와 기 설정된 기준값을 비교하여, 상기 비교 결과에 따라 상기 제1 제어신호를 출력하는 측정 커널을 더 구비할 수 있다.
또한, 바람직하게는 상기 작업부하 측정부는, 외부로부터 예외 처리 신호를 입력 받고, 상기 카운터부에서 측정된 상기 프로세서의 작업부하를 상기 입력 받은 예외 처리 신호에 따라 보정하여, 상기 측정 커널로 출력하는 예외 처리부를 더 구비할 수 있다.
또한, 바람직하게는 상기 시스템 온 칩은 상기 프로세서로부터 입출력 명령을 입력 받고 상기 입출력 명령에 따라 메모리를 직접 엑세스하는 DMA 컨트롤러를 더 구비하고, 상기 DMA 컨트롤러는, 상기 DMA 컨트롤러의 동작 여부에 따라 상기 예외 처리 신호를 출력할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 시스템 온 칩은, 복수 개의 코어를 구비하는 멀티코어 프로세서, 및 상기 멀티코어 프로세서의 코어에서 실행되는 명령어 코드를 모니터링하여 상기 멀티코어 프로세서의 코어의 작업부하를 측정하고, 상기 측정된 작업부하에 따라 상기 멀티코어 프로세서의 전원 전압의 크기를 조절하는 작업부하 측정부를 복수 개 구비하고, 상기 복수 개의 작업부하 측정부 중 어느 하나는 상기 복수 개의 코어 중 어느 하나와 연결되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 시스템 온 칩의 구동 방법은, 적어도 하나의 프 로세서를 구비하는 시스템 온 칩의 구동 방법에 있어서, 외부로부터 명령어 정보를 입력받아 상기 명령어를 상기 프로세서에서 실행시키는 단계, 상기 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 모니터링하여 프로세서의 작업부하를 측정하는 단계, 및 상기 측정된 작업부하에 따라 상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 프로세서의 작업부하를 측정하는 단계는, 상기 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 제1 시간동안 모니터링하여, 상기 제1 시간동안 실행된 명령어 코드의 개수와 상기 제1 시간동안 실행된 유휴 코드의 개수를 측정함으로써 상기 프로세서의 작업부하를 측정할 수 있다.
또한, 바람직하게는 상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 단계는, 상기 프로세서의 상기 측정된 작업부하를 입력 받고, 상기 입력받은 작업부하와 기 설정된 기준값을 비교하여, 상기 비교 결과에 따라 상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절할 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따른 시스템 온 칩은 명령어 코드를 모니터링하여 작업부하를 측정할 수 있는 효과가 있다.
상기와 같은 본 발명에 따른 시스템 온 칩의 구동 방법은 명령어 코드를 모니터링하여 작업부하를 측정할 수 있는 효과가 있다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 도면에 기재된 내용을 참조하여야 한다.
이하 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 시스템 온 칩을 나타내는 도면이다. 상기 시스템 온 칩(100)은, 프로세서(110) 및 작업부하 측정부(120)를 구비할 수 있다. 또한 상기 시스템 온 칩(100)은 전원관리 집적회로(PMIC; Power management integrated circuit)(130)를 더 구비할 수도 있다.
상기 프로세서(110)는 외부로부터 명령어 정보(INST)를 입력받아 상기 명령어 정보(INST)에 따라 실행된다. 일예로서 상기 명령어 정보(INST)는 시스템 온 칩(100)에 구비된 메모리(미도시)로부터 상기 프로세서(110)로 입력될 수 있다. 프로세서(110)로 입력된 명령어 정보(INST)는 일반적으로 4단계를 거쳐서 실행된다. 먼저 입력된 명령어 정보(INST)에 따라 명령어를 패치(fetch)하는 단계를 수행하고, 패치된 명령어를 디코딩(decoding)하는 단계를 수행한 다음, 디코딩된 명령어 코드를 실행(execution)시키고, 실행된 명령어에 따라 레지스터 또는 메모리에 데이터를 저장하거나, 레지스터 또는 메모리로부터 데이터를 읽어낼 수 있다. 상기와 같은 프로세서(110)의 동작은 당업자에게 자명한 사항이므로 자세한 설명은 생략한다.
도 1을 참조하면, 작업부하 측정부(120)는 상기 프로세서(110)에서 실행되는 명령어 코드를 모니터링하여 프로세서(120)의 작업부하를 측정하고, 상기 측정된 작업부하에 따라 제1 제어신호(CON)를 출력한다. 일예로서, 작업부하 측정부(120)는 상기 프로세서(110)에서 디코딩된 명령어 코드를 프로세서(110) 내부의 파이프라인으로부터 모니터링할 수 있다. 작업부하 측정부(120)는 상기 프로세서(110)에서 실행되는 명령어 코드를 제1 시간동안 모니터링하여, 상기 제1 시간동안 실행된 명령어 코드의 개수와 상기 제1 시간동안 실행된 유휴 코드의 개수를 측정함으로써 상기 프로세서(110)의 작업부하를 측정할 수 있다. 여기서 유휴 코드란 프로세서가 동작하지 않는 유휴(idle) 상태인 사이클에 할당되는 명령어 코드로서, NOP(no operation) 명령이나 WFI(wait for interrupt) 명령같은 명령어 코드가 이에 해당된다.
