KR20150052110A - 상태 기계 엔진들에 대한 결과들 생성 - Google Patents
상태 기계 엔진들에 대한 결과들 생성Info
- Publication number
- KR20150052110A KR20150052110A KR1020157007432A KR20157007432A KR20150052110A KR 20150052110 A KR20150052110 A KR 20150052110A KR 1020157007432 A KR1020157007432 A KR 1020157007432A KR 20157007432 A KR20157007432 A KR 20157007432A KR 20150052110 A KR20150052110 A KR 20150052110A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- result
- data
- storage element
- state machine
- machine engine
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/06—Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
- G06F3/0601—Interfaces specially adapted for storage systems
- G06F3/0628—Interfaces specially adapted for storage systems making use of a particular technique
- G06F3/0638—Organizing or formatting or addressing of data
- G06F3/064—Management of blocks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
- G06F9/448—Execution paradigms, e.g. implementations of programming paradigms
- G06F9/4498—Finite state machines
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
- G05B19/045—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using logic state machines, consisting only of a memory or a programmable logic device containing the logic for the controlled machine and in which the state of its outputs is dependent on the state of its inputs or part of its own output states, e.g. binary decision controllers, finite state controllers
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/06—Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
- G06F3/0601—Interfaces specially adapted for storage systems
- G06F3/0602—Interfaces specially adapted for storage systems specifically adapted to achieve a particular effect
- G06F3/0604—Improving or facilitating administration, e.g. storage management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/06—Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
- G06F3/0601—Interfaces specially adapted for storage systems
- G06F3/0628—Interfaces specially adapted for storage systems making use of a particular technique
- G06F3/0653—Monitoring storage devices or systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/06—Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
- G06F3/0601—Interfaces specially adapted for storage systems
- G06F3/0668—Interfaces specially adapted for storage systems adopting a particular infrastructure
- G06F3/0671—In-line storage system
- G06F3/0673—Single storage device
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F7/00—Methods or arrangements for processing data by operating upon the order or content of the data handled
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Logic Circuits (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
상태 기계 엔진(14)은 저장 요소, 예컨대 (예를 들어, 매칭) 결과 메모리(150)를 포함한다. 저장 요소(150)는 데이터 분석의 결과를 수신하도록 구성된다. 저장 요소(150)는 결과의 특성에 기초하여 저장 요소(150)의 특정 부분에 결과를 저장하도록 또한 구성된다. 저장 요소(150)는 결과에 대응하는 결과 표시자를 저장하도록 구성된 더 구성된다. 다른 상태 기계 엔진들(14) 및 방법들이 또한 개시된다.
Description
본 발명의 실시예들은 일반적으로 전자 디바이스들에 관한 것이며, 보다 구체적으로, 특정한 실시예들에서, 데이터 분석을 위한 병렬 디바이스들을 가지는 전자 디바이스들에 관한 것이다.
복합 패턴 인식은 종래의 폰 노이만(von Neumann) 기반 컴퓨터 상에서 수행하기에 비효율적일 수 있다. 그러나, 특정한 인체의 뇌에서, 생물학적인 뇌는 패턴 인식을 수행하는 것에 능숙하다. 현재의 연구는 인체의 뇌가 신피질(neocortex) 내 일련의 계층적으로 조직된 뉴런 층들을 사용하여 패턴 인식을 수행한다는 것을 제시한다. 계층의 하부층들 내 뉴런들은 예를 들어, 감각 기관들들로부터의 "원 신호들(raw signals)"을 분석하는 한편, 상부층들 내 뉴런들은 하부 레벨들 내 뉴런들로부터의 신호 출력들을 분석한다. 신피질의 이 계층적 시스템은, 가능한 뇌의 다른 영역들과 결합하여, 사람들이 공간 추론, 의식적 사고, 및 복합 언어와 같은 높은 레벨의 기능들을 수행하게 하는 복합 패턴 인식을 성취한다.
컴퓨팅의 분야에서, 패턴 인식 태스크들은 점점 더 도전적이다. 훨씬 더 큰 볼륨들의 데이터가 컴퓨터들 사이에서 송신되며, 사용자들이 식별하고 싶어하는 패턴들의 수는 증가하고 있다. 예를 들어, 스팸(spam) 및 멀웨어(malware)는 종종 데이터 스트림, 예컨대, 코드의 특정한 구절들 또는 조각들에서 패턴들을 탐색함으로써 검출된다. 새로운 패턴들이 새로운 변형들을 탐색하기 위해 구현될 수 있기 때문에, 패턴들의 수는 다양한 스팸 및 멀웨어와 함께 증가한다. 각각의 이들 패턴들에 대한 데이터 스트림을 탐색하는 것은 컴퓨팅 병목현상을 형성할 수 있다. 보통, 데이터 스트림이 수신됨에 따라, 그것은 각각의 패턴에 대해, 차례로 탐색된다. 시스템이 데이터 스트림의 다음 부분을 탐색하도록 준비되기 전에 지연은 패턴들의 수와 함께 증가한다. 그리하여, 패턴 인식은 데이터의 수신을 느리게 할 수 있다.
하드웨어는 패턴들에 대한 데이터 스트림을 탐색하도록 설계되어 왔으나, 이 하드웨어는 보통 주어진 시간에 충분한 데이터량을 처리할 수 없다. 데이터 스트림을 탐색하도록 구성되는 몇몇 디바이스들은 복수의 회로들 사이에 데이터 스트림을 분산함으로써 그렇게 한다. 회로들은 데이터 스트림이 패턴의 일부에 매칭하는지를 각각 결정한다. 보통, 다수의 회로들은 일반적으로 동시에 데이터 스트림을 각각 탐색하면서, 병렬적으로 동작한다. 그러나, 생물학적인 뇌의 패턴 인식과 더욱 필적할 만한 방식으로 패턴 인식을 수행하는 것을 효과적으로 가능하게 하는 시스템이 없었다. 이러한 시스템의 개발이 요구된다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 상태 기계 엔진을 가진 시스템의 일 예를 예시한다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 1의 상태 기계 엔진의 FSM 격자의 일 예를 예시한다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 2의 FSM 격자의 블록의 예를 예시한다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 3의 블록의 로우의 일 예를 예시한다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 4의 로우의 2의 그룹의 일 예를 예시한다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 유한 상태 기계 그래프의 일 예를 예시한다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, FSM 격자들을 갖고 구현된 2-레벨 계층의 일 예를 예시한다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 2의 FSM 격자의 프로그래밍을 위한 이진 파일로 소스 코드를 변환하기 위해 컴파일러에 대한 방법의 일 예를 예시한다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 상태 기계 엔진을 예시한다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 3의 블록의 로우의 제2 예를 예시한다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 10의 매칭 요소의 일 예를 예시한다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 11의 다중화기에 대응하는 진리표(truth table)를 예시한다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 11의 매칭 결과 메모리(150)를 예시한다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 1의 상태 기계 엔진의 FSM 격자의 일 예를 예시한다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 2의 FSM 격자의 블록의 예를 예시한다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 3의 블록의 로우의 일 예를 예시한다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 4의 로우의 2의 그룹의 일 예를 예시한다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 유한 상태 기계 그래프의 일 예를 예시한다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, FSM 격자들을 갖고 구현된 2-레벨 계층의 일 예를 예시한다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 2의 FSM 격자의 프로그래밍을 위한 이진 파일로 소스 코드를 변환하기 위해 컴파일러에 대한 방법의 일 예를 예시한다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 상태 기계 엔진을 예시한다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 3의 블록의 로우의 제2 예를 예시한다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 10의 매칭 요소의 일 예를 예시한다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 11의 다중화기에 대응하는 진리표(truth table)를 예시한다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라, 도 11의 매칭 결과 메모리(150)를 예시한다.
이제 도면들로 가면, 도 1은 일반적으로 참조 부호(10)에 의해 지정된, 프로세서-기반 시스템의 실시예를 예시한다. 시스템(10)(예컨대, 데이터 분석 시스템)은 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 페이저, 셀룰러 전화기, 개인용 정리 수첩(personal organizer), 휴대용 오디오 플레이어, 제어 회로, 카메라 등과 같은 다양한 유형들 중 임의의 것일 수 있다. 또한, 시스템(10)은 라우터, 서버, 또는 클라이언트(예컨대, 이전에-설명된 유형들의 컴퓨터들 중 하나)와 같은, 네트워크 노드일 수 있다. 시스템(10)은 복사기, 스캐너, 프린터, 게임 콘솔, 텔레비전, 셋-탑 비디오 분배 또는 기록 시스템, 케이블 박스, 개인용 디지털 미디어 플레이어, 공장 자동화 시스템, 자동차 컴퓨터 시스템, 또는 의료 디바이스와 같은, 몇몇 다른 종류의 전자 디바이스일 수 있다. (여기에 사용된 많은 다른 용어들과 같이, 시스템의 이들 다양한 예들을 설명하기 위해 사용된 용어들은 몇몇 지시 대상들을 공유할 수 있으며, 이와 같이, 열거된 다른 아이템들 덕분에 좁게 해석되지 않아야 한다.)
시스템(10)과 같은 통상적인 프로세서-기반 디바이스에서, 마이크로프로세서와 같은 프로세서(12)는 시스템(10)에서 시스템 기능들 및 요청들의 프로세싱을 제어한다. 또한, 프로세서(12)는 시스템 제어를 공유하는 복수의 프로세서들을 포함할 수 있다. 프로세서(12)는 시스템(10)에서의 요소들의 각각에 직접 또는 간접적으로 결합될 수 있으며, 따라서 프로세서(12)는 시스템(10) 내에 또는 시스템(10)의 외부에 저장될 수 있는 지시들을 실행함으로써 시스템(10)을 제어한다.
여기에 설명된 실시예들에 따르면, 시스템(10)은 프로세서(12)의 제어 하에서 동작할 수 있는, 상태 기계 엔진(14)을 포함한다. 상태 기계 엔진(14)은 임의의 오토마톤 이론(automaton theory)을 이용할 수 있다. 예를 들어, 상태 기계 엔진(14)은 이에 제한되지 않지만, 밀리(Mealy) 아키텍처들, 무어(Moore) 아키텍처들, 유한 상태 기계들(FSMs; Finite State Machines), 결정적 FSM들(DFSMs; Deterministic FSMs), 비트-병렬 상태 기계들(BPSMs; Bit-Parallel State Machines) 등을 포함하는 다수의 상태 기계 아키텍처들 중 임의의 하나를 이용할 수 있다. 다양한 아키텍처들이 사용될 수 있지만, 논의 목적들을 위해, 애플리케이션은 FSM들을 나타낸다. 그러나, 이 기술분야의 숙련자는 설명된 기술들이 다양한 상태 기계 아키텍처 중 임의의 하나를 사용하여 이용될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
이하에 추가로 논의되는 바와 같이, 상태 기계 엔진(14)은 다수의(예컨대, 하나 이상의) 유한 상태 기계(FSM) 격자들(예컨대, 칩의 코어)을 포함할 수 있다. 이 출원의 목적을들 위해 용어 "격자(lattice)"는 요소들(예컨대, 부울(Boolean) 셀들, 카운터 셀들, 상태 기계 요소들, 상태 전이 요소들)의 조직된 프레임워크(예컨대, 라우팅 매트릭스, 라우팅 네트워크, 프레임)을 나타낸다. 또한, "격자"는 임의의 적절한 형태, 구조, 또는 계층적 구조(예컨대, 그리드(grid), 큐브(cube), 구형(spherical), 연쇄형(cascading))를 가질 수 있다. 각각의 FSM 격자는 각각이 동일한 데이터를 동시에 수신 및 분석하는 다수의 FSM들을 구현할 수 있다. 또한, FSM 격자들은 그룹들(예로서, 클러스터들)에 배열될 수 있으며, 따라서 FSM 격자들의 클러스터들은 동일한 입력 데이터를 병렬적으로 분석할 수 있다. 또한, 상태 기계 엔진(14)의 FSM 격자들의 클러스터들은 보다 낮은 레벨의 계층 구조 상에서의 상태 기계 격자들로부터의 출력이 보다 높은 레벨 상에서의 상태 기계 격자들로의 입력들로서 사용될 수 있는 계층적 구조로 배열될 수 있다. 계층적 구조를 통해 직렬로 상태 기계 엔진(14)의 병렬 FSM 격자들의 클러스터들을 연쇄시킴으로써, 점점 더 복잡한 패턴들이 분석(예로서, 평가, 탐색 등)될 수 있다.
또한, 상태 기계 엔진(14)의 계층적 병렬 구성에 기초하여, 상태 기계 엔진(14)은 높은 프로세싱 속도들을 이용하는 시스템들에서의 복합 데이터 분석(예컨대, 패턴 인식 또는 다른 프로세싱)을 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 설명되는 실시예들은 1 기가바이트/초의 프로세싱 속도들을 갖고 시스템들에 통합될 수 있다. 따라서, 상태 기계 엔진(14)을 이용하여, 고속 메모리 디바이스들 또는 다른 외부 디바이스들로부터의 데이터가 빠르게 분석될 수 있다. 상태 기계 엔진(14)은 거의 동시에, 예컨대, 하나의 디바이스 사이클 동안, 여러 기준들(예컨대, 탐색 조건들)에 따라 데이터 스트림을 분석할 수 있다. 상태 기계 엔진(14) 의 레벨 상에서의 FSM들의 클러스터 내에서의 FSM 격자들의 각각은 거의 동시에 데이터 스트림으로부터 동일한 탐색 조건을 각각 수신할 수 있으며, 병렬 FSM 격자들의 각각은 기간이 프로세싱 기준에서 다음 상태로 상태 기계 엔진(14)을 전진시키는지 여부를 결정할 수 있다. 상태 기계 엔진(14)은 비교적 많은 수의 기준들, 예로서 100 이상, 110 이상, 또는 10,000 이상에 따라 조건들을 분석할 수 있다. 그것들이 동시에 동작하기 때문에, 그것들은 데이터 스트림의 속도를 줄이지 않고, 비교적 높은 대역폭을 가진 데이터 스트림, 예로서 1 기가바이트/초보다 크거나 또는 일반적으로 동일한 데이터 스트림에 기준들을 적용할 수 있다.
일 실시예에서, 상태 기계 엔진(14)은 데이터 스트림에서 다수의 패턴들을 인식(예로서, 검출)하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 상태 기계 엔진(14)은 사용자 또는 다른 엔티티가 분석하고 싶어할 수 있는 다양한 유형들의 데이터 스트림들 중 하나 이상에서의 패턴을 검출하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들면, 상태 기계 엔진(14)은 인터넷을 통해 수신된 패킷들 또는 셀룰러 네트워크를 통해 수신된 음성 또는 데이터와 같이, 네트워크를 통해 수신된 데이터의 스트림을 분석하도록 구성될 수 있다. 일 예에서, 상태 기계 엔진(14)은 스팸 또는 멀웨어에 대한 데이터 스트림을 분석하도록 구성될 수 있다. 데이트 스트림은 직렬 데이터 스트림으로서 수신될 수 있으며, 여기서 데이터는 일시적으로, 사전적으로, 또는 의미론적으로 중요한 순서와 같이, 의미를 갖는 순서로 수신된다. 대안적으로, 데이터 스트림은 병렬적으로 또는 순서 외로 수신될 수 있으며, 그 후 예로서 인터넷을 통해 수신된 패킷들을 재순서화함으로써, 직렬 데이터 스트림으로 변환될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 데이터 스트림은 직렬로 조건들을 보여줄 수 있지만, 조건들의 각각을 표현한 비트들은 동시에 수신될 수 있다. 데이트 스트림은 시스템(10)의 외부에 있는 소스로부터 수신될 수 있거나, 또는 메모리(16)와 같은 메모리 디바이스에 질의하며, 메모리(16)에 저장된 데이터로부터 데이트 스트림을 형성함으로써 형성될 수 있다. 다른 예들에서, 상태 기계 엔진(14)은 특정한 단어의 철자를 말하는 글자들의 시퀀스, 유전자를 특정하는 유전 염기 쌍들의 시퀀스, 이미지의 일 부분을 형성하는 화상 또는 비디오 파일에서의 비트들의 시퀀스, 프로그램의 일 부분을 형성하는 실행 가능한 파일에서의 비트들의 시퀀스, 또는 노래 또는 구어 구절의 일 부분을 형성하는 오디오 파일에서의 비트들의 시퀀스를 인식하도록 구성될 수 있다. 분석될 데이터의 스트림은 이진 포맷 또는 다른 포맷들, 예로서 수모형(base ten), ASCII 등으로 데이터의 다수의 비트들을 포함할 수 있다. 스트림은 단일 숫자 또는 다수의 숫자들, 예로서 여러 개의 이진 숫자들을 갖고 데이터를 인코딩할 수 있다.
