본 논문에서는 32bit 비동기 임베디드 프로세서용 쓰기 버퍼 기능을 갖는 데이터 캐시 구조를 제안하고 성능을 검증하였다. 데이터 캐시는 비동기 시스템에서 메인 메모리 장치와 프로세서 사이의 데이터 처리속도 향상을 목적으로 한다. 제안된 데이터 캐시의 메모리 크기는 8KB, 매핑 방식으로는 4 words(16byte)의 라인 크기를 가지며, 사상 기법으로는 4 way set associative, 교체 알고리즘으로는 pusedo LRU방식을 사용하였으며, 쓰기 정책을 위한 dirty 레지스터와 쓰기 버퍼를 적용시켰다. 설계한 데이터 캐시는 $0.13-{\mu}m$ CMOS공정으로 합성하였으며, MI벤치마크 검증 결과 평균 히트율은 94%이고 처리 속도가 46% 향상되었다.
캐시 선인출 기법은 메모리 참조에 따른 지연시간을 줄이는 효과적인 방법이다. 그러나 너무 적극적인 선인출은 캐시 오염을 유발시켜 선인출에 의한 장점을 상쇄시킨다. 본 연구에서는 캐시의 오염을 줄이기 위해 동적으로 필터 테이블을 참조하여 선인출 명령을 수행할 지의 여부를 결정하는 4가지 필터링 방법들을 비교 평가한다. 비교 연구를 위한 이상적인 필터링 구조를 제안하였으며, 기존 연구에서의 잠김 현상을 개선하기 위한 이진 상태 구조를 제안하였다. 또한, 정교한 필터링을 위한 블록주소 참조 방식을 제안하였다. 일반적으로 많이 사용되는 일반 벤치마크 프로그램과 멀티미디어 벤치마크 프로그램들에 대하여 실험한 결과, 캐시 미스율이 이진 상태 구조는 평균 5.6%, 블록주소 참조 구조는 7.9% 각각 감소하였다.
큰 데이터 트래픽을 일으키는 I/O 작업을 수행할 경우에 많은 디스크 접근과 데이터 처리가 발생하며 이는 컴퓨팅 성능의 하락을 일으킨다. 이를 위해 메모리와 디스크 사이에 버퍼 역할을 하는 페이지 캐시 기법이 사용된다. 그러나 LRU 를 사용하는 페이지 캐시의 특성상, 많은 양의 데이터가 한번만 접근되고 다시 사용되지 않는다면 성능상의 큰 효과가 없다. 본 논문에서는 집합 연상 페이지 캐시에 오염 버퍼를 둠으로써, 재사용되지 못하고 페이지 캐시의 크기만 커지는 현상을 최소화시켜 I/O 성능을 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다.
스트리밍 데이터를 다루는 멀티미디어 응용의 경우 캐시 관리 측면에서 데이터의 시간적 지역성이 약하여 캐시의 효율이 감소하게 된다. 이는 캐시에 적재된 데이터가 대부분 다시 사용되지 않고 바뀌게 됨을 의미한다. 반면에 이러한 데이터들은 참조 명령에 따른 규칙적인 접근 패턴을 갖고 있는 경우가 많다. 이 논문에서는 약한 시간적 지역성을 나타내는 멀티미디어 응용 데이터에서도 통상적으로 내재된 메모리 참조의 규칙성을 적극적으로 활용하기 위해 동적 등차 참조 선인출 기법의 기능과 함께 이차원 배열 형식(블록)을 찾을 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 블록 구조를 인식하고 이에 따라 선인출 주소를 계산 하므로 블록 참조 예측 기법 (BRPT: block-reference-prediction-technique)이라고 명한다. BRPT는 새로운 규칙으로 인해 선인출 기구가 더 복잡하지만 블록 패턴이 많은 응용의 경우 메모리 참조 시간을 크게 줄이는 것을 확인하였다.