즉, 본 발명의 일실시예에 따른 작업부하 측정부(120)는 프로세서(110)에서 제1 시간동안 실행되는 명령어 코드들을 모니터링하여, 상기 제1 시간동안 실행되는 전체 명령어 코드의 개수와 상기 제1 시간동안 실행되는 유휴 코드의 개수의 비율을 측정한다. 상기 측정된 비율을 통해, 제1 시간동안 프로세서(110)가 유휴 상태에 있던 시간의 비율을 알 수 있고, 이를 통해 프로세서(110)의 작업부하(workload)를 측정하는 것이다. 즉, 본 발명의 일실시예에 따른 시스템 온 칩은 하드웨어 아키텍쳐의 수정없이 프로세서 내부의 명령어 코드를 모니터링함으로써 작업부하를 측정할 수 있다.
일예로서, 프로세서의 작업부하를 측정하기 위해 5 사이클 동안의 명령어 코드를 모니터링하였고, 그 결과가 ADD, SUB, MUL, NOP, JUMP 인 경우를 가정하자. 전체 5개의 명령어 코드 중에서 NOP 명령만이 유휴 코드이고, 나머지 ADD, SUB, MUL, JUMP 명령어는 유휴 코드가 아니므로, 상기 5 사이클동안 프로세서의 작업부하는 (유휴 코드가 아닌 명령어 코드의 개수)/(전체 명령어 코드의 개수)= 4/5 = 0.8인 결과를 얻을 수 있다.
한편, 상기 제1 시간은, 사용자의 설계에 따라 다양한 값을 가질 수 있다. 즉, 일예로서, 프로세서가 1 사이클을 수행하는 데 걸리는 시간을 n초라고 하고 100 사이클 동안의 프로세서의 작업부하를 측정한다면, 상기 제1 시간은 100n초와 같이 설정될 수 있다. 제1 시간은 프로세서(110)의 명령어 코드를 모니터링하는 시간으로서, 카운터 등을 구비하여 제1 시간을 변경하는 것이 당업자에게 자명하므로, 이에 대한 자세한 설명은 생략한다.
전원관리 집적회로(130)는 시스템 온 칩(100)의 전원 전압(VDD)을 조절하는 회로로서, 상기 작업부하 측정부(120)로부터 입력받은 제1 제어신호(CON)에 응답하여 동작한다. 상기 제1 제어신호(CON)는 전원 전압의 증가 또는 감소 여부 및 그 증감량을 나타내는 신호로서, 적어도 하나 이상의 비트를 가지는 제어신호이거나 아날로그 값을 갖는 전압신호일 수 있다.
상기 작업부하 측정부(120)는 프로세서(110)의 명령어 코드를 모니터링하여 측정된 작업부하에 따라서 상기 제1 제어신호(CON)를 출력한다. 즉, 일예로서, 측정된 작업부하가 기 설정된 기준값보다 높다면 현재 프로세서가 바쁘게 동작하고 있는 것으로 판단하여 전원 전압을 증가시키는 제1 제어신호(CON)를 출력할 수 있고, 반대로 측정된 작업부하가 기 설정된 기준값보다 낮다면 현재 프로세서가 바쁘 게 동작하고 있지 않은 것으로 판단하여 전원 전압을 감소시키는 제1 제어신호(CON)를 출력할 수 있다. 상기 기준값은 당업자의 설계에 따라 다양한 값을 가질 수 있다.
전원관리 집적회로(130)는 작업부하 측정부(120)로부터 입력받은 제1 제어신호(CON)에 응답하여 프로세서(110)의 전원 전압(VDD)을 증가 또는 감소시킴으로써 시스템 온 칩(100)의 전력 에너지 소모를 줄일 수 있게 된다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 시스템 온 칩을 나타내는 도면이다. 상기 시스템 온 칩(200)은 프로세서(110), 작업부하 측정부(120) 및 전원관리 집적회로(130)를 구비할 수 있다. 한편, 상기 시스템 온 칩(200)은 DMA 컨트롤러(240)를 더 구비할 수도 있다. 프로세서(110) 및 전원관리 집적회로(130)의 동작은 도 1에서 상술한 바와 유사하므로 여기서는 설명을 생략한다.
도 2를 참조하면, 상기 작업부하 측정부(120)는 카운터부(210), 측정커널(220) 및 예외 처리부(230)를 구비할 수 있다. 상기 카운터부(210)는 상기 프로세서(110)로부터 명령어 코드(INST_CODE)를 입력받아 상기 프로세서(110)의 작업부하를 측정한다. 상기 카운터부(210)는 상기 프로세서(110)에서 실행되는 명령어 코드를 제1 시간동안 모니터링하여, 상기 제1 시간동안 실행된 명령어 코드의 개수와 상기 제1 시간동안 실행된 유휴 코드의 개수를 측정함으로써 상기 프로세서(110)의 작업부하를 측정한다. 프로세서(110)의 작업부하를 측정하는 방법은 도 1을 참조하여 상술하였으므로, 여기에서는 설명을 생략한다. 카운터부(210)는 상기 측정된 작업부하를 측정 커널(220) 및 예외 처리부(230) 중 적어도 하나로 출력할 수 있다.