이해될 바와 같이, 시스템(10)은 메모리(16)를 포함할 수 있다. 메모리(16)는 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 동기식 DRAM(SDRAM), 이중 데이터 레이트 DRAM(DDRM SDRAM), DDR2 SDRAM, DDR3 SDRAM 등과 같은, 휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(16)는 또한 판독-전용 메모리(ROM), PC-RAM, 실리콘 산화물-질화물-산화물-실리콘(SONOS) 메모리, 금속-산화물-질화물-산화물-실리콘(MONOS) 메모리, 폴리실리콘 플로팅 게이트 기반 메모리, 및/또는 휘발성 메모리와 함께 사용될 다양한 아키텍처들의 다른 유형들의 플래시 메모리(예로서, NAND 메모리, NOR 메모리 등)와 같은, 비-휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(16)는 상태 기계 엔진(14)에 의해 분석될 데이터를 제공할 수 있는, DRAM 디바이스들과 같은, 하나 이상의 메모리 디바이스들을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "제공하다"는 일반적으로 지시하다, 입력하다, 삽입하다, 발행하다, 라우팅하다, 송신하다, 전달하다, 전송하다, 생성하다, 부여하다, 출력하다, 배치하다, 기록하다 등을 나타낸다. 이러한 디바이스들은 고체 상태 드라이브들(SSD's; solid state drives), 멀티미디어미디어카드들(MMC's; MultimediaMediaCards), 보안 디지털(SD; SecureDigital) 카드들, 컴팩트 플래시(CF; CompactFlash) 카드들, 또는 임의의 다른 적합한 디바이스로 지칭되거나 이들을 포함할 수 있다. 또한, 이러한 디바이스들은 범용 직렬 버스(USB), 주변 구성요소 상호연결(PCI), PCI 익스프레스(PCI-E), 소형 컴퓨터 시스템 인터페이스(SCSI), IEEE 1394(파이어와이어), 또는 임의의 다른 적절한 인터페이스와 같은, 임의의 적절한 인터페이스를 통해 시스템(10)에 결합할 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 플래시 메모리 디바이스들과 같은, 메모리(16)의 동작을 용이하게 하기 위해, 시스템(10)은 메모리 제어기(예시되지 않음)를 포함할 수 있다. 이해될 바와 같이, 메모리 제어기는 독립적인 디바이스일 수 있거나 또는 그것은 프로세서(12)와 함께 내장될 수 있다. 부가적으로, 시스템(10)은 자기 저장 디바이스와 같은, 외부 저장 장치(18)를 포함할 수 있다. 외부 저장 장치는 또한 상태 기계 엔진(14)에 입력 데이터를 제공할 수 있다.
시스템(10)은 다수의 부가적인 요소들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴파일러(20)는 도 8에 관하여 보다 상세히 설명되는 바와 같이, 상태 기계 엔진(14)을 구성(예컨대, 프로그램)하는데 사용될 수 있다. 입력 디바이스(22)는 또한 사용자가 시스템(10)에 데이터를 입력하도록 허용하기 위해 프로세서(12)에 결합될 수 있다. 예를 들면, 입력 디바이스(22)는 상태 기계 엔진(14)에 의한 나중 분석을 위해 메모리(16)에 데이터를 입력하기 위해 사용될 수 있다. 입력 디바이스(22)는 예를 들면, 버튼들, 스위칭 요소들, 키보드, 광 펜, 스타일러스, 마우스, 및/또는 음성 인식 시스템을 포함할 수 있다. 디스플레이와 같은 출력 디바이스(24)는 또한 프로세서(12)에 결합될 수 있다. 디스플레이(24)는 예를 들면, LCD, CRT, LED들, 및/또는 오디오 디스플레이를 포함할 수 있다. 시스템은 또한 인터넷과 같은 네트워크와 인터페이스하기 위한, 네트워크 인터페이스 카드(NIC)와 같은, 네트워크 인터페이스 디바이스(26)를 포함할 수 있다. 이해될 바와 같이, 시스템(10)은 시스템(10)의 애플리케이션에 의존하여, 많은 다른 구성요소들을 포함할 수 있다.
도면들 2 내지 도 5는 FSM 격자(30)의 일 예를 예시한다. 일 예에서, FSM 격자(30)는 블록들(32)의 어레이를 포함한다. 이해될 바와 같이, 각각의 블록(32)은 FSM에서의 복수의 상태들에 대응하는 복수의 선택적으로 결합가능한 하드웨어 요소들(예컨대, 구성가능한 요소들 및/또는 특수 목적 요소들)을 포함할 수 있다. FSM에서의 상태와 유사하게, 하드웨어 요소는 입력 스트림을 분석하며, 상기 입력 스트림에 기초하여 다운스트림 하드웨어 요소를 활성화시킬 수 있다.
구성가능한 요소들은 많은 상이한 기능들을 구현하도록 구성(예컨대, 프로그램)될 수 있다. 예를 들어, 구성가능한 요소들은 로우들(38)(도 3 및 도 4에 도시됨) 및 블록들(32)(도 2 및 도 3에 도시됨)로 계층적으로 조직되는 상태 기계 요소들(SME들)(34, 36)(도 5에 도시됨)을 포함할 수 있다. 또한, SME들은 상태 전이 요소들(STEs; state transition elements)이 고려될 수 있다. 계층적으로 조직된 SME들(34, 36) 사이에서의 신호들을 라우팅하기 위해, 블록-간 스위칭 요소들(40)(도 2 및 도 3에 도시됨), 블록-내 스위칭 요소들(42)(도 3 및 도 4에 도시됨), 및 로우-내 스위칭 요소들(44)(도 4에 도시됨)을 포함하여, 프로그램 가능한 스위칭 요소들의 계층이 사용될 수 있다.
이하에 설명되는 바와 같이, 스위칭 요소들은 라우팅 구조들 및 버퍼들을 포함할 수 있다. SME(34, 36)는 FSM 격자(30)에 의해 구현된 FSM의 상태에 대응할 수 있다. SME들(34, 36)은 이하에 설명되는 바와 같이 구성가능한 스위칭 요소들을 사용함으로써 함께 결합될 수 있다. 따라서, FSM은 상태들의 기능들에 대응하는 SME들(34, 36)을 구성함으로써 및 FSM에서의 상태들 사이에서의 전이들에 대응하도록 SME들(34, 36)을 함께 선택적으로 결합함으로써 FSM 격자(30) 상에서 구현될 수 있다.
도 2는 FSM 격자(30)의 예의 전체 뷰를 예시한다. FSM 격자(30)는 구성가능한 블록-간 스위칭 요소들(40)과 함께 선택적으로 결합될 수 있는 복수의 블록들(32)을 포함한다. 블록-간 스위칭 요소들(40)은 컨덕터들(46)(예로서, 와이어들, 트레이스들 등) 및 버퍼들(48, 50)을 포함할 수 있다. 일 예에서, 버퍼들(48, 50)은 블록-간 스위칭 요소들(40)로/로부터 신호들의 연결 및 타이밍을 제어하기 위해 포함된다. 이하에 추가로 설명되는 바와 같이, 버퍼들(48)은 블록들(32) 사이에서 전송되는 데이터를 버퍼링하기 위해 사용될 수 있는 반면, 버퍼들(50)은 블록-간 스위칭 요소들(40) 사이에서 전송되는 데이터를 버퍼링하기 위해 제공될 수 있다. 부가적으로, 블록들(32)은 신호들(예로서, 데이터)을 수신하고 데이터를 블록들(32)에 제공하기 위해 입력 블록(52)(예로서, 데이터 입력 포트)에 선택적으로 결합될 수 있다. 또한, 블록들(32)은 블록들(32)로부터 외부 디바이스(예컨대, 다른 FSM 격자(30))로 신호들을 제공하기 위해 출력 블록(54)(예컨대, 출력 포트)에 선택적으로 결합될 수 있다. 또한, FSM 격자(30)는 FSM 격자(30)로 구성(예컨대, 이미지, 프로그램을 통해)하기 위해 프로그래밍 인터페이스(56)를 포함할 수 있다. 이미지는 SME들(34, 36)의 상태를 구성(예컨대, 설정)할 수 있다. 예를 들어, 이미지는 입력 블록(52)에서 주어진 입력에 특정한 방식으로 반응하도록 SME들(34, 36)을 구성할 수 있다. 예를 들면, SME(34, 36)는 문자(‘a’)가 입력 블록(52)에서 수신될 때 하이(high) 신호를 출력하도록 설정될 수 있다.
일 예에서, 입력 블록(52), 출력 블록(54), 및/또는 프로그래밍 인터페이스(56)는 레지스터들로의 기록 또는 그로부터의 판독이 각각의 요소들로 또는 그로부터 데이터를 제공하도록 레지스터들로서 구현될 수 있다. 따라서, 프로그래밍 인터페이스(56)에 대응하는 레지스터들에 저장된 이미지로부터의 비트들은 SME들(34, 36) 상에 로딩될 수 있다. 도 2는 블록(32), 입력 블록(52), 출력 블록(54), 및 블록-간 스위칭 요소(40) 사이에서 특정한 수의 컨덕터들(예로서, 와이어, 트레이스)을 예시하지만, 다른 예들에서, 보다 적거나 또는 보다 많은 컨덕터들이 사용될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
도 3은 블록(32)의 일 예를 예시한다. 블록(32)은 구성가능한 블록-내 스위칭 요소들(42)과 함께 선택적으로 결합될 수 있는 복수의 로우들(38)을 포함할 수 있다. 부가적으로, 로우(38)는 블록-간 스위칭 요소들(40)과 함께 또 다른 블록(32) 내에서의 또 다른 로우(38)에 선택적으로 결합될 수 있다. 로우(38)는 2의 그룹들(GOT들)(60)로서 여기에 불리우는 요소들의 쌍들로 조직된 복수의 SME들(34, 36)을 포함한다. 일 예에서, 블록(32)은 16개의 로우들(38)을 포함한다.
도 4는 로우(38)의 일 예를 예시한다. GOT(60)는 구성가능한 로우-내 스위칭 요소들(44)에 의해 로우(38) 내에서의 다른 GOT들(60) 및 임의의 다른 요소들(예컨대, 특수 목적 요소(58))에 선택적으로 결합될 수 있다. GOT(60)는 또한 블록-내 스위칭 요소(42)와 함께 다른 로우들(38)에서의 다른 GOT들(60), 또는 블록-간 스위칭 요소(40)와 함께 다른 블록들(32)에서의 다른 GOT들(60)에 결합될 수 있다. 일 예에서, GOT(60)는 제 1 및 제 2 입력(62, 64) 및 출력(66)을 가진다. 도 5를 참조하여 추가로 예시될 바와 같이, 제 1 입력(62)은 GOT(60)의 제 1 SME(34)에 결합되며, 제 2 입력(64)은 GOT(60)의 제 2 SME(36)에 결합된다.
일 예에서, 로우(38)는 제 1 및 제 2 복수의 로우 상호연결 컨덕터들(68, 70)을 포함한다. 일 예에서, GOT(60)의 입력(62, 64)은 하나 이상의 로우 상호연결 컨덕터들(68, 70)에 결합될 수 있으며, 출력(66)은 하나의 로우 상호연결 컨덕터 (68, 70)에 결합될 수 있다. 일 예에서, 제 1 복수의 로우 상호연결 컨덕터들(68)은 로우(38) 내에서의 각각의 GOT(60)의 각각의 SME(34, 36)에 결합될 수 있다. 제 2 복수의 로우 상호연결 컨덕터들(70)은 로우(38) 내에서의 각각의 GOT(60)의 단지 하나의 SME(34, 36)에 결합될 수 있지만, GOT(60)의 다른 SME(34, 36)에 결합될 수 없다. 일 예에서, 도 5에 관하여 보다 양호하게 예시될 바와 같이, 제 2 복수의 로우 상호연결 컨덕터들(70)의 제 1 절반은 로우(38) 내에서의 SME들(34, 36) 중 제 1 절반(각각의 GOT(60)로부터의 하나의 SME(34))에 결합할 수 있으며, 제 2 복수의 로우 상호연결 컨덕터들(70)의 제 2 절반은 로우(38) 내에서의 SME들(34, 36)의 제 2 절반(각각의 GOT(60)로부터의 다른 SME(34, 36))에 결합할 수 있다. 제 2 복수의 로우 상호연결 컨덕터들(70) 및 SME들(34, 36) 사이의 제한된 연결성은 본 명세서에서 “패러티(parity)”로 지칭된다. 또한, 일 예에서, 로우(38)는 카운터, 구성가능한 부울 논리 소자, 룩-업 테이블, RAM, 필드 구성가능한 게이트 어레이(FPGA; field configurable gate array), 애플리케이션 특정 집적 회로(ASIC; application specific integrated circuit), 구성가능한 프로세서(예컨대, 마이크로프로세서), 또는 특수 목적 기능을 수행하기 위한 다른 요소와 같은 특수 목적 요소(58)를 포함할 수 있다.
일 예에서, 특수 목적 요소(58)는 카운터(또한 여기에서 카운터(58)로서 불리우는)를 포함한다. 일 예에서, 카운터(58)는 12-비트 구성가능한 다운 카운터(down counter)를 포함한다. 12-비트 구성가능한 카운터(58)는 카운팅 입력, 리셋 입력, 및 제로-카운트 출력을 가진다. 어써트(assert)될 때, 카운팅 입력은 1만큼 카운터(58)의 값을 차감시킨다. 어써트될 때, 리셋 입력은 카운터(58)가 연관된 레지스터로부터 초기 값을 로딩하게 한다. 12-비트 카운터(58)에 대해, 12-비트 숫자까지 초기 값으로서 로딩될 수 있다. 카운터(58)의 값이 제로(0)로 차감될 때, 제로-카운트 출력이 어써트된다. 카운터(58)는 또한 적어도 두 개의 모드들, 펄스 및 유지를 가진다. 카운터(58)가 펄스 모드로 설정될 때, 제로-카운트 출력은 카운터(58)가 제로에 이를 때 어써트된다. 예를 들어, 제로-카운트 출력은 즉각적으로 그 후의 다음 데이터 바이트의 프로세싱 동안 어써트되는데, 이는 입력 문자 사이클에 관하여 제 시간에 오프셋되는 카운터(58)를 유발한다. 다음 문자 사이클 후, 제로-카운트 출력이 더 이상 어써트되지 않는다. 이 방식으로, 예를 들어, 펄스 모드에서, 제로-카운트 출력이 하나의 입력 문자 프로세싱 사이클에 대해 어써트된다. 카운터(58)가 유지 모드로 설정될 때, 제로-카운트 출력은 카운터(58)가 제로로 차감할 때 클록 사이클 동안 어써트되며, 카운터(58)가 어써트되는 리셋 입력에 의해 리셋될 때까지 어써트된 채로 있는다.
또 다른 예에서, 특수 목적 요소(58)는 부울 논리를 포함한다. 예를 들어, 부울 논리는 AND, OR, NAND, NOR, 곱의 합(SoP; Sum of Products), 부정-출력 곱의 합(NSoP; Negated-Output Sum of Products), 부정-출력 합의 곱(NPoS; Negated-Output Product of Sume), 및 합의 곱(PoS; Product of Sums) 함수들과 같은, 논리 함수들을 수행하는데 사용될 수 있다. 이 부울 논리는 FSM 격자(30)에서 종단 상태 SME들(본 명세서에서 이후에 논의되는 바와 같이, FSM의 종단 노드들에 대응하는)로부터 정보를 추출하는데 사용될 수 있다. 추출되는 데이터는 상태 데이터를 다른 FSM 격자들(30)에 제공하는데 및/또는 FSM 격자(30)를 재구성, 또는 다른 FSM 격자(30)를 재구성하는데 사용되는 구성 데이터를 제공하는데 사용될 수 있다.
도 5는 GOT(60)의 일 예를 예시한다. GOT(60)는 입력들(62, 64)을 가지며 OR 게이트(76) 및 3-대-1 다중화기(78)에 결합된 그것들의 출력들(72, 74)을 가진 제 1 SME(34) 및 제 2 SME(36) 를 포함한다. 3-대-1 다중화기(78)는 GOT(60)의 출력(66)을 제 1 SME(34), 제 2 SME(36), 또는 OR 게이트(76)에 결합하도록 설정될 수 있다. OR 게이트(76)는 GOT(60)의 공통 출력(66)을 형성하기 위해 양쪽 출력들(72, 74) 모두를 함께 결합하기 위해 사용될 수 있다. 예에서, 제 1 및 제 2 SME(34, 36)는 상기 논의된 바와 같이 패러티를 보이며, 여기서 제 1 SME(34)의 입력(62)은 몇몇 로우 상호연결 컨덕터들(68)에 결합될 수 있으며 제 2 SME(36)의 입력(64)은 다른 로우 상호연결 컨덕터들(70)에 결합될 수 있다, 패러티 문제점들을 극복할 수 있는 공통 출력(66)이 생성될 수 있다. 일 예에서, GOT(60) 내에서의 두 개의 SME들(34, 36)은 스위칭 요소들(79) 중 하나 또는 양쪽 모두를 설정함으로써 연쇄되고 및/또는 스스로들로 루프백 될 수 있다. SME들(34, 36)은 다른 SME(34, 36)의 입력(62, 64)에 SME들(34, 36)의 출력(72, 74)을 결합함으로써 연쇄될 수 있다. SME들(34, 36)은 그것들 자신의 입력(62, 64)에 출력(72, 74)을 결합함으로써 스스로로 루프백 될 수 있다. 따라서, 제 1 SME(34)의 출력(72)은 제 1 SME(34)의 입력(62) 및 제 2 SME(36)의 입력(64) 중 어떤 것에도 결합되지 않고, 그 중 하나 또는 양쪽 모두에 결합될 수 있다. 부가적으로, 각각의 입력들(62, 64)이 복수의 로우 라우팅 라인들에 결합될 수 있으므로, OR 게이트는 출력들(72, 74)뿐만 아니라, 입력들(62, 64)을 따르는 이들 로우 라우팅 라인들로부터의 입력들 중 임의의 입력을 선택하는데 이용될 수 있다.
