Traditional technologies that are used to improve the performance of hard disk drives show many negative cases if they are applied to solid state drives (SSD). Access time and block sequence in hard disk drives that consist of mechanical components are very important performance factors. Meanwhile, SSD provides superior random read performance that is not affected by block address sequence due to the characteristics of flash memory. Practically, it is recommended to disable prefetching if a SSD is installed in a personal computer. However, this paper presents a combinational method of a prefetching scheme and a memory management that consider the internal structure of SSD and the characteristics of NAND flash memory. It is important that SSD must concurrently operate multiple flash memory chips. The I/O unit size of NAND flash memory tends to increase and it exceeded the block size of operating systems. Hence, the proposed prefetching scheme performs in an operating unit of SSD. To complement a weak point of the prefetching scheme, the proposed memory management scheme adaptively evicts uselessly prefetched data to maximize the sum of cache hit rate and prefetch hit rate. We implemented the proposed schemes as a Linux kernel module and evaluated them using a commercial SSD. The schemes improved the I/O performance up to 26% in a given experiment.
Recently heterogeneous storage system such as hybrid hard disk drive (H-HDD) combining flash memory and magnetic disk is launched, according as the read performance of NAND flash memory is enhanced as similar to that of hard disk drive (HDD) and the power consumption of NAND flash memory is reduced less than that of HDD. However, the read and write operations of NAND flash memory are slower than those of rotational disk. Besides, serious overheads are incurred on CPU and main memory in the case that intensive write requests to flash memory are repeatedly occurred. In this paper, we propose the Least Frequently Used-Hot scheme that replaces the data blocks whose reference frequency of read operation is low and update frequency of write operation is high, and the data flushing scheme that rearranges the data blocks into the multi-zone of the rotation disk. Experimental results show that the execution time of the proposed method is 38% faster than those of conventional LRU and LFU block replacement schemes in I/O performance aspect and the proposed method increases the life span of Non-Volatile Cache 40% higher than those of conventional LRU, LFU, FIFO block replacement schemes.
In this paper, we analyze the characteristics of machine learning workloads and, based on them, propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads. The core of machine learning workload is model training, and model training is a computationally intensive task. Performing machine learning workloads in a Kubernetes-based cloud environment in which the computing framework and storage are separated can effectively allocate resources, but delays can occur because IO must be performed through network communication. In this paper, we propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads performed in such an environment. In particular, we propose a new method of precaching data required for machine learning workloads into the distributed in-memory cache by considering Kubflow pipelines, a Kubernetes-based machine learning pipeline management tool.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.6
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pp.139-146
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2007
A hard disk. which can be classified as an external storage is usually capacious and economical. In spite of the attractive characteristics and efforts on the performance improvement, however, the operation of the hard disk is apparently slower than a processor and the advancement has also been slowly conducted since it is based on mechanical process. On the other hand. the advancement of the processor has been drastically performed as semiconductor technology does. So, disk I/O sub-system becomes bottleneck of computer systems' performance. For this reason. the research on disk I/O sub-system is in progress to improve computer systems' performance. In this paper, we proposed multi-level LRU scheme and then apply it to the computer systems with buffer cache and disk cache. By applying the proposed scheme to computer systems. the average access time to ask blocks can be decreased. The efficiency of the proposed algorithm was verified by simulation results.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.6
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pp.179-188
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2014
Due to the tremendous amount and its rapid increase of network traffic, the performance of network equipments are becoming an important issue. Network filtering is one of primary functions affecting the performance of the network equipment such as a firewall or a load balancer to process the packet. In this paper, we propose a cache based tri method to improve the performance of the existing tri method of searching for network filtering. When several packets are exchanged at a time between a server and a client, the tri method repeats the same search procedure for network filtering. However, the proposed method can avoid unnecessary repetition of search procedure by exploiting cache so that the performance of network filtering can be improved. We performed network filtering experiments for the existing method and the proposed method. Experimental results showed that the proposed method could process more packets up to 790,000 per second than the existing method. When the size of cache list is 11, the proposed method showed the most outstanding performance improvement (18.08%) with respect to memory usage increase (7.75%).