예외 처리부(230)는 프로세서(110)가 유휴 상태이더라도 전원 전압을 유지하거나 증가시켜야 하는 경우를 대비하기 위한 장치이다. 즉, 일예로서, 프로세서(110)에서 모니터링한 명령어 코드 중 유휴 코드의 비율이 높아, 프로세서(110)의 작업부하가 기 설정된 기준값보다 낮게 측정되었더라도, DMA 컨트롤러 등은 여전히 동작 중인 경우라면, 이를 감안하여 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절해야 하기 때문이다.
예외 처리부(230)는 외부로부터 예외 처리 신호(EXC_SIG)를 입력 받고, 상기 카운터부(210)에서 측정된 상기 프로세서(110)의 작업부하(WL2)를 카운터부(210)로부터 입력 받는다. 카운터부(210)로부터 예외 처리부(230)로 출력되는 작업부하(WL2)는, 카운터부(210)로부터 측정 커널(220)로 출력되는 작업부하(WL1)와 같은 값을 가질 수 있다. 예외 처리부(230)는 상기 카운터부(210)로부터 입력된 작업부하(WL2)를 상기 입력 받은 예외 처리 신호(EXC_SIG)에 따라 보정할 수 있다. 일예로서, 예외 처리 신호(EXC_SIG)는 DMA 컨트롤러의 동작 여부를 나타내는 신호일 수 있고, 상기 예외 처리 신호(EXC_SIG)를 통해 DMA 컨트롤러가 동작하고 있다고 판단될 때에는, 상기 카운터부(210)로부터 입력된 작업부하(WL2)에 일정한 값을 더하여 보정된 값을 상기 측정 커널(220)로 출력할 수 있다.
도 2를 참조하면, 상기 시스템 온 칩(200)은 DMA 컨트롤러를 더 구비할 수도 있다. 상기 DMA 컨트롤러(240)는 상기 프로세서(110)로부터 입출력 명령을 입력 받고, 상기 입출력 명령에 따라 메모리(미도시)를 직접 엑세스할 수 있다. 일예로서, 프로세서(110)로부터 입출력 명령을 받고 나면, 프로세서(110)를 거치지 않고 메모 리(미도시)를 직접 엑세스하게 되고, 메모리(미도시)를 직접 엑세스하는 동안 예외 처리 신호(EXC_SIG)를 발생하여 상기 예외 처리부(230)로 출력할 수 있다. 예외 처리부(230)에서 상기 예외 처리 신호(EXC_SIG)를 처리하는 방법은 상술한 바와 같다.
측정 커널(220)은 카운터부(210) 및 예외 처리부(230) 중 적어도 하나로부터 작업부하(WL1, WL3)를 입력받을 수 있다. 일예로서 측정 커널(220)은, 예외 처리 신호(EXC_SIG)가 비활성화된 경우에는 예외 처리부(230)에서 출력되는 작업부하(WL3)를 고려하지 않고, 카운터부(210)에서 출력되는 작업부하(WL1)를 고려하여 제1 제어신호(CON)를 출력할 수 있다. 한편 측정 커널(220)은, 예외 처리 신호(EXC_SIG)가 활성화된 경우에는 카운터부(210)에서 출력되는 작업부하(WL1)을 고려하지 않고, 예외 처리부(230)에서 출력되는 작업부하(WL3)를 고려하여 제1 제어신호(CON)를 출력할 수 있다. 여기서, 예외 처리 신호(EXC_SIG)가 비활성화된 경우는 DMA 컨트롤러 등이 동작하고 있지 않은 경우를 의미하고, 예외 처리 신호(EXC_SIG)가 활성화된 경우는 DMA 컨트롤러 등이 동작하고 있는 경우를 의미한다.
일예로서, 측정 커널(220)은 상기 카운터부(210)로부터 상기 프로세서(110)의 상기 측정된 작업부하(WL1)를 입력 받고, 상기 측정된 작업부하(WL1)와 기 설정된 기준값을 비교한다. 측정 커널(220)은 상기 비교 결과에 따라 전원 전압의 증가 또는 감소 여부 및 그 증감량을 나타내는 신호인 제1 제어신호(CON)를 출력한다.
측정 커널(220)에서 상기 측정된 작업부하(WL1)를 이용하여 제1 제어신 호(CON)를 출력하는 방법은 다양할 수 있다. 상기 측정된 작업부하(WL1)를 기 설정된 기준값과 비교한 결과를 이용하는 방법은 제1 제어신호(CON)를 발생시키는 여러 방법 중의 하나이고 다양한 변형이 가능한 것이 당업자에게 자명하다.