일 예에서, 상태 기계 요소(34, 36)는 검출 라인(82)에 병렬로 결합된, 종종 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM)에 사용된 것들과 같은, 복수의 메모리 셀들(80)을 포함한다. 하나의 이러한 메모리 셀(80)은 하이 또는 로우 값(예로서, 1 또는 0)에 대응하는 하나와 같이, 데이터 상태에 설정될 수 있는 메모리 셀을 포함한다. 메모리 셀(80)의 출력은 검출 라인(82)에 결합되며 메모리 셀(80)로의 입력은 데이터 스트림 라인(84) 상에서의 데이터에 기초하여 신호들을 수신한다. 예에서, 입력 블록(52)에서의 입력은 메모리 셀들(80) 중 하나 이상을 선택하기 위해 디코딩된다. 선택된 메모리 셀(80)은 검출 라인(82)으로의 출력으로서 그것의 저장된 데이터 상태를 제공한다. 예를 들어, 입력 블록(52)에 수신되는 데이터는 디코더(미도시)에 제공될 수 있으며, 디코더는 데이터 스트림 라인들(84) 중 하나 이상을 선택할 수 있다. 일 예에서, 디코더는 256개의 데이터 스트림 라인들(84)의 대응하는 1로 8-비트 ASCII 문자를 변환할 수 있다.
그러므로, 메모리 셀(80)은 메모리 셀(80)이 하이 값으로 설정될 때 검출 라인(82)에 하이 신호를 출력하며 데이터 스트림 라인(84) 상의 데이터는 메모리 셀(80)을 선택한다. 데이터 스트림 라인(84) 상의 데이터가 메모리 셀(80)을 선택하며 메모리 셀(80)이 로우 값으로 설정될 때, 메모리 셀(80)은 로우 신호를 검출 라인(82)에 출력한다. 검출 라인(82) 상에서의 메모리 셀들(80)로부터의 출력들은 검출 셀(86)에 의해 감지된다.
일 예에서, 입력 라인(62, 64) 상에서의 신호는 활성 또는 비활성 상태로 각각의 검출 셀(86)을 설정한다. 비활성 상태로 설정될 때, 검출 셀(86)은 각각의 검출 라인(82) 상의 신호에 관계없이 각각의 출력(72, 74) 상에 로우 신호를 출력한다. 활성 상태로 설정될 때, 검출 셀(86)은 하이 신호가 각각의 SME(34, 36)의 메모리 셀들(82) 중 하나로부터 검출될 때 각각의 출력 라인(72, 74) 상에 하이 신호를 출력한다. 활성 상태에 있을 때, 검출 셀(86)은 각각의 SME(34, 36)의 메모리 셀들(82)의 모두로부터의 신호들이 로우일 때 각각의 출력 라인(72, 74) 상에 로우 신호를 출력한다.
일 예에서, SME(34, 36)는 256개의 메모리 셀들(80)을 포함하며 각각의 메모리 셀(80)은 상이한 데이터 스트림 라인(84)에 결합된다. 따라서, SME(34, 36)는 데이터 스트림 라인들(84) 중 선택된 하나 이상이 그것 상에 하이 신호를 가질 때 하이 신호를 출력하도록 프로그램될 수 있다. 예를 들면, SME(34)는 하이로 설정된 제 1 메모리 셀(80)(예로서, 비트 0) 및 로우로 설정된 모든 다른 메모리 셀들(80)(예로서, 비트들 1 내지 255)을 가질 수 있다. 각각의 검출 셀(86)이 활성 상태에 있을 때, SME(34)는 비트 0에 대응하는 데이터 스트림 라인(84)이 그것 상에 하이 신호를 가질 때 출력(72) 상에 하이 신호를 출력한다. 다른 예들에서, SME(34)는 다수의 데이터 스트림 라인들(84) 중 하나가 적절한 메모리 셀들(80)을 하이 값으로 설정함으로써 그것 상에 하이 신호를 가질 때 하이 신호를 출력하도록 설정될 수 있다.
일 예에서, 메모리 셀(80)은 연관된 레지스터로부터 비트들을 판독함으로써 하이 또는 로우 값으로 설정될 수 있다. 따라서, SME들(34)은 컴파일러(20)에 의해 생성되는 이미지를 레지스터들에 저장하며 레지스터들에서의 비트들을 연관된 메모리 셀들(80)에 로딩함으로써 구성될 수 있다. 일 예에서, 컴파일러(20)에 의해 생성된 이미지는 하이 및 로우(예로서, 1 및 0) 비트들의 이진 이미지를 포함한다. 이미지는 SME들(34, 36)을 연쇄시킴으로써 FSM을 구현하도록 FSM 격자(30)를 구성할 수 있다. 예를 들면, 제 1 SME(34)는 검출 셀(86)을 활성 상태로 설정함으로써 활성 상태로 설정될 수 있다. 제 1 SME(34)는 비트 0에 대응하는 데이터 스트림 라인(84)이 그것 상에 하이 신호를 가질 때 하이 신호를 출력하도록 설정될 수 있다. 제 2 SME(36)는 처음에 비활성 상태로 설정될 수 있지만, 활성일 때, 비트 1에 대응하는 데이터 스트림 라인(84)이 그것 상에 하이 신호를 가질 때 하이 신호를 출력하도록 설정될 수 있다. 제 1 SME(34) 및 제 2 SME(36)는 제 2 SME(36)의 입력(64)에 결합하도록 제 1 SME(34)의 출력(72)을 설정함으로써 연쇄될 수 있다. 따라서, 하이 신호가 비트 0에 대응하는 데이터 스트림 라인(84) 상에서 감지될 때, 제 1 SME(34)는 출력(72) 상에 하이 신호를 출력하며 제 2 SME(36)의 검출 셀(86)을 활성 상태로 설정한다. 하이 신호가 비트 1에 대응하는 데이터 스트림 라인(84) 상에 감지될 때, 제 2 SME(36)는 또 다른 SME(36)를 활성화시키기 위해 또는 FSM 격자(30)로부터 출력하기 위해 출력(74) 상에 하이 신호를 출력한다.
일 예에서, 단일 FSM 격자(30)는 단일 물리 디바이스 상에 구현되지만, 다른 예들에서 둘 이상의 FSM 격자들(30)이 단일 물리 디바이스(예로서, 물리 칩) 상에 구현될 수 있다. 예에서, 각각의 FSM 격자(30)는 별개의 데이터 입력 블록(52), 별개의 출력 블록(54), 별개의 프로그래밍 인터페이스(56), 및 별개의 세트의 프로그램 가능한 요소들을 포함할 수 있다. 게다가, 각각의 세트의 구성가능한 요소들은 그것들의 대응하는 데이터 입력 블록(52)에서의 데이터에 반응(예컨대, 하이 또는 로우 신호를 출력)할 수 있다. 예를 들어, 제 1 FSM 격자(30)에 대응하는 제 1 세트의 프로그램 가능한 요소들은 제 1 FSM 격자(30)에 대응하는 제 1 데이터 입력 블록(52)에서의 데이터에 반응할 수 있다. 제 2 FSM 격자(30)에 대응하는 제 2 세트의 구성가능한 요소들은 제 2 FSM 격자(30)에 대응하는 제 2 데이터 입력 블록(52)에 반응할 수 있다. 따라서, 각각의 FSM 격자(30)는 한 세트의 구성가능한 요소들을 포함하며, 여기서 상이한 세트들의 구성가능한 요소들은 상이한 입력 데이터에 반응할 수 있다. 유사하게, 각각의 FSM 격자(30), 및 각각의 대응하는 세트의 구성가능한 요소들은 별개의 출력을 제공할 수 있다. 몇몇 예들에서, 제 1 FSM 격자(30)로부터의 출력 블록(54)은 제 2 FSM 격자(30)의 입력 블록(52)에 결합될 수 있으며, 따라서 제 2 FSM 격자(30)에 대한 입력 데이터는 일련의 FSM 격자들(30)의 계층적 배열로 제 1 FSM 격자(30)로부터의 출력 데이터를 포함할 수 있다.
일 예에서, FSM 격자(30)로 로딩하기 위한 이미지는 FSM 격자(30) 내에 구성가능한 요소들, 구성가능한 스위칭 요소들, 및 특수 목적 요소들을 구성하기 위해 복수의 비트들의 데이터를 포함한다. 예에서, 이미지는 특정한 입력들에 기초하여 원하는 출력을 제공하도록 FSM 격자(30)를 구성하기 위해 FSM 격자(30)로 로딩될 수 있다. 출력 블록(54)은 데이터 입력 블록(52)에서의 데이터에 대한 구성가능한 요소들의 반응에 기초하여 FSM 격자(30)로부터의 출력들을 제공할 수 있다. 출력 블록(54)으로부터의 출력은 주어진 패턴의 매칭을 표시하는 하나의 비트, 복수의 패턴들에 대한 매칭들 및 비-매칭들을 표시하는 복수의 비트들을 포함하는 워드, 및 주어진 순간에 모든 또는 특정한 구성가능한 요소들의 상태에 대응하는 상태 벡터를 포함할 수 있다. 설명된 바와 같이, 다수의 FSM 격자들(30)은 패턴-인식(예로서, 스피치 인식, 이미지 인식 등), 신호 프로세싱, 이미징, 컴퓨터 비전, 암호화 및 기타와 같이, 데이터 분석을 수행하기 위해, 상태 기계 엔진(14)과 같은 상태 기계 엔진에 포함될 수 있다.
도 6은 FSM 격자(30)에 의해 구현될 수 있는 유한 상태 기계(FSM)의 예시적인 모델을 예시한다. FSM 격자(30)는 FSM의 물리적 구현으로서 구성(예로서, 프로그램)될 수 있다. FSM은 하나 이상의 루트 노드들(92)을 포함하는, 다이어그램(90)(예컨대, 방향 그래프, 무방향 그래프, 가그래프(pseudograph))으로 표현될 수 있다. 루트 노드들(92) 외에, FSM은 하나 이상의 에지들(98)을 통해 여러 개의 표준 노드들(94) 및 루트 노드들(92) 및 다른 표준 노드들(94)에 연결되는 종단 노드들(96)로 구성될 수 있다. 노드(92, 94, 96)는 FSM에서의 상태에 대응한다. 에지들(98)은 상태들 사이에서의 전이들에 대응한다.
노드들(92, 94, 96)의 각각은 활성 또는 비활성 상태에 있을 수 있다. 비활성 상태에 있을 때, 노드(92, 94, 96)는 입력 데이터에 반응(예로서, 응답)하지 않는다. 활성 상태에 있을 때, 노드(92, 94, 96)는 입력 데이터에 반응할 수 있다. 업스트림 노드(92, 94)는 입력 데이터가 업스트림 노드(92, 94) 및 다운스트림 노드(94, 96) 사이에서의 에지(98)에 의해 특정된 기준에 일치할 때 노드로부터 다운스트림인 노드(94, 96)를 활성화시킴으로써 입력 데이터에 반응할 수 있다. 예를 들면, 문자(‘b’)를 특정하는 제 1 노드(94)는 제 1 노드(94)가 활성이며 문자(‘b’)가 입력 데이터로서 수신될 때 에지(98)에 의해 제 1 노드(94)에 연결된 제 2 노드(94)를 활성화시킬 것이다. 여기에 사용된 바와 같이, “업스트림”은 하나 이상의 노드들 사이에서의 관계를 나타내며, 하나 이상의 다른 노드들의 업스트림(또는 루프 또는 피드백 구성의 경우에 자체의 업스트림)인 제 1 노드는 제 1 노드가 하나 이상의 다른 노드들을 활성화할 수 있는(또는 루프의 경우에 단독으로 활성화할 수 있는) 상황을 나타낸다. 유사하게, “다운스트림”은 하나 이상의 다른 노드들의 다운스트림(또는 루프의 경우에 자체의 다운스트림)인 제 1 노드가 하나 이상의 다른 노드들에 의해 활성화될 수 있는(또는 루프의 경우에 단독으로 활성화될 수 있는) 관계를 나타낸다. 따라서, 용어들(“업스트림” 및 “다운스트림”)은 여기에서 하나 이상의 노드들 사이에서의 관계들을 나타내기 위해 사용되지만, 이들 용어들은 노드들 중에서 루프들 또는 다른 비-선형 경로들의 사용을 배제하지 않는다.
다이어그램(90)에서, 루트 노드(92)는 초기에 활성화될 수 있으며 입력 데이터가 루트 노드(92)로부터의 에지(98)에 매칭할 때 다운스트림 노드들(94)을 활성화시킬 수 있다. 노드들(94)은 입력 데이터가 노드(94)로부터의 에지(98)에 일치할 때 노드들(96)을 활성화시킬 수 있다. 다이어그램(90) 전체에 걸쳐 노드들(94, 96)은 입력 데이터가 수신되는 바와 같은 이러한 방식으로 활성화될 수 있다. 종단 노드(96)는 입력 데이터에서의 관심 시퀀스의 매칭에 대응한다. 따라서, 종단 노드(96)의 활성화는 관심 시퀀스가 입력 데이터로서 수신됨을 표시한다. 패턴 인식 기능을 구현한 FSM 격자(30)의 맥락에서, 종단 노드(96)에 도달하는 것은 관심 특정 패턴이 입력 데이터에서 검출됨을 표시할 수 있다.
예에서, 각각의 루트 노드(92), 표준 노드(94), 및 종단 노드(96)는 FSM 격자(30)에서의 구성가능한 요소에 대응할 수 있다. 각각의 에지(98)는 구성가능한 요소들 사이의 연결들에 대응할 수 있다. 따라서, 다른 표준 노드(94) 또는 종단 노드(96)로 전이하는(예컨대, 그것들에 연결하는 에지(98)를 가지는) 표준 노드(94)는 다른 구성가능한 요소로 전이하는(예컨대, 그것에 출력을 제공하는) 구성가능한 요소에 대응한다. 몇몇 예들에서, 루트 노드(92)는 대응하는 구성가능한 요소를 갖지 않는다.
이해될 바와 같이, 노드(92)가 루트 노드로 설명되고 노드들(96)이 종단 노드들로 설명되지만, 반드시 특정한 "시작" 또는 루트노드가 있는 것은 아니고 반드시 특정한 "말단" 또는 출력 노드가 있는 것은 아니다. 다시 말해, 임의의 노드가 시작점일 수 있고 임의의 노드는 출력을 제공할 수 있다.
FSM 격자(30)가 프로그램될 때, 각각의 구성가능한 요소들은 또한 활성 또는 비활성 상태에 있을 수 있다. 주어진 구성가능한 요소는, 비활성일 때, 대응하는 데이터 입력 블록(52)에서의 입력 데이터에 반응하지 않는다. 활성 구성가능한 요소는 데이터 입력 블록(52)에서의 입력 데이터에 반응할 수 있으며, 입력 데이터가 구성가능한 요소의 설정에 매칭할 때 다운스트림 구성가능한 요소를 활성화시킬 수 있다. 구성가능한 요소가 종단 노드(96)에 대응할 때, 구성가능한 요소는 외부 디바이스에 매칭의 표시를 제공하기 위해 출력 블록(54)에 결합될 수 있다.
프로그래밍 인터페이스(56)를 통해 FSM 격자(30)로 로딩된 이미지는 구성가능한 요소들 및 특수 목적 요소들 사이의 연결들뿐만 아니라, 구성가능한 요소들 및 특수 목적 요소들을 구성할 수 있으며, 따라서 원하는 FSM이 데이터 입력 블록(52)에서 데이터에 대한 반응들에 기초하여 노드들의 순차적인 활성화를 통해 구현된다. 예에서, 구성가능한 요소는 하나의 데이터 사이클(예컨대, 하나의 문자, 문자들의 세트, 하나의 클록 사이클)에 대해 활성인 채로 있으며, 그 후 업스트림 구성가능한 요소에 의해 재-활성화되지 않는다면 비활성이 된다.
종단 노드(96)는 과거 이벤트들의 압축된 이력을 제공하기 위해 고려될 수 있다. 예를 들면, 종단 노드(96)에 도달하기 위해 요구된 입력 데이터의 하나 이상의 패턴들은 상기 종단 노드(96)의 활성화에 의해 표현될 수 있다. 예에서, 종단 노드(96)에 의해 제공되는 출력은 이진이며, 예를 들어, 출력은 관심 패턴이 매칭되었는지 여부를 표시한다. 다이어그램(90)에서 종단 노드들(96) 대 표준 노드들(94)의 비는 매우 작을 수 있다. 다시 말해서, FSM에 높은 복잡도가 있을 수 있지만, FSM의 출력은 비교에 의해 작을 수 있다.