현재의 거의 대부분의 3차원 그래픽 프로세서는 한 개의 삼각형을 빠르게 처리하는 구조로 되어 있으며, 향후 여러 개의 삼각형을 병렬적으로 처리할 수 있는 프로세서가 등장할 것으로 예상된다. 고성능으로 삼각형을 처리하기 위해서는 각 래스터라이저마다 고유한 픽셀 캐시를 가져야 한다. 그런데, 병렬로 처리되는 경우 각각의 프로세서와 프레임 메모리 간에 일관성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 각각의 그래픽 가속기에 픽셀 캐시를 사용가능 하게 하면서 성능을 증가시키고 일관성 문제를 해결하는 병렬 렌더링 프로세서를 제안한다. 제안하는 구조에서는 픽셀 캐시 미스에 의한 지연(latency)을 감소시켰다. 이러한 2가지 성과를 위하여 현재의 새로운 픽셀 캐시 구조에 효과적인 메모리 구조를 포함시켰다. 실험 결과는 제안하는 구조가 16개 이상의 래스터라이저에서 거의 선형적으로 속도 향상을 가져옴을 보여준다.
내장형 시스템과 범용 시스템의 가장 큰 차이는 유한한 전력인 배터리를 사용한다는 것과 대용량의 디스크를 사용하지 않고 메모리에 의존한다는 것이다. 특히 멀티미디어 데이타를 처리하는 응용프로그램이 늘어감에 따라 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가하고 있어서 메모리가 성능과 에너지 소비의 병목지점으로 작용하게 되었다. 따라서 데이타 접근 비용을 줄이고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 대부분의 프로그램은 지역성을 갖는다. 지역성은 한번 참조된 데이타가 조만간 다시 참조된다는 시간적 지역성(temporal locality)과 근접한 곳에 할당된 데이타끼리 함께 참조된다는 공간적 지역성(spatial locality)으로 나눌 수 있다. 최근의 많은 임베디드시스템은 이 두 가지 지역성을 이용한 캐시 메모리를 사용함으로써 메모리 접근 시간을 대폭 줄이고 있다. 우리는 이 논문에서 낭비되는 메모리 공간을 줄이고, 캐시 실패율(cache miss rate)과 프로그램 수행시간을 줄일 수 있도록 구조체 형식의 데이타를 항목(field)별로 재배치시키는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 알고리즘은 동적으로 할당되는 구조체의 각 필드를 압축된 형태로 모아서 재배치함으로써, 실험에서 사용한 Olden 벤치마크의 Ll캐시 실패는 평균 $13.9\%$를, L2 캐시 실패는 평균 $15.9\%$를 이전 연구들보다 줄일 수 있었다. 수행시간 또한 이전의 방법보다 평균 $10.9\%$ 줄인 결과를 얻을 수 있었다.
사회적으로 큰 관심의 대상이 되고 있는 무선 인터넷은 유선 인터넷과 달리 기술 환경과 그 특성상 여러 가지 제약점들을 가지고 있다. 대역폭이 낮고, 접속이 빈번하게 끊기며, 단말기내의 컴퓨팅 파워가 낮고 화면이 작다. 또한 사용자의 이동성 문제와 네트워크 프로토콜, 보안등에서 아직 기술적으로 부족한 부분을 보이고 있다 그리고 급속도로 증가하는 수요에 따라 무선 인터넷 서버는 대용량 트래픽을 처리할 수 있는 확장성이 요구되어지고 있다. 이에 본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 사용하여 앞에서 언급된 무선 인터넷의 문제와 요구들을 캐싱(Caching), 압축(Distillation) 및 클러스터 (Clustering)를 통하여 해결하려고 한다. TranSend는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버로 제안된 것이나 시스템적인(Systematic) 방법으로 확장성을 보장하지 못하고 불필요한 모듈간의 통신구조로 인해 복잡하다는 단점을 가진다. 기존 연구에서 시스템적인 방법으로 확장성을 보장하는 All-in-one 이라는 구조를 제안하였으나 이 역시 모듈간의 통신 구조가 복잡하고 캐시간 협동성이 없는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 모듈간의 단순한 통신 구조와 캐시간 헙동성을 가지는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버를 제안한다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 TranSend 시스템과 All-in-one 시스템에 비해 각각 54.86$\%$, 4.70$\%$의 성능 향상을 보였다. 캐시서버간 데이타를 공유할 수 있기 때문에 제안된 구조에서는 캐시서버 수에 무관하게 캐시 메모리 전체 크기를 일정하게 할 수 장점을 가진다. 반면에 All-in-one에서는 각 캐시서버가 모든 캐시 데이타를 가져야 하므로 캐시 메모리 전체 크기가 캐시 서버 수에 비례하여 증가한다.