한편 상술한 바와 같이, 측정 커널(220)은 상기 예외 처리부(230)로부터 출력된 작업부하(WL3)를 입력 받고, 상기 작업부하(WL3)와 기 설정된 기준값을 비교하여 제1 제어신호(CON)를 출력할 수도 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 작업부하 측정부(120)를 도 2를 참조하여 설명하였으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 시스템 온 칩을 나타내는 도면이다. 상기 시스템 온 칩(300)은, 복수 개의 코어(311, 312)를 구비하는 멀티코어 프로세서(310), 복수 개의 작업부하 측정부(320, 330) 및 전원관리 집적회로(130)를 구비할 수 있다. 도 3에 도시된 본 발명의 일실시예에 따른 시스템 온 칩은, 도 1에 도시된 본 발명의 일실시예에 따른 시스템 온 칩과 유사하다. 다만, 도 1에 도시된 프로세서(110)와는 달리, 도 3에 도시된 프로세서(310)는 복수 개의 코어(311, 312)를 구비하는 멀티코어 프로세서이다.
도 3을 참조하면, 복수 개의 작업부하 측정부(320, 330) 중 어느 하나는 복수 개의 코어(311, 312) 중 어느 하나와 연결될 수 있다. 일예로서, 제1 코어(311)에는 제1 작업부하 측정부(320)가 연결될 수 있고, 제2 코어(312)에는 제2 작업부하 측정부(330)가 연결될 수 있다. 복수 개의 작업부하 측정부(320, 330)는 도 1에 도시된 작업부하 측정부(120)와 유사하게 동작한다. 즉, 제1 작업부하 측정부(320)는, 상기 멀티코어 프로세서(310)의 제1 코어(311)에서 실행되는 명령어 코드를 모니터링하여 상기 멀티코어 프로세서(310)의 제1 코어(311)의 작업부하를 측정하고, 상기 측정된 작업부하에 따라 상기 멀티코어 프로세서(310)의 전원 전압의 크기를 조절한다. 한편, 제2 작업부하 측정부(330)도 제1 작업부하 측정부(320)와 유사하게 동작한다.
전원관리 집적회로(130)는 제1 작업부하 측정부(320) 및 제2 작업부하 측정부(330)로부터 제어 신호(CON1, CON2)를 입력받고, 시스템 온 칩(300)의 전원 전압(VDD)을 조절한다. 상기 제어신호(CON1, CON2)는 전원 전압의 증가 또는 감소 여부 및 그 증감량을 나타내는 신호로서, 적어도 하나 이상의 비트를 가지는 제어신호이거나 아날로그 값을 갖는 전압신호일 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 시스템 온 칩의 구동 방법을 나타내는 순서도(Flowchart)이다. 도 4를 참조하면, 상기 시스템 온 칩의 구동 방법은, 외부로부터 입력받은 명령어를 프로세서에서 실행하는 단계(S41), 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 모니터링하여 프로세서의 작업부하를 측정하는 단계(S42) 및 측정된 작업부하에 따라 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 단계(S43)를 포함할 수 있다.
상기 프로세서의 작업부하를 측정하는 단계(S42)는, 상기 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 제1 시간동안 모니터링하여, 상기 제1 시간동안 실행된 명령어 코드의 개수와 상기 제1 시간동안 실행된 유휴 코드의 개수를 측정함으로써 상기 프로세서의 작업부하를 측정하는 단계일 수 있다. 상기 프로세서의 작업부하를 측정하는 방법은 도 1을 참조하여 상술한 바 있으므로, 여기에서는 자세한 설명을 생략한다.
상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 단계(S43)는, 상기 프로세서의 상기 측정된 작업부하를 입력 받고, 상기 입력받은 작업부하와 기 설정된 기준값을 비교하여, 상기 비교 결과에 따라 상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 단계일 수 있다. 상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 방법은 도 1을 참조하여 상술한 바 있으므로, 여기에서는 자세한 설명을 생략한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 시스템 온 칩을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 시스템 온 칩을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 시스템 온 칩을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 시스템 온 칩의 구동 방법을 나타내는 순서도(Flowchart)이다.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*
110: 프로세서 120: 작업부하 측정부
130: 전원관리 집적회로 210: 카운터부
220: 측정커널 230: 예외 처리부

Claims (10)

  1. 외부로부터 명령어 정보를 입력받아 상기 명령어 정보에 따라 실행되는 프로세서; 및
    상기 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 모니터링하여 상기 프로세서의 작업부하를 측정하고, 상기 측정된 작업부하에 따라 제1 제어신호를 출력하는 작업부하 측정부를 구비하는 것을 특징으로 하는 시스템 온 칩(System on chip).
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 제어신호를 입력받고, 상기 제1 제어신호에 응답하여 상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 전원관리 집적회로를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 시스템 온 칩.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 작업부하 측정부는,
    상기 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 제1 시간동안 모니터링하여, 상기 제1 시간동안 실행된 명령어 코드의 개수와 상기 제1 시간동안 실행된 유휴 코드의 개수를 측정함으로써 상기 프로세서의 작업부하를 측정하는 카운터부를 구비하는 것을 특징으로 하는 시스템 온 칩.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 작업부하 측정부는,
    상기 카운터부에서 측정된 상기 프로세서의 작업부하를 입력 받고, 상기 입력 받은 작업부하와 기 설정된 기준값을 비교하여, 상기 비교 결과에 따라 상기 제1 제어신호를 출력하는 측정 커널을 더 구비하는 것을 특징으로 하는 시스템 온 칩.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 작업부하 측정부는,
    외부로부터 예외 처리 신호를 입력 받고, 상기 카운터부에서 측정된 상기 프로세서의 작업부하를 상기 입력 받은 예외 처리 신호에 따라 보정하여, 상기 측정 커널로 출력하는 예외 처리부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 시스템 온 칩.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 프로세서로부터 입출력 명령을 입력 받고 상기 입출력 명령에 따라 메모리를 직접 엑세스하는 DMA 컨트롤러를 더 구비하고,
    상기 DMA 컨트롤러는,
    상기 DMA 컨트롤러의 동작 여부에 따라 상기 예외 처리 신호를 출력하는 것을 특징으로 하는 시스템 온 칩.