일 예에서, FSM 격자(30)의 출력은 상태 벡터를 포함할 수 있다. 상태 벡터는 FSM 격자(30)의 구성가능한 요소들의 상태(예컨대, 활성화된 또는 활성화되지 않은)를 포함한다. 다른 예에서, 상태 벡터는 구성가능한 요소들이 종단 노드(96)에 대응하는지 여부에 상관없이 구성가능한 요소들의 모두 또는 서브세트의 상태를 포함할 수 있다. 예에서, 상태 벡터는 종단 노드들(96)에 대응하는 구성가능한 요소들에 대한 상태들을 포함한다. 따라서, 출력은 다이어그램(90)의 모든 종단 노드들(96)에 의해 제공된 표시들의 모음을 포함할 수 있다. 상태 벡터는 워드로서 표현될 수 있으며, 여기에서 각각의 종단 노드(96)에 의해 제공된 이진 표시는 워드의 1 비트를 포함한다. 종단 노드들(96)의 이러한 인코딩은 FSM 격자(30)에 대한 검출 상태(예로서, 관심 시퀀스들이 검출되는지 여부 및 어떤 관심 시퀀스들이 검출되는지)의 효과적인 표시를 제공할 수 있다.
상기 언급된 바와 같이, FMS 격자(30)는 패턴 인식 기능을 구현하도록 프로그램될 수 있다. 예를 들면, FSM 격자(30)는 입력 데이터에서 하나 이상의 데이터 시퀀스들(예로서, 서명들, 패턴들)을 인식하도록 구성될 수 있다. 관심 데이터 시퀀스가 FSM 격자(30)에 의해 인식될 때, 상기 인식의 표시는 출력 블록(54)에서 제공될 수 있다. 예에서, 패턴 인식은 예를 들어, 멀웨어 또는 네트워크 데이터에서의 다른 정보를 식별하기 위해 심볼들의 스트링(예컨대, ASCII 문자들)을 인식할 수 있다.
도 7은 계층적 구조(100)의 일 예를 예시하며, 여기에서 FSM 격자들(30)의 2개의 레벨들이 직렬로 결합되며 데이터를 분석하기 위해 사용된다. 구체적으로, 예시된 실시예에서, 계층적 구조(100)는 직렬로 배열된 제 1 FSM 격자(30A) 및 제 2 FSM 격자(30B)를 포함한다. 각각의 FSM 격자(30)는 데이터 입력을 수신하기 위한 각각의 데이터 입력 블록(52), 구성 신호들을 수신하기 위한 프로그래밍 인터페이스 블록(56) 및 출력 블록(54)을 포함한다.
제 1 FSM 격자(30A)는 데이터 입력 블록에서 입력 데이터, 예를 들면 원 데이터를 수신하도록 구성된다. 제 1 FSM 격자(30A)는 상기 설명된 바와 같이 입력 데이터에 반응하며 출력 블록에서 출력을 제공한다. 제 1 FSM 격자(30A)로부터의 출력은 제 2 FSM 격자(30B)의 데이터 입력 블록에 전송된다. 제 2 FSM 격자(30B)는 그 후 제 1 FSM 격자(30A)에 의해 제공된 출력에 기초하여 반응하며 계층적 구조(100)의 대응하는 출력 신호(102)를 제공할 수 있다. 두 개의 FSM 격자들(30A, 30B)의 직렬로의 이 계층적 결합은 제 1 FSM 격자(30A)로부터의 압축된 워드로 과거 이벤트들에 관한 정보를 제 2 FSM 격자(30B)에 제공하기 위한 수단을 제공한다. 제공되는 정보는 사실상 제 1 FSM 격자(30A)에 의해 기록된 복합 이벤트들(관심 시퀀스들)의 요약일 수 있다.
도 7에 도시된 FSM 격자들(30A, 30B)의 2-레벨 계층(100)은 2개의 독립적인 프로그램들이 동일한 데이터 스트림에 기초하여 동작하도록 허용한다. 2-단계 계층은 상이한 영역들로서 모델링되는 생물학적 뇌에서의 시각적 인식과 유사할 수 있다. 이러한 모델 하에서, 영역들은 각각이 유사한 계산 기능(패턴 매칭)을 수행하지만 상이한 프로그램들(서명들)을 사용하는, 사실상 상이한 패턴 인식 엔진들이다. 다수의 FSM 격자들(30A, 30B)을 함께 연결함으로써, 데이터 스트림 입력에 대한 증가된 지식이 획득될 수 있다.
제 1 레벨의 계층(제 1 FSM 격자(30A)에 의해 구현된)은 예를 들면 원 데이터 스트림에 대해 직접 프로세싱을 수행할 수 있다. 예를 들어, 원 데이터 스트림은 제 1 FSM 격자(30A)의 입력 블록(52)에서 수신될 수 있으며, 제 1 FSM 격자(30A)의 구성가능한 요소들은 원 데이터 스트림에 반응할 수 있다. 제 2 레벨(제 2 FSM 격자(30B)에 의해 구현된)의 계층은 제 1 레벨로부터의 출력을 프로세싱할 수 있다. 예를 들어, 제 2 FSM 격자(30B)는 제 2 FSM 격자(30B)의 입력 블록(52)에서 제 1 FSM 격자(30A)의 출력 블록(54)으로부터 출력을 수신하며, 제 2 FSM 격자(30B)의 구성가능한 요소들은 제 1 FSM 격자(30A)의 출력에 반응할 수 있다. 따라서, 이 예에서, 제 2 FSM 격자(30B)는 입력으로서 원 데이터 스트림을 수신하기보다는, 오히려 제 1 FSM 격자(30A)에 의해 결정된 바와 같이 원 데이터 스트림에 의해 매칭되는 관심 패턴들의 표시들을 수신한다. 제 2 FSM 격자(30B)는 제 1 FSM 격자(30A)로부터의 출력 데이터 스트림에서 패턴들을 인식하는 FSM을 구현할 수 있다. 제 2 FSM 격자(30B)가 FSM 격자(30A)로부터 출력을 수신하는 것 외에 다수의 다른 FSM 격자들로부터 입력들을 수신할 수 있다는 것을 인식해야 한다. 마찬가지로, 제2 FSM 격자(30B)는 다른 디바이?르로부터 입력들을 수신할 수 있다. 제2 FSM 격자(30B)는 출력을 생성하기 위해 이들 다수의 입력들을 결합할 수 있다.
도 8은 FSM을 구현하기 위해 격자(30)와 같은 FSM 격자를 구성하는데 사용되는 이미지로 소스 코드를 변환하기 위한 컴파일러에 대한 방법(110)의 예를 예시한다. 방법(110)은 소스 코드를 구문 트리로 파싱하는 단계(블록 112), 구문 트리를 오토마톤(automaton)으로 변환하는 단계(블록 114), 오토마톤을 최적화하는 단계(블록 116), 오토마톤을 네트리스트로 변환하는 단계(블록 118), 네트리스트를 하드웨어 상에 배치하는 단계(블록 120), 네트리스트를 라우팅하는 단계(블록 122), 및 결과 이미지를 공개하는 단계(블록 124)를 포함한다.
일 예에서, 컴파일러(20)는 소프트웨어 개발자들이 FSM 격자(30) 상에 FSM들을 구현하기 위한 이미지들을 생성하도록 허용하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 포함한다. 컴파일러(20)는 소스 코드에서의 정규 표현들의 입력 세트를 FSM 격자(30)를 구성하하도록 구성되는 이미지로 변환하기 위한 방법들을 제공한다. 컴파일러(20)는 폰 노이만(von Neumann) 아키텍처를 가진 컴퓨터에 대한 지시들에 의해 구현될 수 있다. 이들 지시들은 컴퓨터 상에서의 프로세서(12)가 컴파일러(20)의 기능들을 구현하게 할 수 있다. 예를 들면, 지시들은, 프로세서(12)에 의해 실행될 때, 프로세서(12)가 프로세서(12)에 액세스 가능한 소스 코드 상에서의 블록들(112, 114, 116, 118, 120, 122, 및 124)에서 설명된 바와 같이 동작들을 수행하게 할 수 있다.
일 예에서, 소스 코드는 심볼들의 그룹 내에서 심볼들의 패턴들을 식별하기 위한 탐색 스트링들을 설명한다. 탐색 스트링들을 설명하기 위해, 소스 코드는 복수의 정규 표현들(regex들)을 포함할 수 있다. Regex는 심볼 탐색 패턴을 설명하기 위한 스트링일 수 있다. regex들은 프로그래밍 언어들, 텍스트 편집기들, 네트워크 보안, 및 기타와 같이, 다양한 컴퓨터 도메인들에서 광범위하게 사용된다. 일 예에서, 컴파일러에 의해 지원된 정규 표현들은 구조화되지 않은 데이터의 분석을 위한 기준들을 포함한다. 구조화되지 않은 데이터는 형태가 없으며 데이터 내에서의 워드들에 적용된 인덱싱이 없는 데이터를 포함할 수 있다. 워드들은 데이터 내에서, 프린트 가능한 및 프린트 가능하지 않은 바이트들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 일 예에서, 컴파일러는 Perl(예로서, Perl 호환 가능한 정규 표현들(PCRE)), PHP, 자바, 및 .NET 언어들을 포함한 regex들을 구현하기 위해 다수의 상이한 소스 코드 언어들을 지원할 수 있다.
블록(112)에서, 컴파일러(20)는 상관적으로 연결된 연산자들의 배열을 형성하기 위해 소스 코드를 파싱할 수 있으며, 여기에서 상이한 유형들의 연산자들은 소스 코드에 의해 구현된 상이한 함수들(예로서, 소스 코드에서의 regex들에 의해 구현된 상이한 함수들)에 대응한다. 소스 코드를 파싱하는 것은 소스 코드의 일반적 표현을 생성할 수 있다. 일 예에서, 일반적 표현은 구문 트리로서 알려진 트리 그래프의 형태로 소스 코드에서의 regex들의 인코딩된 표현을 포함한다. 여기에 설명된 예들은 다른 예들에서 구문 트리(또한 “추상형 구문 트리”로서 알려진)로서 배열을 나타내지만, 구체적 구문 트리 또는 다른 배열이 사용될 수 있다.
상기 언급된 바와 같이, 컴파일러(20)는 다수의 언어들의 소스 코드를 지원할 수 있기 때문에, 파싱은 언어에 관계없이 소스 코드를 비-언어 특정 표현, 예로서 구문 트리로 변환한다. 따라서, 컴파일러(20)에 의한 추가 프로세싱(블록들(114, 116, 118, 120))은 소스 코드의 언어에 관계없이 공통 입력 구조로부터 작동할 수 있다.
상기 주지된 바와 같이, 구문 트리는 상관적으로 연결되는 복수의 연산자들을 포함한다. 구문 트리는 다수의 상이한 유형들의 연산자들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상이한 연산자들은 소스 코드에서의 regex들에 의해 구현되는 상이한 함수들에 대응할 수 있다.
블록(114)에서, 구문 트리는 오토마톤으로 변환된다. 오토마톤은 FSM의 소프트웨어 모델을 포함하며 따라서 결정적 또는 비-결정적인 것으로서 분류될 수 있다. 결정적 오토마톤은 주어진 시간에 단일 경로의 실행을 갖는 반면, 비-결정적 오토마톤은 다수의 동시 발생 경로들의 실행을 가진다. 오토마톤은 복수의 상태들을 포함한다. 구문 트리를 오토마톤으로 변환하기 위해, 구문 트리에서 연산자들 및 연산자들 사이에서의 관계들은 상태들 사이에서의 전이들을 갖고 상태들로 변환된다. 일 예에서, 오토마톤은 FSM 격자(30)의 하드웨어에 부분적으로 기초하여 변환될 수 있다.
일 예에서, 오토마톤에 대한 입력 심볼들은 알파벳, 숫자들(0 내지 9), 및 다른 프린트 가능한 문자들의 심볼들을 포함한다. 일 예에서, 입력 심볼들은 바이트 값들(0 내지 255)에 의해 표현된다. 일 예에서, 오토마톤은 그래프의 노느들이 상태들의 세트에 대응하는 방향 그래프로서 표현될 수 있다. 일 예에서, 입력 심볼 α상에서의 상태(p)에서 상태(q)로의 전이, 즉 은 노드(p)에서 노드(q)로의 방향성 연결에 의해 도시된다. 일 예에서, 오토마톤의 반전은 몇몇 심볼 α상에서의 각각의 전이(p→q)가 동일한 심볼상에서 반전되는(q→p) 새로운 오토마톤을 생성한다. 반전에서, 시작 상태는 최종 상태가 되며 최종 상태는 시작 상태가 된다. 일 예에서, 오토마톤에 의해 인식된(예로서, 매칭된) 언어는 오토마톤으로 순차적으로 입력될 때 최종 상태에 도달할 모든 가능한 문자 스트링들의 세트이다. 오토마톤에 의해 인식된 언어에서의 각각의 스트링은 시작 상태에서 하나 이상의 최종 상태들로의 경로를 추적한다.
블록(116)에서, 오토마톤이 구성된 후, 오토마톤은 특히, 그것의 복잡도 및 크기를 감소시키기 위해 최적화된다. 오토마톤은 중복 상태들을 조합함으로써 최적화될 수 있다.
블록(118)에서, 최적화된 오토마톤은 네트리스트로 변환된다. 오토마톤을 네트리스트로 변환하는 것은 오토마톤의 각각을 상태를 FSM 격자(30) 상에서의 하드웨어 요소(예로서, SME들(34, 36), 다른 요소들)에 매핑시키며 하드웨어 요소들 사이에서의 연결들을 결정한다.
블록(120)에서, 네트리스트는 네트리스트의 각각의 노드에 대응하는 타겟 디바이스의 특정 하드웨어 요소(예로서, SME들(34, 36), 특수 목적 요소들(58))를 선택하기 위해 배치된다. 일 예에서, 배치시키는 것은 FSM 격자(30)에 대한 일반적인 입력 및 출력 제약들에 기초하여 각각의 특정한 하드웨어 요소를 선택한다.
블록(122)에서, 배치된 넷리스트는 넷리스트에 의해 설명되는 연결들을 달성하기 위해 선택된 하드웨어 요소들을 함께 결합하기 위해 구성가능한 스위칭 요소들(예컨대, 블록-간 스위칭 요소들(40), 블록-내 스위칭 요소들(42), 및 로우-내 스위칭 요소들(44))에 대한 설정들을 결정하기 위해 라우팅된다. 예에서, 구성가능한 스위칭 요소들에 대한 설정들은 선택된 하드웨어 요소들, 및 구성가능한 스위칭 요소들에 대한 설정들을 연결하는데 사용될 FSM 격자(30)의 특정한 컨덕터들을 결정함으로써 결정된다. 라우팅은 블록(120)에 위치하는 하드웨어 요소들 사이에서의 연결들의 보다 특정적인 제한들을 고려할 수 있다. 따라서, 라우팅은 FSM 격자(30) 상에서의 컨덕터들의 실제 제한들을 고려해볼 때 적절한 연결들을 하기 위해 전역적 배치에 의해 결정된 바와 같이 하드웨어 요소들 중 일부의 위치를 조정한다.
일단 넷리스트가 배치되고 라우팅되면, 배치되고 라우팅된 넷리스트는 FSM 격자(30)의 구성을 위한 복수의 비트들로 변환될 수 있다. 복수의 비트들은 본 명세서에서 이미지(예컨대, 이진 이미지)로 지칭된다.
블록(124)에서, 이미지는 컴파일러(20)에 의해 공개된다. 이미지는 FSM 격자(30)의 특정한 하드웨어 요소들을 구성하기 위한 복수의 비트들을 포함한다. 비트들은 프로그램된 FSM 격자(30)가 소스 코드에 의해 설명되는 기능을 가지는 FSM을 구현하도록, SME들(34, 36), 특수 목적 요소들(58), 및 구성가능한 스위칭 요소들의 상태를 구성하기 위해 FSM 격자(30)로 로딩될 수 있다. 배치(블록 120) 및 라우팅(블록 122)은 FSM 격자(30)에서의 특정 위치들에서의 특정 하드웨어 요소들을 오토마톤에서의 특정 상태들에 매핑시킬 수 있다. 따라서, 이미지에서의 비트들은 원하는 기능(들)을 구현하도록 특정한 하드웨어 요소들을 구성할 수 있다. 일 예에서, 이미지는 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기계 코드를 저장함으로써 공개될 수 있다. 또 다른 예에서, 이미지는 디스플레이 디바이스 상에 이미지를 디스플레이함으로써 공개될 수 있다. 또 다른 예에서, 이미지는 FSM 격자(30)로 이미지를 로딩하기 위한 구성 디바이스와 같은, 다른 디바이스에 이미지를 송신함으로써 공개될 수 있다. 또 다른 예에서, 이미지는 FSM 격자(예로서, FSM 격자(30))로 이미지를 로딩함으로써 공개될 수 있다.