버퍼 캐시는 스토리지의 느린 속도를 완충하는 중요한 역할을 하지만, 데이터의 유실을 막기 위한 주기적인 플러시 연산으로 인해 스마트폰에서 그 효과가 크게 떨어진다. 본 논문에서는 소량의 영속 메모리에 선택적인 플러시 정책을 적용하여 스마트폰 버퍼 캐시의 플러시 오버헤드를 크게 줄일 수 있음을 보인다. 이는 스마트폰 앱의 I/O 분석 결과 대부분의 파일 쓰기가 소량의 핫 데이터에 집중돼 있는 반면 상당 부분의 파일 데이터는 1회성 쓰기에 국한한다는 점에 근거한다. 제안하는 기법은 플러시 상황 발생 시 자주 수정되는 데이터를 영속 메모리로 우회 플러시하고 그렇지 않은 데이터만을 스토리지로 플러시한다. 이를 통해 스토리지 쓰기량을 크게 줄이는 동시에 영속 메모리의 공간 효율성을 높인다. 인기 있는 스마트폰 앱의 I/O 트레이스를 이용한 재현 실험을 통해 제안하는 기법이 스토리지 쓰기량을 평균 25.8%, 최대 37.8%까지 줄임을 보인다.
플래시 메모리는 우리 생활에 널리 사용되고 있는 휴대용 저장장치 중의 하나이다. 빠른 입출력 속도와 저전력, 무소음, 작은 크기 등의 장점을 가지나 덮어쓰기가 불가능하고 읽기/쓰기의 속도에 비해 소거 연산의 속도가 매우 느리다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 호스트와 플래시 메모리 사이에 버퍼 캐시를 두어 사용하고 있으며, 버퍼 캐시에 사용되는 교체 정책에 따라 플래시 메모리 장치의 성능이 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 블록 단위의 LRU 기법의 단점을 개선한 HPLRU 기법을 제안한다. HPLRU 기법은 최근에 자주 참조되었던 페이지인 핫 페이지 들을 모아 리스트를 만들어 관리하고, 이를 통해 페이지 적중률을 향상시키고 다른 페이지들로 인해 핫 페이지들이 소거되는 현상을 개선하였다. 이 알고리즘은 임의 데이터 패턴에 좋은 성능을 보이며 쓰기 발생 횟수를 많이 감소시키는 결과를 보였다.
대규모 웹 캐시 서버의 자원 이용도는 네트워크와 디스크 I/O 대기 시간에 주로 의존하고 또한 작업 부하 패턴에 있어 네트웍 사용이 폭주하는 시간과 새벽과 같은 한가한 시간간의 변동성이 심하다. 따라서, 한정된 자원범위에서 최상의 서비스를 제공키위해서는 절정기 동안 자원 이용도를 낮추고 이들 작업부하를 비절정기 때에 나누어 수행토록 함으로써 자원 활용도를 최대로 끌어 올리자는데, 연구의 목적이 있다 이를 위해 비절정기 동안 캐시압축 기법을 이용하여 디스크 입출력 작업을 미래예측 기법은 어느 점에서의 실제 작업 세트가 작았다는 것과 페이지 재사용 패턴의 정확한 예측은 물리적 메모리 크기의 캐시에서 높은 히트율을 생산할 것이라는 점을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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