  7. 복수 개의 코어를 구비하는 멀티코어 프로세서; 및
    상기 멀티코어 프로세서의 코어에서 실행되는 명령어 코드를 모니터링하여 상기 멀티코어 프로세서의 코어의 작업부하를 측정하고, 상기 측정된 작업부하에 따라 상기 멀티코어 프로세서의 전원 전압의 크기를 조절하는 작업부하 측정부를 복수 개 구비하고,
    상기 복수 개의 작업부하 측정부 중 어느 하나는 상기 복수 개의 코어 중 어느 하나와 연결되는 것을 특징으로 하는 시스템 온 칩(System on chip).
  8. 적어도 하나의 프로세서를 구비하는 시스템 온 칩의 구동 방법에 있어서,
    외부로부터 명령어 정보를 입력받아 상기 명령어를 상기 프로세서에서 실행시키는 단계;
    상기 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 모니터링하여 프로세서의 작업부하를 측정하는 단계; 및
    상기 측정된 작업부하에 따라 상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템 온 칩의 구동 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 프로세서의 작업부하를 측정하는 단계는,
    상기 프로세서에서 실행되는 명령어 코드를 제1 시간동안 모니터링하여, 상기 제1 시간동안 실행된 명령어 코드의 개수와 상기 제1 시간동안 실행된 유휴 코드의 개수를 측정함으로써 상기 프로세서의 작업부하를 측정하는 것을 특징으로 하는 시스템 온 칩의 구동 방법.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 단계는,
    상기 프로세서의 상기 측정된 작업부하를 입력 받고, 상기 입력받은 작업부하와 기 설정된 기준값을 비교하여, 상기 비교 결과에 따라 상기 시스템 온 칩의 전원 전압을 조절하는 것을 특징으로 하는 시스템 온 칩의 구동 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9891855B2 (en) 2016-04-29 2018-02-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Memory device capable of adjusting operation voltage and application processor for controlling the memory device

Families Citing this family (134)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8677377B2 (en) 2005-09-08 2014-03-18 Apple Inc. Method and apparatus for building an intelligent automated assistant
US9318108B2 (en) 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US10002189B2 (en) 2007-12-20 2018-06-19 Apple Inc. Method and apparatus for searching using an active ontology
US9330720B2 (en) 2008-01-03 2016-05-03 Apple Inc. Methods and apparatus for altering audio output signals
US8996376B2 (en) 2008-04-05 2015-03-31 Apple Inc. Intelligent text-to-speech conversion
US20100030549A1 (en) 2008-07-31 2010-02-04 Lee Michael M Mobile device having human language translation capability with positional feedback
US8676904B2 (en) 2008-10-02 2014-03-18 Apple Inc. Electronic devices with voice command and contextual data processing capabilities
US10241752B2 (en) 2011-09-30 2019-03-26 Apple Inc. Interface for a virtual digital assistant
US10706373B2 (en) 2011-06-03 2020-07-07 Apple Inc. Performing actions associated with task items that represent tasks to perform
US10241644B2 (en) 2011-06-03 2019-03-26 Apple Inc. Actionable reminder entries
US10276170B2 (en) 2010-01-18 2019-04-30 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US8682667B2 (en) 2010-02-25 2014-03-25 Apple Inc. User profiling for selecting user specific voice input processing information
US9262612B2 (en) 2011-03-21 2016-02-16 Apple Inc. Device access using voice authentication
US10057736B2 (en) 2011-06-03 2018-08-21 Apple Inc. Active transport based notifications
US10134385B2 (en) 2012-03-02 2018-11-20 Apple Inc. Systems and methods for name pronunciation
US10417037B2 (en) 2012-05-15 2019-09-17 Apple Inc. Systems and methods for integrating third party services with a digital assistant
US9721563B2 (en) 2012-06-08 2017-08-01 Apple Inc. Name recognition system
US9547647B2 (en) 2012-09-19 2017-01-17 Apple Inc. Voice-based media searching
BR112015018905B1 (pt) 2013-02-07 2022-02-22 Apple Inc Método de operação de recurso de ativação por voz, mídia de armazenamento legível por computador e dispositivo eletrônico
US10652394B2 (en) 2013-03-14 2020-05-12 Apple Inc. System and method for processing voicemail
US10748529B1 (en) 2013-03-15 2020-08-18 Apple Inc. Voice activated device for use with a voice-based digital assistant
WO2014197334A2 (en) 2013-06-07 2014-12-11 Apple Inc. System and method for user-specified pronunciation of words for speech synthesis and recognition
WO2014197335A1 (en) 2013-06-08 2014-12-11 Apple Inc. Interpreting and acting upon commands that involve sharing information with remote devices
EP3937002A1 (en) 2013-06-09 2022-01-12 Apple Inc. Device, method, and graphical user interface for enabling conversation persistence across two or more instances of a digital assistant
US10176167B2 (en) 2013-06-09 2019-01-08 Apple Inc. System and method for inferring user intent from speech inputs
US10296160B2 (en) 2013-12-06 2019-05-21 Apple Inc. Method for extracting salient dialog usage from live data