일 예에서, 이미지는 이미지로부터 SME들(34, 36) 및 다른 하드웨어 요소들로 비트 값들을 직접 로딩함으로써 또는 이미지를 하나 이상의 레지스터들에 로딩하고 그 후 레지스터들로부터 SME들(34, 36) 및 다른 하드웨어 요소들로 비트 값들을 기록함으로써 FSM 격자(30)로 로딩될 수 있다. 예에서, FSM 격자(30)의 하드웨어 요소들(예컨대, SME들(34, 36), 특수 목적 요소들(58), 구성가능한 스위칭 요소들(40, 42, 44))은 구성 디바이스 및/또는 컴퓨터가 하나 이상의 메모리 어드레스들에 이미지를 기록함으로써 FSM 격자(30)로 이미지를 로딩할 수 있도록 매핑되는 메모리이다.
여기에 설명된 방법 예들은 적어도 부분적으로 기계 또는 컴퓨터-구현될 수 있다. 몇몇 예들은 상기 예들에 설명된 바와 같이 방법들을 수행하기 위해 전자 디바이스를 구성하도록 동작 가능한 지시들을 갖고 인코딩된 컴퓨터-판독 가능한 매체 또는 기계-판독 가능한 매체를 포함할 수 있다. 이러한 방법들의 구현은 마이크로코드, 어셈블리 언어 코드, 상위-레벨 언어 코드 등과 같은 코드를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 다양한 방법들을 수행하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 지시들을 포함할 수 있다. 코드는 컴퓨터 프로그램 제품들의 부분들을 형성할 수 있다. 또한, 코드는 실행 동안 또는 다른 시간들에 하나 이상의 휘발성 또는 비-휘발성 컴퓨터-판독 가능한 미디어 상에 유형으로 저장될 수 있다. 이들 컴퓨터-판독 가능한 미디어는 이에 제한되지 않지만, 하드 디스크들, 착탈 가능한 자기 디스크들, 착탈 가능한 광 디스크들(예로서, 컴팩트 디스크들 및 디지털 비디오 디스크들), 자기 카세트들, 메모리 카드들 또는 스틱들, 랜덤 액세스 메모리들(RAM들), 판독 전용 메모리들(ROM들) 등을 포함할 수 있다.
이제 도 9를 참조하면, 상태 기계 엔진(14)의 실시예(예컨대, 하나의 칩 상의 하나의 디바이스)가 예시된다. 이전에 설명된 바와 같이, 상태 기계 엔진(14)은 데이터 버스를 통해 메모리(16)와 같은 소스로부터 데이터를 수신하도록 구성된다. 예시된 실시예에서, 데이터는 더블 데이터 레이트 3(DDR3; double data rate three) 버스 인터페이스(130)와 같은, 버스 인터페이스를 통해 상태 기계 엔진(14)에 송신될 수 있다. DDR3 버스 인터페이스(130)는 1 기가바이트/초 보다 크거나 동일한 속도로 데이터를 교환(예컨대, 제공 및 수신)할 수 있다. 이러한 데이터 교환은 데이터가 상태 기계 엔진(14)에 의해 분석되는 속도보다 클 수 있다. 이해될 바와 같이, 분석될 데이터의 소스에 따라, 버스 인터페이스(130)는 NAND 플래시 인터페이스, 주변 구성요소 상호연결(PCI; peripheral component interconnect) 인터페이스, 기가바이트 미디어 독립 인터페이스(GMMI; gigabit media independent interface) 등과 같이, 데이터 소스로 및 그로부터 상태 기계 엔진(14)으로 데이터를 교환하기 위한 임의의 적합한 버스 인터페이스일 수 있다. 앞에서 설명된 바와 같이, 상태 기계 엔진 (14)는 데이터를 분석하도록 구성된 하나이상의 FSM 격자 (30)을 포함한다. 각각의 FSM 격자(30)는 두 개의 반-격자들로 분할될 수 있다. 예시된 실시예에서, 각각의 반 격자는 24K SME들(예로서, SME들(34, 36))을 포함할 수 있으며, 따라서 격자(30)는 48K SME들을 포함한다. 격자(30)는 도 2 내지 도 5에 관하여 이전에 설명된 바와 같이 배열된 임의의 바람직한 수의 SME들을 포함할 수 있다. 또한, 단지 하나의 FSM 격자(30)가 예시되지만, 상태 기계 엔진(14)은 이전에 설명된 바와 같이 다수의 FSM 격자들(30)을 포함할 수 있다.
분석될 데이터는 버스 인터페이스(130)에서 수신될 수 있으며 다수의 버퍼들 및 버퍼 인터페이스들을 통해 FSM 격자(30)에 제공된다. 예시된 실시예에서, 데이터 경로는 데이터 버퍼들(132), 지시 버퍼(133), 프로세스 버퍼들(134) 및 랭크-간(IR; intra-rank) 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스(136)를 포함한다. 데이터 버퍼들(132)은 분석될 데이터를 수신하고 일시적으로 저장하도록 구성된다. 일 실시예에서, 두 개의 데이터 버퍼들(132)(데이터 버퍼(A) 및 데이터 버퍼(B))이 있다. 데이터는 두 개의 데이터 버퍼들(132) 중 하나에 저장될 수 있는 반면, 데이터는 FSM 격자(30)에 의한 분석을 위해, 다른 데이터 버퍼(132)로부터 비어진다. 버스 인터페이스(130)는 데이터 버퍼들(132)이 가득 찰 때까지 분석될 데이터를 데이터 버퍼들(132)에 제공하도록 구성될 수 있다. 데이터 버퍼들(132)이 가득 찬 후, 버스 인터페이스(130)는 다른 목적들을 위해 사용될 수 있도록(예컨대, 분석될 부가적인 데이터를 수신하기 위해 데이터 버퍼(132)가 이용가능할 때까지 데이터 스트림으로부터의 다른 데이터를 제공하도록) 구성될 수 있다. 예시된 실시예에서, 데이터 버퍼들(132)은 각각 32 킬로바이트들일 수 있다. 지시 버퍼(133)는 분석될 데이터에 대응하는 지시들 및 상태 기계 엔진(14)을 구성하는 것에 대응하는 지시들과 같이, 버스 인터페이스(130)를 통해 프로세서(12)로부터 지시들을 수신하도록 구성된다. IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스(136)는 프로세스 버퍼(134)로의 데이터의 전달을 용이하게 할 수 있다. IR 버스 및 프로세스 버퍼(136)는 데이터가 FSM 격자(30)에 의해 순서대로 프로세싱됨을 보장하는데 사용될 수 있다. IR 버스 및 프로세스 버퍼(136)는 데이터가 정확하게 수신되며 분석되도록, 데이터, 타이밍 정보, 팩킹 지시들 등의 교환을 조정할 수 있다. 일반적으로, IR 버스 및 프로세스 버퍼(136)는 FSM 격자들(30)의 논리적 랭크를 통해 병렬적으로 다수의 데이터 세트들의 분석을 가능하게 한다. 예를 들어, 다수의 물리 디바이스들(예컨대, 상태 기계 엔진들(14), 칩들, 별개의 디바이스들)은 랭크로 배열될 수 있으며 IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스(136)를 통해 서로에 데이터를 제공할 수 있다. 이 출원의 목적들을 위해 용어 "랭크"는 동일한 칩 선택에 연결되는 상태 기계 엔진들(14)의 세트를 나타낸다. 예시된 실시예에서, IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스(136)는 32 비트 데이터 버스를 포함할 수 있다. 예시된 실시예에서, IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스(136)는 128 비트 데이터 버스와 같은 임의의 적절한 데이터 버스를 포함할 수 있다.
예시된 실시예에서, 상태 기계 엔진(14)은 또한 상태 기계 엔진(14)을 통해 상태 벡터 데이터의 제공을 돕기 위해 압축 해제기(138) 및 압축기(140)를 포함한다. 압축기(140) 및 압축 해제기(138)는 상태 벡터 데이터가 데이터 제공 시간들을 최소화하기 위해 압축될 수 있도록 함께 작동한다. 상태 벡터 데이터를 압축함으로써, 버스 이용 시간이 최소화될 수 있다. 또한, 압축기(140) 및 압축 해제기(138)는 가변적인 버스트(burst) 길이들의 상태 벡터 데이터를 처리하도록 구성될 수 있다. 압축된 상태 벡터 데이터를 패딩하며 각각의 압축된 영역이 끝날 때에 대한 표시자를 포함함으로써, 압축기(140)는 상태 기계 엔진(14)을 통해 전체 프로세싱 속도를 개선할 수 있다. 압축기(140)는 FSM 격자(30)에 의한 분석 후 매칭 결과 데이터를 압축하는데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 압축기(140) 및 압축 해제기(138)는 압축기(140) 및 압축 해제기(138)로 및/또는 이들로부터 흐르는 데이터가 수정되지 않도록 사용불가능하게(예컨대, 턴 오프되게) 할 수 있다.
이전에 설명된 바와 같이, FSM 격자(30)의 출력은 상태 벡터를 포함할 수 있다. 상태 벡터는 FSM 격자(30)의 SME들(34, 36)의 상태(예컨대, 활성화 또는 비활성화) 및 카운터(58)의 동적(예컨대, 현재의) 카운트를 포함한다. 상태 기계 엔진(14)은 상태 벡터 캐시 메모리(142), 상태 벡터 메모리 버퍼(144), 상태 벡터 중간 입력 버퍼(146) 및 상태 버퍼 중간 출력 버퍼(148)를 가지는 상태 벡터 시스템(141)을 포함한다. 상태 벡터 시스템(141)은 FSM 격자(30)를 제공된 상태 벡터에 대응하는 상태로 복원하기 위해 FSM 격자(30)에 상태 벡터를 제공하는데 및 FSM 격자(30)의 다수의 상태 벡터들을 저장하는데 사용될 수 있다. 각각의 상태 벡터는 상태 벡터 캐시 메모리(142)에 일시적으로 저장될 수 있다. 예를 들어, 각각의 SME(34, 36)의 상태는새로운 데이터 세트(예컨대, 탐색 조건)의 추가 분석을 위한 SME들(34, 36)을 준비하면서, 상태가 이후에 추가 분석에서 사용되고 복원될 수 있도록, 저장될 수 있다. 통상적인 캐시와 같이, 상태 벡터 캐시 메모리(142)는 예를 들어, 본 명세서에서 FSM 격자(30)에 의한 빠른 검색 및 사용을 위해 상태 벡터들의 저장을 가능하게 한다. 예시된 실시예에서, 상태 벡터 캐시 메모리(142)는 512 상태 벡터들까지 저장할 수 있다.
이해될 바와 같이, 상태 벡터 데이터는 랭크에서 상이한 상태 기계 엔진들(14)(예컨대, 칩들) 사이에서 교환될 수 있다. 상태 벡터 데이터는 이를테면 상태 기계 엔진들(14)의 FSM 격자(30)의 SME들(34, 36)의 상태를 동기화하기 위해, 다수의 상태 기계 엔진들(14)을 통해 동일한 기능들을 수행하기 위해, 다수의 상태 기계 엔진들(14)을 통해 결과들을 재생성하기 위해, 다수의 상태 기계 엔진들(14)을 통해 결과들을 연쇄시키기 위해, 다수의 상태 기계 엔진들(14)을 통해 연쇄되는 데이터를 분석하는데 사용되는 SME들(34, 36)의 상태들의 이력을 저장하기 위해서 등과 같이, 다양한 목적을 위해 상이한 상태 기계 엔진들(14) 사이에서 교환될 수 있다. 또한, 상태 기계 엔진(14) 내에서, 상태 벡터 데이터가 FSM 격자(30)의 SME들(34, 36)을 빠르게 구성하는데 사용될 수 있다는 것이 주지되어야 한다. 예를 들어, 상태 벡터 데이터는 SME들(34, 36)의 상태를 초기화된 상태로 복원하기 위해(예컨대, 새로운 탐색 조건에 대한 탐색을 위해), SME들(34, 36)의 상태를 이전 상태로 복원하기 위해(예컨대, 이전에 탐색된 탐색 조건에 대한 탐색을 위해), 및 SME들(34, 36)의 상태를 연쇄 구성을 위해 구성되도록 변경하기 위해(예컨대, 연쇄 탐색에서의 탐색 조건에 대한 탐색을 위해) 사용될 수 있다. 특정한 실시예들에서, 상태 벡터 데이터는 상태 벡터 데이터가 (예컨대, 상태 벡터 데이터의 분석을 위한, 수정들을 적용하기 위해 상태 벡터 데이터를 재구성하는, SME들(34, 36)의 효율을 향상하기 위해 상태 벡터 데이터를 재구성하는 등) 프로세서(12)에 제공될 수 있도록, 버스 인터페이스(130)에 제공될 수 있다.
예를 들어, 특정한 실시예들에서, 상태 기계 엔진(14)은 FSM 격자(30)로부터의 캐싱된 상태 벡터 데이터(예컨대, 상태 벡터 시스템(141)에 의해 저장되는 데이터)를 외부 디바이스에 제공할 수 있다. 외부 디바이스는 상태 벡터 데이터를 수신하고, 상태 벡터 데이터를 수정하며, 수정된 상태 벡터 데이터를 (FSM 격자(30)를 구성하기 위해) 상태 기계 엔진(14)에 제공할 수 있다. 따라서, 외부 디바이스는 상태 기계 엔진(14)이 필요 시 상태들을 스킵(예컨대, 점프 어라운드)할 수 있도록, 상태 벡터 데이터를 수정할 수 있다.
상태 벡터 캐시 메모리(142)는 임의의 적합한 디바이스로부터 상태 벡터 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상태 벡터 캐시 메모리(142)는 FSM 격자(30), 다른 FSM 격자(30)(예컨대, IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스(136)를 통해), 압축 해제기(138) 및 기타로부터 상태 벡터를 수신할 수 있다. 예시된 실시예에서, 상태 벡터 캐시 메모리(142)는 상태 벡터 메모리 버퍼(144)를 통해 다른 디바이스들로부터 상태 벡터들을 수신할 수 있다. 또한, 상태 벡터 캐시 메모리(142)는 임의의 적합한 디바이스에 상태 벡터 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 상태 벡터 캐시 메모리(142)는 상태 벡터 메모리 버퍼(144), 상태 벡터 중간 입력 버퍼(146), 및 상태 버퍼 중간 출력 버퍼(148)에 상태 벡터 데이터를 제공할 수 있다.
상태 벡터 메모리 버퍼(144), 상태 벡터 중간 입력 버퍼(146), 및 상태 벡터 중간 출력 버퍼(148)와 같은, 부가적인 버퍼들이 상태 기계 엔진(14)을 통해 인터리빙된 패킷들을 갖는 별개의 데이터를 프로세싱하면서, 상태 벡터들의 검색 및 저장을 수용하기 위해 상태 벡터 캐시 메모리(142)와 함께 이용될 수 있다. 예시된 실시예에서, 각각의 상태 벡터 메모리 버퍼(144), 상태 벡터 중간 입력 버퍼(146), 및 상태 벡터 중간 출력 버퍼(148)는 하나의 상태 벡터를 일시적으로 저장하도록 구성될 수 있다. 상태 벡터 메모리 버퍼(144)는 임의의 적합한 디바이스로부터 상태 벡터 데이터를 수신하는데 및 상태 벡터 데이터를 임의의 적합한 디바이스에 제공하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 상태 벡터 메모리 버퍼(144)는 FSM 격자(30), 다른 FSM 격자(30)(예컨대, IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스(136)를 통해), 압축 해제기(138), 및 상태 벡터 캐시 메모리(142)로부터 상태 벡터를 수신하는데 사용될 수 있다. 다른 예로서, 상태 벡터 메모리 버퍼(144)는 상태 벡터 데이터를 IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스(136)(예컨대, 다른 FSM 격자들(30)을 위한), 압축기(140), 및 상태 벡터 캐시 메모리(142)에 제공하는데 사용될 수 있다.
마찬가지로, 상태 벡터 중간 입력 버퍼(146)는 임의의 적합한 디바이스로부터 상태 벡터 데이터를 수신하는데 및 상태 벡터 데이터를 임의의 적합한 디바이스에 제공하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 상태 벡터 중간 입력 버퍼(146)는 FSM 격자(30)(예컨대, IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스(136)를 통해), 압축 해제기(138), 및 상태 벡터 캐시 메모리(142)로부터 상태 벡터를 수신하는데 사용될 수 있다. 다른 예로서, 상태 벡터 중간 입력 버퍼(146)는 상태 벡터를 FSM 격자(30)에 제공하는데 사용될 수 있다. 또한, 상태 벡터 중간 출력 버퍼(148)는 임의의 적합한 디바이스로부터 상태 벡터 데이터를 수신하는데 및 상태 벡터 데이터를 임의의 적합한 디바이스에 제공하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 상태 벡터 중간 출력 버퍼(148)는 FSM 격자(30) 및 상태 벡터 캐시 메모리(142)로부터 상태 벡터 데이터를 수신하는데 사용될수 있다. 다른 예로서, 상태 벡터 중간 출력 버퍼(148)는 상태 벡터를 FSM 격자(30)(예컨대, IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스(136)를 통해) 및 압축기(140)에 제공하는데 사용될 수 있다.