Lee, Minhoe;Kang, Dong Hyun;Kim, Junghoon;Eom, Young Ik
KIISE Transactions on Computing Practices
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v.21
no.1
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pp.88-93
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2015
In modern computer systems, DRAM is commonly used as main memory due to its low read/write latency and high endurance. However, DRAM is volatile memory that requires periodic power supply (i.e., memory refresh) to sustain the data stored in it. On the other hand, PCM is a promising candidate for replacement of DRAM because it is non-volatile memory, which could sustain the stored data without memory refresh. PCM is also available for byte-addressable access and in-place update. However, PCM is unsuitable for using main memory of a computer system because it has two limitations: high read/write latency and low endurance. To take the advantage of both DRAM and PCM, a hybrid main memory, which consists of DRAM and PCM, has been suggested and actively studied. In this paper, we propose a novel page replacement algorithm for hybrid main memory. To cope with the weaknesses of PCM, our scheme focuses on reducing the number of PCM writes in the hybrid main memory. Experimental results shows that our proposed page replacement algorithm reduces the number of PCM writes by up to 80.5% compared with the other page replacement algorithms.
As the price of flash memory continues to drop and the technology of flash SSD controller innovates, high performance flash SSDs with affordable prices flourish in the storage market. Nevertheless, it is hard to expect that flash SSDs will replace harddisks completely as database storage. Instead, the approach to use flash SSD as a cache for harddisks would be more practical, and, in fact, several hybrid storage architectures for flash memory and harddisk have been suggested in the literature. In this paper, we propose a new approach to use flash SSD as an extended buffer for main buffer in database systems, which stores the pages replaced out from main buffer and returns the pages which are re-referenced in the upper buffer layer, improving the system performance drastically. In contrast to the existing approaches to use flash SSD as a cache in the lower storage layer, our approach, which uses flash SSD as an extended buffer in the upper host, can provide fast random read speed for the warm pages which are being replaced out from the limited main buffer. In fact, for all the pages which are missing from the main buffer in a real TPC-C trace, the hit ratio in the extended buffer could be more than 60%, and this supports our conjecture that our simple extended buffer approach could be very effective as a cache. In terms of performance/price, our extended buffer architecture outperforms two other alternative approaches with the same cost, 1) large main buffer and 2) more harddisks.
Kim, Joung-Joon;Kang, Hong-Koo;Kim, Dong-Oh;Han, Ki-Joon
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.2
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pp.13-23
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2007
Recently there is growing Interest in LBS(Location Based Service) requiring real-time services and the spatial main memory DBMS for efficient Telematics services. In order to optimize existing disk-based multi-dimensional Indexes of the spatial main memory DBMS in the main memory, multi-dimensional index structures have been proposed, which minimize failures in cache access by reducing the entry size. However, because the reduction of entry size requires compression based on the MBR of the parent node or the removal of redundant MBR, the cost of MBR reconstruction increases in index update and the efficiency of search is lowered in index search. Thus, to reduce the cost of MBR reconstruction, this paper proposed the RSMBR(Relative-Sized MBR) compression technique, which applies the base point of compression differently in case of broad distribution and narrow distribution. In case of broad distribution, compression is made based on the left-bottom point of the extended MBR of the parent node, and in case of narrow distribution, the whole MBR is divided into cells of the same size and compression is made based on the left-bottom point of each cell. In addition, MBR was compressed using a relative coordinate and size to reduce the cost of search in index search. Lastly, we evaluated the performance of the proposed RSMBR compression technique using real data, and proved its superiority.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11b
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pp.790-793
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2003
라우터의 IP 주소검색은 라우터에 도착한 IP 패킷의 목적지 주소를 이용하여 적절한 출력링크를 검색하고 결정하는 것으로 고속 IP 주소검색은 초고속 라우터 개발에 필수적인 부분이다. 본 논문은 일반 PC에서도 고속의 라우팅 검색이 가능 하도록 2-단계 트라이를 이용하는 트라이 기반의 IP 주소검색 자료구조를 소개한다. 2-단계 트라이는 최소 크기의 포워딩 데이블을 구축, 접근속도가 빠른 캐시 메모리에 저장함으로써 고속의 검색이 지원된다.
트리의 검색은 어플리케이션에서 흔하게 사용되는 연산중 하나이다. 하지만 대부분의 트리는 연결 리스트 기반으로 생성되며 연결 리스트 트리 구조는 데이터의 지역성을 가지기 힘들기 때문에 트리구조의 검색을 동반한 응용은 캐시메모리 사용효율의 제약으로 인해 성능상의 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 연결 리스트 트리를 배열 기반의 트리로 변형하여 트리 검색 시 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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