US9244747B2 (en) 2014-03-13 2016-01-26 Qualcomm Incorporated System and method for providing dynamic clock and voltage scaling (DCVS) aware interprocessor communication
US9430463B2 (en) 2014-05-30 2016-08-30 Apple Inc. Exemplar-based natural language processing
TWI566107B (zh) 2014-05-30 2017-01-11 蘋果公司 用於處理多部分語音命令之方法、非暫時性電腦可讀儲存媒體及電子裝置
US9633004B2 (en) 2014-05-30 2017-04-25 Apple Inc. Better resolution when referencing to concepts
US10170123B2 (en) 2014-05-30 2019-01-01 Apple Inc. Intelligent assistant for home automation
US9715875B2 (en) 2014-05-30 2017-07-25 Apple Inc. Reducing the need for manual start/end-pointing and trigger phrases
US9338493B2 (en) 2014-06-30 2016-05-10 Apple Inc. Intelligent automated assistant for TV user interactions
KR102320399B1 (ko) * 2014-08-26 2021-11-03 삼성전자주식회사 전원 관리 칩, 그것을 포함하는 모바일 장치 및 그것의 클록 조절 방법
KR102210770B1 (ko) 2014-09-02 2021-02-02 삼성전자주식회사 반도체 장치, 반도체 시스템 및 그 제어 방법
US9818400B2 (en) 2014-09-11 2017-11-14 Apple Inc. Method and apparatus for discovering trending terms in speech requests
US20160091957A1 (en) * 2014-09-26 2016-03-31 Suketu R. Partiwala Power management for memory accesses in a system-on-chip
US10127911B2 (en) 2014-09-30 2018-11-13 Apple Inc. Speaker identification and unsupervised speaker adaptation techniques
US10074360B2 (en) 2014-09-30 2018-09-11 Apple Inc. Providing an indication of the suitability of speech recognition
US9668121B2 (en) 2014-09-30 2017-05-30 Apple Inc. Social reminders
CN105988872B (zh) * 2015-02-03 2020-02-18 阿里巴巴集团控股有限公司 一种cpu资源分配的方法、装置及电子设备
US10152299B2 (en) 2015-03-06 2018-12-11 Apple Inc. Reducing response latency of intelligent automated assistants
US9721566B2 (en) * 2015-03-08 2017-08-01 Apple Inc. Competing devices responding to voice triggers
US10567477B2 (en) 2015-03-08 2020-02-18 Apple Inc. Virtual assistant continuity
US9886953B2 (en) * 2015-03-08 2018-02-06 Apple Inc. Virtual assistant activation
US10460227B2 (en) 2015-05-15 2019-10-29 Apple Inc. Virtual assistant in a communication session
US10083688B2 (en) 2015-05-27 2018-09-25 Apple Inc. Device voice control for selecting a displayed affordance
US9578173B2 (en) 2015-06-05 2017-02-21 Apple Inc. Virtual assistant aided communication with 3rd party service in a communication session
US11025565B2 (en) 2015-06-07 2021-06-01 Apple Inc. Personalized prediction of responses for instant messaging
US20160378747A1 (en) 2015-06-29 2016-12-29 Apple Inc. Virtual assistant for media playback
US10747498B2 (en) 2015-09-08 2020-08-18 Apple Inc. Zero latency digital assistant
US10671428B2 (en) 2015-09-08 2020-06-02 Apple Inc. Distributed personal assistant
US9990024B2 (en) 2015-09-09 2018-06-05 Qualcomm Incorporated Circuits and methods providing voltage adjustment as processor cores become active based on an observed number of ring oscillator clock ticks
US9942631B2 (en) 2015-09-25 2018-04-10 Intel Corporation Out-of-band platform tuning and configuration
US11010550B2 (en) 2015-09-29 2021-05-18 Apple Inc. Unified language modeling framework for word prediction, auto-completion and auto-correction
US10366158B2 (en) 2015-09-29 2019-07-30 Apple Inc. Efficient word encoding for recurrent neural network language models
US10691473B2 (en) 2015-11-06 2020-06-23 Apple Inc. Intelligent automated assistant in a messaging environment
US10049668B2 (en) 2015-12-02 2018-08-14 Apple Inc. Applying neural network language models to weighted finite state transducers for automatic speech recognition
US10223066B2 (en) 2015-12-23 2019-03-05 Apple Inc. Proactive assistance based on dialog communication between devices
US10446143B2 (en) 2016-03-14 2019-10-15 Apple Inc. Identification of voice inputs providing credentials
US9934775B2 (en) 2016-05-26 2018-04-03 Apple Inc. Unit-selection text-to-speech synthesis based on predicted concatenation parameters
US9972304B2 (en) 2016-06-03 2018-05-15 Apple Inc. Privacy preserving distributed evaluation framework for embedded personalized systems
US10249300B2 (en) 2016-06-06 2019-04-02 Apple Inc. Intelligent list reading
US11227589B2 (en) 2016-06-06 2022-01-18 Apple Inc. Intelligent list reading