관심 결과가 FSM 격자(30)에 의해 생성되면, 결과(예컨대, 매칭 결과)가 결과 메모리(150)와 같은 저장 요소에 저장될 수 있다. 예를 들어, 매칭(예컨대, 관심 패턴의 검출)을 표시하는 “매칭 벡터”는 메모리(150)에 저장될 수 있다. 그 후, 매칭 결과는 예를 들어, 버스 인터페이스(130)를 통해 프로세서(12)로의 제공을 위해 매칭 버퍼(152)에 제공될 수 있다. 이전에 설명된 바와 같이, 매칭 결과들은 압축될 수 있다.
부가적인 레지스터들 및 버퍼들이 또한 상태 기계 엔진(14)에 제공될 수 있다. 예를 들면, 상태 기계 엔진(14)은 제어 및 상태 레지스터들(154)을 포함할 수 있다. 또한, 복원 버퍼 시스템(예컨대, 복원 및 프로그램 버퍼들(156))은 처음에 FSM 격자(30)의 SME들(34, 36)을 구성하거나, 또는 분석 동안 FSM 격자(30)에서의 SME들(34, 36)의 상태를 복원하기 위해 제공될 수 있다. 예를 들어, 상태 벡터 데이터는 복원 버퍼들(156)로부터 상태 벡터 시스템(141)의 상태 벡터 중간 입력 버퍼(146)에(예컨대, 압축 해제기(138)를 통해) 제공될 수 있다. 압축 해제기(138)는 상태 벡터 메모리 버퍼(144) 및/또는 상태 벡터 중간 입력 버퍼(146)에 제공되는 상태 벡터 데이터를 압축 해제하는데 사용될 수 있다. 상태 벡터 시스템(141)은 FSM 격자(30)의 SME들(34, 36)을 구성하기 위해 상태 벡터 데이터를 FSM 격자(30)에 제공할 수 있다. 유사하게, 저장 버퍼 시스템(예컨대, 저장 및 복원 맵 버퍼들(158))은 또한 셋업 및 사용을 위한 저장 및 복원 맵들의 저장을 위해 제공될 수 있다. 예를 들어, 상태 벡터 데이터는 상태 벡터 시스템(141)의 상태 벡터 중간 출력 버퍼(148)로부터 저장 버퍼들(158)에(예컨대, 압축기(140)를 통해) 제공될 수 있다. 압축기(140)는 상태 벡터 메모리 버퍼(144) 및/또는 상태 벡터 중간 출력 버퍼(148)로부터 저장 버퍼들(158)에 제공되는 상태 벡터 데이터를 압축하는데 사용될 수 있다.
도 10은 도 4에 관하여 위에서 설명된 것과 유사한 로우(38)의 제 2 예를 예시한다. 로우(38)는 프로그램가능한 로우-간 스위칭 요소들(44) 및 로우 상호연결 컨덕터들( 162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 176, 178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 및 192)을 포함할 수 있다(이는 또한 아래에 설명되는 바와 같이 "로우 라우팅 라인들(162 내지 192)"로 지칭될 수 있으며 도 4의 상호연결 컨덕터들(68 및 70)의 위치에서 사용되거나 추가적인 것일 수 있다).
또한, 도 10의 로우(38)는 8 GOT들(60), 특수 목적 요소(58), 입력들(62), 입력들(64), 출력들(66), 매칭 요소(160), 및 특수 목적 요소 라우팅 라인(194)을 포함할 수 있다. 도 10에 예시된 GOS들(60) 및 특수 목적 요소(58)는 도 4에 관하여 이전에 논의된 특수 목적 요소(58) 및 GOT들(60)과 실질적으로 유사할 수 있다. 따라서, 각각의 GOT(60)는 각각의 GOT의 각각의 SME들(34, 36)에 의해 수행될 분석을 가능하게 하기 위해 그것에서의 SME들(34, 36)의 활성화를 위한 입력들(62 및 64)을 가지고(예컨대, 분석된 데이터 스트림에서의 매칭), 이는 다른 GOT들(60)로부터의 결과들과 함께 이용될 수 있다.
GOT(60)에 의해 제공되는 결과는 출력(66) 상의 GOT(60)으로부터 선택적으로 제공될 수 있다. 일 실시예에서, GOT(60)의 가능한 출력들은 출력을 포함하지 않거나, GOT(60)의 SME(34)로부터의 출력, GOT(60)의 SME(36)로부터의 출력, 또는 제 1 SME(34)의 출력 및 제 2 SME(36)의 출력의 논리 조합(예컨대, OR)을 포함할 수 있다. 그러므로, GOT(60)는 GOT(60)으로부터 선택된 결과를 제공하도록 구성될 수 있다. 이 구성은 예를 들어, FSM 격자(30)의 초기 구성 동안 수행되는 초기 프로그래밍에 기초하여 성취될 수 있다. GOT들(60)로부터의 결과들은 매칭 요소(160)에 제공될 수 있고, 이는 주어진 데이터 스트림 분석 또는 데이터 스트림 분석의 일부를 위해 로우(38)로부터 선택된 결과를 제공하도록 동작할 수 있다.
부가적으로, 로우(38)는 로우 라우팅 라인들(162 내지 192)을 포함할 수 있다. 본 실시예에서, 8 GOT들(60) 및 특수 목적 요소들(58)에 선택적으로 결합될 수 있는 16 로우 라인들(162 내지 192)이 있다. 그러나, 보다 적은 또는 보다 많은 로우 라우팅 라인들이 로우(38)와 함께 이용될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
각각의 로우 라우팅 라인들(162 내지 176)은 로우(38)에서의 GOT들(60)의 SME들(34, 36) 중 임의의 SME에 활성화 신호들을 제공하는데 이용될 수 있는 한편, 각각의 로우 라우팅 라인들(178, 182, 186 및 190)은 GOT들(60)의 SME들(34) 중 임의의 SME에 활성화 신호들을 제공하는데 이용될 수 있으며, 각각의 로우 라우팅 라인들(180, 184, 188 및 192)은 GOT들(60)의 SME들(36) 중 임의의 SME에 활성화 신호들을 제공하는데 이용될 수 있다. 따라서, 이들 로우 라우팅 라인들(162 내지 192)의 사용을 통해, 임의의 특정한 SME(예컨대, SME(34))을 위한 임의의 특정한 검출 셀(86)이 활성화될 수 있다. 이것은 각각의 로우 라우팅 라인(들)(162 내지 192)을 특정한 SME(34, 36)의 단일화된 활성 입력(62, 64)에 선택적으로 결합(예컨대, 로딩된 이미지에 따라)함으로써 성취될 수 있다. 예를 들어, GOT (60)은 거기에 결합된 로우 라우팅 라인 예를 들어, 로우 라우팅 라인(162)로 출력(66)을 전송할 수 있다. 그런 다음 해당 동일 로우(38)상의 (로우 라우팅 라인들 (166, 174, 176)에 대한) 매칭 요소 (160) 및 모든 SME들 (34, 36), 특수 목적 요소(58)에 이용가능하다. 이 출력(66) 신호는 블록-간 스위치(42)로 전송될 수 있다. 그 후, 신호를 예를 들어, 3개의 블록 라우팅 라인들상으로 출력될 수 있다. 거기서부터 그것은 부가적인 블록-내 스위치들(42)을 통해, 동일한 블록(32)에서의 상이한 로우들(38)로 라우팅될 수 있다. 또한, 그것은 블록들-간 스위치들(40)을 통해, 상이한 블록들(32)로 라우팅될 수 있다.
도 10에 예시된 바와 같이, 각각의 로우 라우팅 라인들(162 내지 192)은 도 3의 복수의 로우-내 스위칭 요소들(44)을 포함하고, 이는 임의의 GOT(60)가 임의의 다른 GOT(60)에, 또는 임의의 GOT(60)가 로우(38) 내의(또는 그 점에 대해, 다른 로우 및/또는 다른 블록 내의) 임의의 다른 요소(예컨대, 특수 목적 요소(58))에 선택가능하게 결합하는데 이용될 수 있다. 그러나, 이들 연결들은 이용가능한 스위칭 요소들(196)에 의해 제한될 수 있다. 예를 들어, 각각의 로우 라우팅 라인들(162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 및 176)은 로우(38)에서의 SME들(34, 36) 중 임의의 SME를 활성화하는데 이용될 수 있다. 그러나, 각각의 로우 라우팅 라인들(162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 및 176)은 또한 GOT들(60) 중 각각의 상이한 GOT의 출력에 선택적으로 결합가능하다. 예를 들어, GOT들(60) 중 임의의 GOT로부터의 출력은 단지 그것에 결합가능한 로우 라우팅 라인들(162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 및 176) 중 각각의 라인 상에서 상기 GOT(60)로부터 제공될 수 있다. 그러므로, 일 실시예에서, 로우 라우팅 라인들(162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 및 176)이 GOT들(60)의 출력들(66)에 결합가능하기 때문에, 로우 라우팅 라인들(162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 및 176)은 신호들을 블록-내 스위치(42)에 제공(예컨대, 드라이브-아웃(drive-out))할 수 있다. 그에 반해, 일 실시예에서, 로우 라우팅 라인들(178, 180, 182, 184, 186, 188, 190, 및 192)은 예를 들어, 다른 로우들(38) 또는 블록들(32)로부터 수신될 수 있는 블록-내 스위치(42)로부터 신호들을 수신할(예컨대, 드라이브-바이 될(driven-by)) 수 있다.
로우 라우팅 라인들(162 내지 192) 외에, 로우(38)는 특수 목적 요소(58)에 결합되는 특수 목적 요소 라우팅 라인(194)을 포함할 수 있다. 로우 라우팅 라인들(162, 164, 166, 168, 170, 172, 174, 및 176)과 유사하게, 특수 목적 라우팅 라인(194)은 신호들을 블록-내 스위치(42)에 제공(예컨대, 드라이브-아웃)할 수 있고, 일 실시예에서, 특수 목적 요소 라우팅 라인(194)은 또한 매칭 요소(160)에 결합가능할 수 있다. 예를 들어, 특수 목적 요소(58)이 카운터를 포함한다면, 카운터의 출력은 특수 목적 라우팅 라인(194)에 제공될 수 있다. 유사하게, 특수 목적 요소(58)가 부울 셀과 같은 부울 논리 요소를 포함한다면, 부울 논리 요소의 출력은 특수 목적 라우팅 라인(194)에 제공될 수 있다. 이들 특수 목적 요소들의 사용을 통해, 반복적인 탐색들(예컨대, 10배 요소들 발견) 또는 연쇄된 탐색들(예컨대, 요소들 x, y, 및 z 발견)은 특수 목적 라우팅 라인(194)에 의해 블록-내 스위치(42) 및 매칭 요소(160) 중 어느 하나 또는 양자에 제공될 수 있는 하나의 출력으로 단순화될 수 있다.
매칭 요소(160)의 보다 상세한 예시가 도 11에 보여진다. 예시된 바와 같이, 매칭 요소(160)는 4개의 데이터 입력들(198, 200, 202, 및 204), 2개의 출력들, 및 6개의 제어 입력들(210, 212, 214, 216, 218, 및 220)을 포함할 수 있다. 게다가, 매칭 요소는 두 개의 2-대-1 다중화기들(222, 224)을 포함할 수 있다. 2-대-1 다중화기들(222, 224)이 예시되지만, 예를 들면, 라우팅/출력 구성들에의 유연성을 허용하기 위해 원하는 대로 또는 실리콘 공간이 허용하는 바와 같이, 3-대-1 다중화기, 4-대-1 다중화기, 또는 다른 요소들과 같은 다른 구성들이 2-대-1 다중화기들(222, 224)를 대신하여 이용될 수 있다는 것이 주의되어야 한다.
일 실시예에서, 매칭 요소(160)의 데이터 입력(198)은 로우 라우팅 라인(176)에 결합되고, 데이터 입력(200)은 로우 라우팅 라인(174)에 결합되고, 데이터 입력(202)은 특수 목적 라우팅 라인(194)에 결합되며, 데이터 입력(204)은 로우 라우팅 라인(168)에 결합된다. 이들 특정한 라인들의 선택은 단지 예시적이며, 로우(38)로부터 신호들을 수신할 때 유연성을 입증하기 위해 선택되었다. 매칭 요소(160)에 연결하는 것으로서 로우 라우팅 라인(168) 및 로우 라우팅 라인(176)을 선택함으로써, GOT들(60) 사이에 패러티가 수립될 수 있다. 예를 들면, GOT들(60) 모두의 제 1 절반(GOT들(60)(0 내지 3))에서 하나의 GOT(60)에 의해 데이터 스트림의 적어도 일 부분에 대해 수행된 제 1 분석의 결과는 라우팅 라인(168) 상에서 매칭 요소(160)에 제공될 수 있는 반면, GOT들(60) 모두의 제 2 절반((GOT들(60)(4 내지 7))에서 또 다른 GOT(60)에 의한 데이터 스트림의 적어도 일 부분에 의해 수행된 제 2 분석의 결과는 라우팅 라인(176) 에 의해 매칭 요소(160)에 제공될 수 있다. 입력들(200, 204)을 분리하는 이 방법은 결과들을 매칭 요소(160)에 제공하기 위한 감소된 경로들을 허용할 수 있다. 부가적으로, 매칭 요소(160)에서 특수 목적 라우팅 라인(194)을 따라 특수 목적 요소(58)로부터 결과를 수신함으로써, 연쇄 탐색들의 결과들은 한 번 매칭 요소(160)에 제공될 수 있다. 마지막으로, 로우 라우팅 라인(174)의 선택은 로우(38)의 전체 시스템에 유연성을 부가한다. 그러나, 주지된 바와 같이, 이들 선택들은 단지 예시적이다.
예시된 바와 같이, 매칭 요소(160)의 데이터 입력들(198, 200)은 2-대-1 다중화기(222)에 결합될 수 있는 반면, 매칭 요소(160)의 데이터 입력들(202, 204)은 2-대-1 다중화기(224)에 결합될 수 있다. 2-대-1 다중화기들(222, 224) 각각은 또한 제어 입력들(210, 212, 214, 216, 218, 및 220)로부터 제어 신호들을 수신할 수 있으며, 이것은 예를 들면, FSM 격자(30)의 초기 구성 동안 수행된 로딩된 이미지에 기초하여 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 2-대-1 다중화기(222)는 제어 입력(210)으로부터 선택 신호(S0)를, 제어 입력(212)으로부터 선택 신호(S1)를, 및 제어 입력(214)으로부터 출력 인에이블 신호를 수신할 수 있다. 유사하게, 2-대-1 다중화기(224)는 제어 입력(216)으로부터 선택 신호(S0)를, 제어 입력(218)으로부터 선택 신호(S1)를, 및 제어 입력(220)으로부터 출력 인에이블 신호를 수신할 수 있다. 선택 신호들(S0, S1)은 데이터 탐색의 결과들을 예를 들면 출력 블록(54)에 제공하기 위해 각각 데이터 입력들 중 어떤 것이 출력(206, 208)에 결합되는지를 선택하기 위해 이용될 수 있다. 더욱이, 선택 신호들(S0, S1)을 제공하는 다수의 선택 라인들의 사용은 2-대-1 다중화기들(222, 224)의 각각이 인버터 없이 형성되도록 허용하여, 그에 따라 2-대-1 다중화기들(222, 224)을 구현하기 위해 요구된 영역을 감소시킬 수 있다. 그러나, 일 실시예에서, 단일 선택 신호, 예로서 (S0)을 운반하는 단일 선택 라인이 이용될 수 있다. 부가적으로, 일 실시예에서, 출력 인에이블 신호는 삭제될 수 있다.
부가적으로, 제어 입력들(214 및 220)으로부터의 출력 인에이블 신호는 출력들(206, 208)상의 신호들이 단지 데이터 입력들(198, 200, 202, 및 204) 상에서의 신호들이 안정되어야 할 때만 제공되도록 허용하는 다른 인에이블 신호들 또는 클록킹 신호들 일 수 있다. 부가적으로, 제어 입력들(214 및 220)으로부터의 출력 인에이블 신호는 출력들(206, 208)이 단지 데이터 입력들(198, 200, 202, 및 204) 상에서의 신호들이 안정될 때만 제공되도록 허용하는 다른 인에이블 신호들 또는 클록킹 신호들 일 수 있다. 다른 예들에서, 출력 인에이블 신호들은 배제될 수 있다.