US10049663B2 (en) 2016-06-08 2018-08-14 Apple, Inc. Intelligent automated assistant for media exploration
DK179588B1 (en) 2016-06-09 2019-02-22 Apple Inc. INTELLIGENT AUTOMATED ASSISTANT IN A HOME ENVIRONMENT
US10509862B2 (en) 2016-06-10 2019-12-17 Apple Inc. Dynamic phrase expansion of language input
US10586535B2 (en) 2016-06-10 2020-03-10 Apple Inc. Intelligent digital assistant in a multi-tasking environment
US10490187B2 (en) 2016-06-10 2019-11-26 Apple Inc. Digital assistant providing automated status report
US10067938B2 (en) 2016-06-10 2018-09-04 Apple Inc. Multilingual word prediction
US10192552B2 (en) 2016-06-10 2019-01-29 Apple Inc. Digital assistant providing whispered speech
DK179415B1 (en) 2016-06-11 2018-06-14 Apple Inc Intelligent device arbitration and control
DK179343B1 (en) 2016-06-11 2018-05-14 Apple Inc Intelligent task discovery
DK179049B1 (en) 2016-06-11 2017-09-18 Apple Inc Data driven natural language event detection and classification
DK201670540A1 (en) 2016-06-11 2018-01-08 Apple Inc Application integration with a digital assistant
US10474753B2 (en) 2016-09-07 2019-11-12 Apple Inc. Language identification using recurrent neural networks
US10043516B2 (en) 2016-09-23 2018-08-07 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US11281993B2 (en) 2016-12-05 2022-03-22 Apple Inc. Model and ensemble compression for metric learning
US10593346B2 (en) 2016-12-22 2020-03-17 Apple Inc. Rank-reduced token representation for automatic speech recognition
US11204787B2 (en) 2017-01-09 2021-12-21 Apple Inc. Application integration with a digital assistant
DK201770383A1 (en) 2017-05-09 2018-12-14 Apple Inc. USER INTERFACE FOR CORRECTING RECOGNITION ERRORS
US10417266B2 (en) 2017-05-09 2019-09-17 Apple Inc. Context-aware ranking of intelligent response suggestions
US10726832B2 (en) 2017-05-11 2020-07-28 Apple Inc. Maintaining privacy of personal information
US10395654B2 (en) 2017-05-11 2019-08-27 Apple Inc. Text normalization based on a data-driven learning network
DK201770439A1 (en) 2017-05-11 2018-12-13 Apple Inc. Offline personal assistant
DK179745B1 (en) 2017-05-12 2019-05-01 Apple Inc. SYNCHRONIZATION AND TASK DELEGATION OF A DIGITAL ASSISTANT
US11301477B2 (en) 2017-05-12 2022-04-12 Apple Inc. Feedback analysis of a digital assistant
DK201770427A1 (en) 2017-05-12 2018-12-20 Apple Inc. LOW-LATENCY INTELLIGENT AUTOMATED ASSISTANT
DK179496B1 (en) 2017-05-12 2019-01-15 Apple Inc. USER-SPECIFIC Acoustic Models
DK201770431A1 (en) 2017-05-15 2018-12-20 Apple Inc. Optimizing dialogue policy decisions for digital assistants using implicit feedback
DK201770432A1 (en) 2017-05-15 2018-12-21 Apple Inc. Hierarchical belief states for digital assistants
DK179560B1 (en) 2017-05-16 2019-02-18 Apple Inc. FAR-FIELD EXTENSION FOR DIGITAL ASSISTANT SERVICES
US20180336892A1 (en) 2017-05-16 2018-11-22 Apple Inc. Detecting a trigger of a digital assistant
US20180336275A1 (en) 2017-05-16 2018-11-22 Apple Inc. Intelligent automated assistant for media exploration
US10311144B2 (en) 2017-05-16 2019-06-04 Apple Inc. Emoji word sense disambiguation
US10403278B2 (en) 2017-05-16 2019-09-03 Apple Inc. Methods and systems for phonetic matching in digital assistant services
US10657328B2 (en) 2017-06-02 2020-05-19 Apple Inc. Multi-task recurrent neural network architecture for efficient morphology handling in neural language modeling
US10445429B2 (en) 2017-09-21 2019-10-15 Apple Inc. Natural language understanding using vocabularies with compressed serialized tries
US10755051B2 (en) 2017-09-29 2020-08-25 Apple Inc. Rule-based natural language processing
US10636424B2 (en) 2017-11-30 2020-04-28 Apple Inc. Multi-turn canned dialog
US10733982B2 (en) 2018-01-08 2020-08-04 Apple Inc. Multi-directional dialog
US10733375B2 (en) 2018-01-31 2020-08-04 Apple Inc. Knowledge-based framework for improving natural language understanding
US10789959B2 (en) 2018-03-02 2020-09-29 Apple Inc. Training speaker recognition models for digital assistants
US10592604B2 (en) 2018-03-12 2020-03-17 Apple Inc. Inverse text normalization for automatic speech recognition
US10818288B2 (en) 2018-03-26 2020-10-27 Apple Inc. Natural assistant interaction