도 12는 제어 입력(210 및 216)으로부터의 선택 신호(S0), 제어 입력(212 및 218)으로부터의 선택 신호(S1)가 어떻게 2-대-1 다중화기(222 및 224)의 출력(206 및 208)을 프로그램 가능하게 선택할 수 있는지에 대한 일 예를 제시하는 진리표(226)를 예시한다. 도 12에 도시된 바와 같이, 매칭 요소(160)의 출력(206 및 208)에 대응하는 진리표(226)가 예시된다. 진리표 (226)에 표시된 출력들 (206 및 208)은 제어 입력들 (214 및 220)로부터의 출력 인에이블 신호들이 2-대-1 다중화기들 (222 및 224)을 활성화하였다는 것을 가정한 것에 유의하여야 한다. 진리표 (226)에 예시된 바와 같이, 제어 입력들 (210 및 216)로부터의 선택 신호 (S0) 및 제어 입력들 (212 및 218)로부터의 선택 신호 (S1) 둘 모두가 불활성 (즉, “0”)일 때, 2-대-1 다중화기들 (222 및 224)의 출력들 (206 및 208)에 의해 제공된 신호는 불활성일 것이다. 예를 들어, 로우 (38)로부터 어떤 결과도 매칭 요소 (160)로부터 제공되지 않을 것이다. 제어 입력들 (210 및 216)로부터의 선택 신호 (S0)가 활성 (예를 들어, "1")이고 제어 입력들 (212 및 218)로부터의 선택 신호 (S1)가 불활성일 때, 2-대-1 다중화기들 (222 및 224)의 출력들 (206 및 208)에 의해 제공된 신호는 로우 라우팅 라인들 (174 및 168)에 의해 제공된 결과들일 것이다. 반대로, 제어 입력들 (210 및 216)로부터의 선택 신호 (S0)가 불활성이고 제어 입력들 (212 및 218)로부터의 선택 신호 (S1)가 활성일 때, 2-대-1 다중화기들 (222 및 224)의 출력들 (206 및 208)에 의해 제공된 신호는 로우 라우팅 라인 (176) 및 특수 목적 라우팅 라인 (194)에 의해 제공된 결과들일 것이다. 마지막으로, 제어 입력들 (210 및 216)로부터의 선택 신호 (S0) 및 제어 입력들 (212 및 218)로부터의 선택 신호 (S1)둘 모두가 활성인 상태는 금지된다. 따라서, 이런 상태는 매칭 요소 (160)의 구성 동안 회피된다. 이 방식에서, 매칭 요소 (160)는 출력 (206, 208)상에 어떤 신호도 제공되지 않도록, 제 1 데이터 입력 (200, 204)으로부터 수신된 신호 (로우 라우팅 라인 (174, 168)에 의해 제공된 결과)가 제공되도록 또는 제 2 데이터 입력 (198, 202)으로부터 수신된 신호 (로우 라우팅 라인 (176), 특수 목적 라우팅 라인 (194)에 의해 제공된 결과)가 제공되도록 선택적으로 구성될 수 있다. 더욱이, 매칭 요소(160)는 도 12에 예시된 특정 실시예에 제한되지 않는 다른 구성들에서 동작할 수 있다는 것이 유의하여야 한다.
상기에서 언급한 바와 같이, 매칭 요소 (160)의 출력 (206) 또는 (208)에 의해 제공된 신호는 FSM 격자 (30)의 최초 구성에 기반된 임의의 결과일 수 있다. 이들 결과들은 저장 요소, 예를 들어, 결과 메모리 (150)에 제공될 수 있다. 이런 결과 메모리의 일 실시예가 도 13에 예시된다.
결과 메모리 (150)는 네개의 메모리 소자들, (228, 229, 230), 및 (231)로 나누질 수 있고, 그 각각의 두개는 FSM 격자 (30)의 하프-격자들 중 개개의 하나에 해당한다. 예를 들어, 메모리 소자들 (228 및 230)은 하프-격자 0에 해당할 수 있고 메모리 소자들 (229 및 231)은 하프-격자 1에 해당할 수 있다. 이 셋업은 개개의 하프-격자 (30)에 대응하는 메모리에 대해 실행되는 판독 및 기록 동작들을 동시에 허용할 수 있다. 예를 들어, 메모리 소자 (228)는 거기에 기록된 데이터를 가질 수 있고 메모리 소자 (230)는 동시에 거기로부터 판독된 데이터를 가진다. 일 실시예에서, 각각의 메모리 소자들 (228, 229, 230, 및 232)은 DRAM 메모리 소자들 또는 임의의 다른 적절한 저장 디바이스들일 수 있다. 일 실시예에서, 메모리 소자들 (228 및 229)은 예를 들어, 단일 메모리 칩 (요소)의 부분들이고 및 메모리 소자들 (230 및 231)은 별개의 메모리 칩 (요소)의 부분들이다. 일부 실시예들에서, 메모리 소자들 (228, 229, 230, 및 232)은 결과 버스 (232)에 의해 제공된 것으로 FSM 격자 (30)로부터 수신된 결과들을 버퍼링하는 최초 버퍼들로서 동작할 수 있다. 결과 메모리 (150)는 결과가 제공된 FSM 격자 (30)내 위치의 표시와 같은 결과의 특성에 기초하여 결과 메모리 (150)의 특정 부분에 수신된 결과를 저장하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리 소자들 (228 및 230)내 저장 위치들은 FSM 격자 (30)의 하프-격자 0 로부터의 결과 버스 (232)에 의해 제공된 매칭들을 저장할 수 있다. 유사하게, 메모리 소자들 (230 및 232)내 저장 위치들은 FSM 격자 (30)의 하프-격자 1 로부터의 결과 버스 (232)에 의해 제공된 매칭들을 저장할 수 있다. 이 저장은 예를 들어, 프로그래밍 인터페이스 (56)로부터 결과 메모리 (150)에 제공된 신호들과 함께 성취될 수 있다.
일 실시예에서, 결과 메모리 (150)에 제공된 결과들은 최종 결과 FSM 격자 (30)에 의해 발견되었음을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 결과들은 전체 패턴이 감지되었음을 나타낼 수 있다. 대안적으로, 결과 메모리 (150) 에 제공된 결과들은 예를 들어, FSM 격자 (30)의 특정 상태가 도달되었음을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 결과 메모리 (150) 에 제공된 결과들은 하나의 상태 (즉, 패턴 검색의 하나의 부분)는 도달되었고, 그래서 다음 상태가 개시될 수 있음을 나타낼 수 있다. 이런 식으로, 결과 메모리 (150)는 여러 가지 유형들의 결과들을 저장할 수 있다.
일부 실시예들에서, IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스(136)는 분석을 위해 다수의 FSM 격자들(30)에 데이터를 제공할 수 있다. 이 데이터는 시간 다중화될 수 있다. 예를 들어, 8개의 FSM 격자들 (30)이 있다면, 각각의 8개의 FSM 격자들 (30)에 대한 데이터는 8개의 FSM 격자들 (30)에 대응하는 8개의 IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스들 (136) 전부에 제공될 수 있다. 각각의 8개의 IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스들 (136)은 분석될 전체 데이터 셋을 수신할 수 있다. 8개의 IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스들 (136)의 각각은 그런다음 개개의 IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스 (136)와 관련된 FSM 격자 (30)에 관한 전체 데이터 셋 중 부분들을 선택할 수 있다. 각각의 8개의 FSM 격자들 (30)에 대하여 이 관련된 데이터는 그런다음 개개의 IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스들 (136)로부터 그것과 관련된 개개의 FSM 격자 (30)에 제공될 수 있다. 이런 방식으로, 상태 기계 엔진 (14)의 임의의 FSM 격자 (30)에 의해 수신된 데이터는 시간 다중화될 수 있다. 따라서, 상기에서 언급한 바와 같이, 이 데이터의 분석에 제공된 결과들 또한 시간 다중화될 수 있다.
따라서, 결과 메모리 (150)는 결과를 생성하는 데이터 입력과 각각의 수신된 결과를 상관시키도록 동작할 수 있다. 이를 성취하기 위해서, 개개의 결과 표시자 (234)는 결과 버스 (232)로부터 수신된 각각의 결과 (236)에 대응하여 그리고 일부 실시예들에서는 각각의 결과와 함께 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 결과 표시자들 (234)은 단일 비트 플래그일 수 있다. 일 실시예에서, 결과 표시자들 (234)은 다수의 비트 플래그일 수 있다. 만약 결과 표시자들 (234)이 다수의 비트 플래그를 포함할 수 있다면, 플래그의 비트 위치들은 예를 들어, 입력 데이터 스트림내 결과들 위치의 카운트, 결과들이 대응하는 격자, 결과들 또는 다른 식별 정보의 셋내 위치를 나타낼 수 있다. 이들 결과 표시자들 (234)은 출력 버스 (238)에 대한, 예를 들어, 압축기 (140)에 대한 결과들의 적절한 그룹화 및 프로비전을 허용할 수 있다. 게다가, 그것들의 개별 결과 표시자들 (234)에 의한 특정 결과들 (236)을 식별하는 능력은 결과 메모리 (150)로부터 희망하는 결과들 (236)의 선택 출력을 허용한다. 따라서, 오로지 FSM 격자 (30)에 의해 제공되는 특정 결과들 (236)만이 출력 버스 (238)에 선택적으로 제공될 수 있다. 결과가 저장 요소의 특정 부분에 저장되어야 한다고 판단한 것과 함께 (예를 들어, 그 전에, 그 후에, 또는 그와 동시에), 결과 메모리 (150)는 저장 위치가 해당 부분에서 (예를 들어, 메모리 소자 (228)) 이용 가능한지를 판단할 수 있다. 만약 저장 위치가 판단된 부분에서 이용 가능하다면, 결과는 해당 부분에 저장될 수 있다.
그러나, 메모리 소자들 (228, 229, 230, 또는 232) 중 하나가 완전히 채워지는 상황들이 일어날 수 있다(예를 들어, 저장 위치가 결과 메모리 (150)의 해당 부분에서 이용 가능하지 않다). 이 상황에서, 결과 메모리 (150)는 오버플로우 프로세스(overflow process)를 구현할 수 있다. 이 오버플로우 프로세스는 수신된 결과들 (236)의 저장 위치를 스위칭하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리 소자 (228)가 전형적으로 FSM 격자 (30)의 하프-격자 0로부터의 결과들(236)과 관련됨에도 불구하고(저장), 만약, 예를 들어, 메모리 소자 (228)가 완전히 채워지게 되면, 메모리 소자 (228)에 하나 이상의 현재 저장된 결과들 (236)은 메모리 (228)에 저장될 새로운 결과들 (236)을 위한 공간을 만들기 위하여 메모리 소자 (230)내 위치들에 복사될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 원래 메모리 (229)에 대하여 의도된 결과들 (236)은 메모리 소자 (229)가 완전히 채워질 때 메모리 소자 (231)에 대신 저장될 수 있다. 어떤 상황에서, 인접한 메모리에 저장되는 임의의 결과들 (236)과 관련된 결과 표시자들 (234)은 개개의 결과들 (236)의 적절한 출력을 허용할 것이다. 따라서, 이 오버플로우 프로세스가 시작될 때, 특정 셋의 결과들 (236) 출력을 고려할 때 결과 메모리 (150)는 둘 다의 메모리 소자들 (228 및 230) (또는 (229 및 231))을 검색하도록 구성될 수 있다. 이것은 예를 들어, 프로그래밍 인터페이스 (56)에 의해 제공된 명령들에 기초하여 성취될 수 있다.
상기에서 설명된 오버플로우 프로세스가 결과 메모리 (150)의 오버플로우를 극복하기에 불충분한 추가의 상황들이 일어날 수 있다. 예를 들어, 메모리 소자들 (228 및 230)이 완전히 채워질 수 있다. 이 상황에서, 결과 메모리 (150)는 FSM 격자 (30)에 의한 데이터의 분석을 중단하도록 동작할 수 있다. 예를 들어, 결과 메모리 (150)는 FSM 격자 (30)에서의 데이터 프로세싱이 중단되어야 함을 표시하기 위해서 예를 들어, FSM 격자 (30), IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스 (136), 및/또는 DDR3 버스 인터페이스 (130)에 표시를 제공할 수 있다. 충분한 메모리가 결과 메모리(150)에서 이용 가능하게 된 후에는(즉, 하나이상의 결과들(236)이 결과 메모리(150)으로부터 판독됨), FSM 격자 (30)에서의 데이터 프로세싱이 재개될 수 있음을 표시하기 위해서 제 2 표시가 예를 들어, FSM 격자 (30), IR 버스 및 프로세스 버퍼 인터페이스 (136), 및/또는 DDR3 버스 인터페이스 (130)에 결과 메모리 (150)로부터 제공할 수 있다. 이 방식에서, 결과 메모리 (150)는 상태 기계 엔진 (14)에 대하여 우선하는 분석을 포함할 수 있다.
본 발명은 다양한 수정들 및 대안 형태들에 영향을 받기 쉬울 수 있지만, 특정 실시예들은 도면들에서 예로서 도시되며 여기에 상세히 설명되었다. 그러나, 본 발명은 개시된 특정한 형태들에 제한되도록 의도되지 않는다는 것이 이해되어야 한다. 오히려, 본 발명은 다음의 첨부된 청구항들에 의해 정의된 바와 같이 본 발명의 사상 및 범위 내에 있는 모든 수정들, 등가물들, 및 대안들을 커버하는 것이다.
Claims (27)
- 상태 기계 엔진에 있어서,
저장 요소로서,
데이터의 분석 결과를 수신하고;
상기 결과의 특성에 기초하여 상기 저장 요소의 특정 부분에 상기 결과를 저장하고; 및
상기 결과에 대응하는 결과 표시자(result indicator)를 저장하도록 구성된 상기 저장 요소를 포함하는, 상태 기계 엔진. - 청구항 1에 있어서, 상기 특정 부분은 별개의 메모리 요소를 포함하는, 상태 기계 엔진.
- 청구항 2에 있어서, 상기 별개의 메모리 요소는 DRAM를 포함하는, 상태 기계 엔진.
- 청구항 1에 있어서, 상기 결과의 특성은 상기 결과가 제공되었던 격자내 위치의 표시를 포함하는, 상태 기계 엔진.
- 청구항 1에 있어서, 상기 결과 표시자는 상기 결과를 생성시킨 데이터 입력과 상기 결과를 상관시키는, 상태 기계 엔진.
- 청구항 1에 있어서, 상기 저장 요소는 상기 특정 부분이 완전히 찼을때(full) 표시를 제공하도록 구성된, 상태 기계 엔진.
- 청구항 6에 있어서, 상기 상태 기계 엔진은 상기 표시에 응답하여 상기 데이터의 분석을 중단하도록 구성되는, 상태 기계 엔진.
- 방법에 있어서,
데이터의 분석 결과를 저장 요소에서 수신하는 단계;
상기 결과의 특성에 기초하여 상기 결과를 상기 저장 요소의 복수개의 부분들 중 어느 부분에 저장할지를 결정하는 단계; 및
상기 저장 요소의 상기 결정된 부분내 저장 위치에 상기 결과를 저장하는 단계를 포함하는, 방법. - 청구항 8에 있어서, 상기 결과에 대응하는 결과 표시자를 저장하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 9에 있어서, 상기 결과에 대응하는 결과 표시자를 저장하는 단계는 상기 결과와 함께 상기 결과 표시자를 저장하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 9에 있어서, 상기 결과 표시자는 상기 결과를 발생시킨 데이터 입력과 상기 결과를 상관시키는, 방법.
- 청구항 8에 있어서, 상기 결과는 제 1 결과를 포함하고 상기 저장 위치는 제 1 저장 위치를 포함하고:
데이터 분석의 제 2 결과를 상기 저장 요소에서 수신하는 단계;
상기 제 2 결과가 상기 저장 요소의 상기 결정된 부분에 저장되어야 하는지를 결정하는 단계; 및
만약 제 2 저장 위치가 상기 저장 요소의 상기 결정된 부분내에 이용 가능하다면 상기 저장 요소의 상기 결정된 부분에 상기 제 2 결과를 저장하는 단계를 더 포함하는, 방법. - 청구항 12에 있어서, 상기 결정된 부분은 상기 저장 요소의 제 1 부분을 포함하고, 만약 상기 제 2 저장 위치가 상기 저장 요소의 상기 결정된 부분내에 이용할 수 없다면 상기 저장 요소의 제 2 부분에 상기 제 2 결과를 저장하는 단계를 더 포함하는, 방법.
- 청구항 13에 있어서, 상기 제 2 결과가 상기 저장 요소의 상기 제 2 부분에 저장될 때 상기 저장 요소의 상기 제 1 및 제 2 부분들로부터 상기 결과를 제공하도록 상기 저장 요소를 구성하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 8에 있어서, 상기 저장 요소의 복수개의 부분들이 완전히 채워질 때 표시를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 15에 있어서, 상기 표시에 응답하여 상기 데이터의 분석을 중단하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 16에 있어서, 상기 저장 요소의 상기 복수개의 부분들이 더 이상 가득 차지 않을때 다른 표시를 제공하는 단계 및 상기 다른 표시에 응답하여 상기 데이터의 분석을 재개하는 단계를 포함하는, 방법.
- 상태 기계 엔진에 있어서,
데이터 분석의 결과를 제공하도록 구성된 프로그램 가능한 요소들의 블럭들; 및
저장 요소로서,
상기 결과를 수신하고;
상기 결과를 상기 저장 요소의 복수개의 부분들 중 어느 부분에 저장할지를 결정하고; 및
상기 저장 요소의 상기 결정된 부분내 저장 위치에 상기 결과에 대응하는 결과 표시자와 함께 상기 결과를 저장하도록 구성된, 상기 저장 요소를 포함하는, 상태 기계 엔진. - 청구항 18에 있어서, 상기 저장 요소는 상기 결과의 특성에 기초하여 상기 결과를 상기 저장 요소의 복수개의 부분들 중 어느 부분에 저장할지를 결정하도록 구성된, 상태 기계 엔진.
- 청구항 19에 있어서, 상기 결과의 특성은 상기 결과가 제공되었던 블럭들을 포함하는 격자내 위치의 표시를 포함하는, 상태 기계 엔진.
- 청구항 18에 있어서, 상기 결과는 제 1 결과를 포함하고 프로그램 가능한 요소들의 블럭들은 상기 분석의 제 2 결과를 제공하도록 더 구성되는, 상태 기계 엔진.
- 청구항 21에 있어서, 상기 저장 위치는 제 1 저장 위치를 포함하고 상기 저장 요소는
상기 제 2 결과를 수신하고;
상기 제 2 결과가 상기 저장 요소의 상기 결정된 부분에 저장되어야 하는지를 결정하고; 및
만약 제 2 저장 위치가 상기 저장 요소의 상기 결정된 부분내에 이용 가능하다면 상기 저장 요소의 상기 결정된 부분에 상기 제 2 결과를 저장하도록 구성되는, 상태 기계 엔진. - 청구항 22에 있어서, 상기 결정된 부분은 상기 저장 요소의 제 1 부분을 포함하고, 만약 상기 제 2 저장 위치가 상기 저장 요소의 상기 결정된 부분내에 이용할 수 없다면 상기 저장 요소는 상기 저장 요소의 제 2 부분에 상기 제 2 결과를 저장하도록 더 구성되는, 상태 기계 엔진.
- 청구항 23에 있어서, 상기 제 2 결과가 상기 저장 요소의 상기 제 2 부분에 저장될 때 상기 저장 요소는 결과들에 대하여 상기 저장 요소의 상기 제 1 및 제 2 부분들을 검색하도록 구성되는, 상태 기계 엔진.
- 청구항 18에 있어서, 상기 저장 요소의 복수개의 부분들이 완전히 채워질 때 상기 저장 요소는 표시를 제공하도록 구성되는, 상태 기계 엔진.
- 청구항 25에 있어서, 상기 상태 기계 엔진은 상기 표시에 응답하여 상기 데이터의 분석을 중단하도록 구성되는, 상태 기계 엔진.
- 청구항 26에 있어서, 상기 저장 요소의 상기 복수개의 부분들이 더 이상 가득 차지 않을 때 상기 저장 요소는 다른 표시를 제공하도록 구성되고 상기 기계 엔진은 상기 다른 표시에 응답하여 상기 데이터의 분석을 재개하도록 구성되는, 상태 기계 엔진.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US13/601,642 | 2012-08-31 | ||
US13/601,642 US9075428B2 (en) | 2012-08-31 | 2012-08-31 | Results generation for state machine engines |
PCT/US2013/055436 WO2014035699A1 (en) | 2012-08-31 | 2013-08-16 | Results generation for state machine engines |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20150052110A true KR20150052110A (ko) | 2015-05-13 |
KR101921373B1 KR101921373B1 (ko) | 2018-11-22 |
Family
ID=50184155
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020157007432A KR101921373B1 (ko) | 2012-08-31 | 2013-08-16 | 상태 기계 엔진들에 대한 결과들 생성 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US9075428B2 (ko) |
EP (1) | EP2891053B1 (ko) |
JP (1) | JP6106752B2 (ko) |
KR (1) | KR101921373B1 (ko) |
CN (1) | CN104603742B (ko) |
TW (1) | TWI569206B (ko) |
WO (1) | WO2014035699A1 (ko) |
Families Citing this family (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100138575A1 (en) | 2008-12-01 | 2010-06-03 | Micron Technology, Inc. | Devices, systems, and methods to synchronize simultaneous dma parallel processing of a single data stream by multiple devices |
US20100174887A1 (en) | 2009-01-07 | 2010-07-08 | Micron Technology Inc. | Buses for Pattern-Recognition Processors |
US9323994B2 (en) | 2009-12-15 | 2016-04-26 | Micron Technology, Inc. | Multi-level hierarchical routing matrices for pattern-recognition processors |
US20130275709A1 (en) | 2012-04-12 | 2013-10-17 | Micron Technology, Inc. | Methods for reading data from a storage buffer including delaying activation of a column select |
US9524248B2 (en) | 2012-07-18 | 2016-12-20 | Micron Technology, Inc. | Memory management for a hierarchical memory system |
US9501131B2 (en) | 2012-08-31 | 2016-11-22 | Micron Technology, Inc. | Methods and systems for power management in a pattern recognition processing system |
US9448965B2 (en) | 2013-03-15 | 2016-09-20 | Micron Technology, Inc. | Receiving data streams in parallel and providing a first portion of data to a first state machine engine and a second portion to a second state machine |
US9703574B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-07-11 | Micron Technology, Inc. | Overflow detection and correction in state machine engines |
KR20160046613A (ko) * | 2014-10-21 | 2016-04-29 | 삼성전자주식회사 | 카운터 데이터 처리 방법 및 디바이스 |
WO2016109570A1 (en) | 2014-12-30 | 2016-07-07 | Micron Technology, Inc | Systems and devices for accessing a state machine |
WO2016109571A1 (en) | 2014-12-30 | 2016-07-07 | Micron Technology, Inc | Devices for time division multiplexing of state machine engine signals |
US11366675B2 (en) | 2014-12-30 | 2022-06-21 | Micron Technology, Inc. | Systems and devices for accessing a state machine |
US10977309B2 (en) | 2015-10-06 | 2021-04-13 | Micron Technology, Inc. | Methods and systems for creating networks |
US10691964B2 (en) | 2015-10-06 | 2020-06-23 | Micron Technology, Inc. | Methods and systems for event reporting |
US10846103B2 (en) | 2015-10-06 | 2020-11-24 | Micron Technology, Inc. | Methods and systems for representing processing resources |
US10146555B2 (en) | 2016-07-21 | 2018-12-04 | Micron Technology, Inc. | Adaptive routing to avoid non-repairable memory and logic defects on automata processor |
US10268602B2 (en) | 2016-09-29 | 2019-04-23 | Micron Technology, Inc. | System and method for individual addressing |
US10019311B2 (en) | 2016-09-29 | 2018-07-10 | Micron Technology, Inc. | Validation of a symbol response memory |
US10929764B2 (en) | 2016-10-20 | 2021-02-23 | Micron Technology, Inc. | Boolean satisfiability |
US10592450B2 (en) | 2016-10-20 | 2020-03-17 | Micron Technology, Inc. | Custom compute cores in integrated circuit devices |
US20180113951A1 (en) * | 2016-10-20 | 2018-04-26 | Micron Technology, Inc. | Graph traversal using automata processor |
US10481881B2 (en) * | 2017-06-22 | 2019-11-19 | Archeo Futurus, Inc. | Mapping a computer code to wires and gates |
US9996328B1 (en) * | 2017-06-22 | 2018-06-12 | Archeo Futurus, Inc. | Compiling and optimizing a computer code by minimizing a number of states in a finite machine corresponding to the computer code |
CN113710558A (zh) | 2019-04-23 | 2021-11-26 | 日立安斯泰莫株式会社 | 车辆控制装置以及计算机程序 |
Family Cites Families (45)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7487542B2 (en) | 2004-01-14 | 2009-02-03 | International Business Machines Corporation | Intrusion detection using a network processor and a parallel pattern detection engine |
US7716455B2 (en) | 2004-12-03 | 2010-05-11 | Stmicroelectronics, Inc. | Processor with automatic scheduling of operations |
US7392229B2 (en) | 2005-02-12 | 2008-06-24 | Curtis L. Harris | General purpose set theoretic processor |
US8065249B1 (en) | 2006-10-13 | 2011-11-22 | Harris Curtis L | GPSTP with enhanced aggregation functionality |
US7774286B1 (en) | 2006-10-24 | 2010-08-10 | Harris Curtis L | GPSTP with multiple thread functionality |
JP5031538B2 (ja) * | 2007-06-21 | 2012-09-19 | 株式会社日立製作所 | データ分配方法、データ分配プログラム、及び並列データベースシステム |
US20080320053A1 (en) | 2007-06-21 | 2008-12-25 | Michio Iijima | Data management method for accessing data storage area based on characteristic of stored data |
JPWO2009104324A1 (ja) | 2008-02-22 | 2011-06-16 | 日本電気株式会社 | 能動計量学習装置、能動計量学習方法およびプログラム |
US7816943B2 (en) * | 2008-06-16 | 2010-10-19 | Microchip Technology Incorporated | Programmable cycle state machine interface |
US8938590B2 (en) | 2008-10-18 | 2015-01-20 | Micron Technology, Inc. | Indirect register access method and system |
US8209521B2 (en) | 2008-10-18 | 2012-06-26 | Micron Technology, Inc. | Methods of indirect register access including automatic modification of a directly accessible address register |
US7917684B2 (en) | 2008-11-05 | 2011-03-29 | Micron Technology, Inc. | Bus translator |
US9639493B2 (en) | 2008-11-05 | 2017-05-02 | Micron Technology, Inc. | Pattern-recognition processor with results buffer |
US7970964B2 (en) | 2008-11-05 | 2011-06-28 | Micron Technology, Inc. | Methods and systems to accomplish variable width data input |
US20100118425A1 (en) | 2008-11-11 | 2010-05-13 | Menachem Rafaelof | Disturbance rejection in a servo control loop using pressure-based disc mode sensor |
US9348784B2 (en) | 2008-12-01 | 2016-05-24 | Micron Technology, Inc. | Systems and methods for managing endian mode of a device |
US9164945B2 (en) | 2008-12-01 | 2015-10-20 | Micron Technology, Inc. | Devices, systems, and methods to synchronize parallel processing of a single data stream |
US10007486B2 (en) | 2008-12-01 | 2018-06-26 | Micron Technology, Inc. | Systems and methods to enable identification of different data sets |
US20100138575A1 (en) | 2008-12-01 | 2010-06-03 | Micron Technology, Inc. | Devices, systems, and methods to synchronize simultaneous dma parallel processing of a single data stream by multiple devices |
US8140780B2 (en) | 2008-12-31 | 2012-03-20 | Micron Technology, Inc. | Systems, methods, and devices for configuring a device |
US20100174887A1 (en) | 2009-01-07 | 2010-07-08 | Micron Technology Inc. | Buses for Pattern-Recognition Processors |
US8281395B2 (en) | 2009-01-07 | 2012-10-02 | Micron Technology, Inc. | Pattern-recognition processor with matching-data reporting module |
US8214672B2 (en) | 2009-01-07 | 2012-07-03 | Micron Technology, Inc. | Method and systems for power consumption management of a pattern-recognition processor |
US8843523B2 (en) * | 2009-01-12 | 2014-09-23 | Micron Technology, Inc. | Devices, systems, and methods for communicating pattern matching results of a parallel pattern search engine |
US9836555B2 (en) | 2009-06-26 | 2017-12-05 | Micron Technology, Inc. | Methods and devices for saving and/or restoring a state of a pattern-recognition processor |
US9323994B2 (en) | 2009-12-15 | 2016-04-26 | Micron Technology, Inc. | Multi-level hierarchical routing matrices for pattern-recognition processors |
US8489534B2 (en) | 2009-12-15 | 2013-07-16 | Paul D. Dlugosch | Adaptive content inspection |
US9501705B2 (en) | 2009-12-15 | 2016-11-22 | Micron Technology, Inc. | Methods and apparatuses for reducing power consumption in a pattern recognition processor |
US8380575B2 (en) * | 2009-12-15 | 2013-02-19 | Trading Technologies International, Inc. | System and methods for risk-based prioritized transaction message flow |
US8601013B2 (en) | 2010-06-10 | 2013-12-03 | Micron Technology, Inc. | Analyzing data using a hierarchical structure |
US8766666B2 (en) | 2010-06-10 | 2014-07-01 | Micron Technology, Inc. | Programmable device, hierarchical parallel machines, and methods for providing state information |
US8843911B2 (en) | 2011-01-25 | 2014-09-23 | Micron Technology, Inc. | Utilizing special purpose elements to implement a FSM |
JP5763784B2 (ja) | 2011-01-25 | 2015-08-12 | マイクロン テクノロジー, インク. | 要素利用のための状態のグループ化 |
EP2668577B1 (en) | 2011-01-25 | 2019-08-14 | Micron Technology, INC. | Unrolling quantifications to control in-degree and/or out degree of automaton |
US8726253B2 (en) | 2011-01-25 | 2014-05-13 | Micron Technology, Inc. | Method and apparatus for compiling regular expressions |
US8782624B2 (en) | 2011-12-15 | 2014-07-15 | Micron Technology, Inc. | Methods and systems for detection in a state machine |
US8593175B2 (en) | 2011-12-15 | 2013-11-26 | Micron Technology, Inc. | Boolean logic in a state machine lattice |
US9443156B2 (en) | 2011-12-15 | 2016-09-13 | Micron Technology, Inc. | Methods and systems for data analysis in a state machine |
US8648621B2 (en) | 2011-12-15 | 2014-02-11 | Micron Technology, Inc. | Counter operation in a state machine lattice |
US8680888B2 (en) | 2011-12-15 | 2014-03-25 | Micron Technologies, Inc. | Methods and systems for routing in a state machine |
US9235798B2 (en) | 2012-07-18 | 2016-01-12 | Micron Technology, Inc. | Methods and systems for handling data received by a state machine engine |
US9389841B2 (en) | 2012-07-18 | 2016-07-12 | Micron Technology, Inc. | Methods and systems for using state vector data in a state machine engine |
US9304968B2 (en) | 2012-07-18 | 2016-04-05 | Micron Technology, Inc. | Methods and devices for programming a state machine engine |
US9501131B2 (en) | 2012-08-31 | 2016-11-22 | Micron Technology, Inc. | Methods and systems for power management in a pattern recognition processing system |
US9063532B2 (en) | 2012-08-31 | 2015-06-23 | Micron Technology, Inc. | Instruction insertion in state machine engines |
-
2012
- 2012-08-31 US US13/601,642 patent/US9075428B2/en active Active
-
2013
- 2013-08-16 KR KR1020157007432A patent/KR101921373B1/ko active IP Right Grant
- 2013-08-16 CN CN201380044757.4A patent/CN104603742B/zh active Active
- 2013-08-16 JP JP2015529852A patent/JP6106752B2/ja active Active
- 2013-08-16 WO PCT/US2013/055436 patent/WO2014035699A1/en active Application Filing
- 2013-08-16 EP EP13833176.4A patent/EP2891053B1/en active Active
- 2013-08-30 TW TW102131468A patent/TWI569206B/zh active
-
2015
- 2015-06-30 US US14/756,000 patent/US9454322B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR101921373B1 (ko) | 2018-11-22 |
TWI569206B (zh) | 2017-02-01 |
EP2891053B1 (en) | 2021-07-28 |
JP2015531935A (ja) | 2015-11-05 |
US20150324129A1 (en) | 2015-11-12 |
US9454322B2 (en) | 2016-09-27 |
US20140068167A1 (en) | 2014-03-06 |
EP2891053A1 (en) | 2015-07-08 |
CN104603742B (zh) | 2017-06-23 |
EP2891053A4 (en) | 2016-05-11 |
CN104603742A (zh) | 2015-05-06 |
WO2014035699A1 (en) | 2014-03-06 |
US9075428B2 (en) | 2015-07-07 |
TW201423581A (zh) | 2014-06-16 |
JP6106752B2 (ja) | 2017-04-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101921373B1 (ko) | 상태 기계 엔진들에 대한 결과들 생성 | |
US11741014B2 (en) | Methods and systems for handling data received by a state machine engine | |
KR101996961B1 (ko) | 상태 기계에서의 데이터 분석을 위한 방법들 및 시스템들 | |
KR101920956B1 (ko) | 상태 기계에서의 검출을 위한 방법들 및 시스템들 | |
KR101999590B1 (ko) | 패턴 인식 프로세싱 시스템에서의 전력 관리를 위한 방법들 및 시스템들 | |
KR101858311B1 (ko) | 상태 기계에서 라우팅하기 위한 방법들 및 시스템들 | |
KR101922762B1 (ko) | 상태 머신 엔진을 프로그래밍하기 위한 방법 및 디바이스 | |
KR102061754B1 (ko) | 상태 기계 엔진들에서의 지시 삽입 | |
KR101873619B1 (ko) | 상태 기계 격자에서의 불리언 로직 | |
US10489062B2 (en) | Methods and systems for using state vector data in a state machine engine |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right |