US10909331B2 (en) 2018-03-30 2021-02-02 Apple Inc. Implicit identification of translation payload with neural machine translation
US10928918B2 (en) 2018-05-07 2021-02-23 Apple Inc. Raise to speak
US11145294B2 (en) 2018-05-07 2021-10-12 Apple Inc. Intelligent automated assistant for delivering content from user experiences
US10984780B2 (en) 2018-05-21 2021-04-20 Apple Inc. Global semantic word embeddings using bi-directional recurrent neural networks
US11386266B2 (en) 2018-06-01 2022-07-12 Apple Inc. Text correction
US10892996B2 (en) 2018-06-01 2021-01-12 Apple Inc. Variable latency device coordination
DK201870355A1 (en) 2018-06-01 2019-12-16 Apple Inc. VIRTUAL ASSISTANT OPERATION IN MULTI-DEVICE ENVIRONMENTS
DK179822B1 (da) 2018-06-01 2019-07-12 Apple Inc. Voice interaction at a primary device to access call functionality of a companion device
DK180639B1 (en) 2018-06-01 2021-11-04 Apple Inc DISABILITY OF ATTENTION-ATTENTIVE VIRTUAL ASSISTANT
US11076039B2 (en) 2018-06-03 2021-07-27 Apple Inc. Accelerated task performance
US11010561B2 (en) 2018-09-27 2021-05-18 Apple Inc. Sentiment prediction from textual data
US11170166B2 (en) 2018-09-28 2021-11-09 Apple Inc. Neural typographical error modeling via generative adversarial networks
US10839159B2 (en) 2018-09-28 2020-11-17 Apple Inc. Named entity normalization in a spoken dialog system
US11462215B2 (en) 2018-09-28 2022-10-04 Apple Inc. Multi-modal inputs for voice commands
US11475898B2 (en) 2018-10-26 2022-10-18 Apple Inc. Low-latency multi-speaker speech recognition
US11638059B2 (en) 2019-01-04 2023-04-25 Apple Inc. Content playback on multiple devices
US11348573B2 (en) 2019-03-18 2022-05-31 Apple Inc. Multimodality in digital assistant systems
US11423908B2 (en) 2019-05-06 2022-08-23 Apple Inc. Interpreting spoken requests
US11307752B2 (en) 2019-05-06 2022-04-19 Apple Inc. User configurable task triggers
US11475884B2 (en) 2019-05-06 2022-10-18 Apple Inc. Reducing digital assistant latency when a language is incorrectly determined
DK201970509A1 (en) 2019-05-06 2021-01-15 Apple Inc Spoken notifications
US11140099B2 (en) 2019-05-21 2021-10-05 Apple Inc. Providing message response suggestions
DK180129B1 (en) 2019-05-31 2020-06-02 Apple Inc. USER ACTIVITY SHORTCUT SUGGESTIONS
US11289073B2 (en) 2019-05-31 2022-03-29 Apple Inc. Device text to speech
DK201970511A1 (en) 2019-05-31 2021-02-15 Apple Inc Voice identification in digital assistant systems
US11496600B2 (en) 2019-05-31 2022-11-08 Apple Inc. Remote execution of machine-learned models
US11360641B2 (en) 2019-06-01 2022-06-14 Apple Inc. Increasing the relevance of new available information
WO2021056255A1 (en) 2019-09-25 2021-04-01 Apple Inc. Text detection using global geometry estimators
US11755276B2 (en) 2020-05-12 2023-09-12 Apple Inc. Reducing description length based on confidence

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11296252A (ja) 1998-04-13 1999-10-29 Mitsubishi Electric Corp コンピュータシステム
US6067644A (en) 1998-04-15 2000-05-23 International Business Machines Corporation System and method monitoring instruction progress within a processor
JP3685401B2 (ja) 2001-12-26 2005-08-17 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション Ｃｐｕ制御方法、これを用いたコンピュータ装置及びｃｐｕ並びにプログラム
US7657893B2 (en) 2003-04-23 2010-02-02 International Business Machines Corporation Accounting method and logic for determining per-thread processor resource utilization in a simultaneous multi-threaded (SMT) processor
TW200805047A (en) * 2005-12-23 2008-01-16 Koninkl Philips Electronics Nv Performance analysis based system level power management
US7721127B2 (en) * 2006-03-28 2010-05-18 Mips Technologies, Inc. Multithreaded dynamic voltage-frequency scaling microprocessor
US7971082B2 (en) * 2007-01-31 2011-06-28 Freescale Semiconductor, Inc. Method and system for estimating power consumption of integrated circuit design

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9891855B2 (en) 2016-04-29 2018-02-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Memory device capable of adjusting operation voltage and application processor for controlling the memory device

Also Published As

Publication number Publication date
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