최근 소셜 미디어와 모바일 장비들의 발달로 인해 그래프 데이터들이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이와 함께 대용량 그래프 데이터 처리 과정에서 입출력 비용을 감소시키기 위한 캐싱 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 토폴로지의 특징인 그래프의 연결성과 과거의 서브 그래프 사용 이력을 고려하여 다중 계층 캐싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 캐시를 Used Data Cache와 Prefetched Cache로 구분한다. Used Data Cache는 자주 사용되는 서브 그래프 패턴에 따라 가중치를 부여하여 데이터를 캐싱하고 Prefetched Cache는 사용되지는 않았지만 최근 사용된 데이터의 주변 데이터들이 사용될 가능성이 높은 데이터를 캐싱한다. 그래프 패턴을 추출하기 위해 과거의 이력 정보를 활용하여 패턴을 추출하였다. 자주 사용되는 서브 그래프들이 다시 사용될 것을 예측하여 가중치를 부여하여 캐싱한다. 최근 사용된 데이터의 주변 데이터들이 사용 될 것을 예측하여 캐싱한다. 각각의 캐시에 캐싱된 데이터들을 관리하고 메모리가 가득 찰 경우 사용될 가능성이 낮은 데이터와 새로운 데이터를 교체하는 전략을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 캐싱 기법이 기존의 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 증명한다.
멀티미디어 응용프로그램의 데이터는 주소 간격이 일정한 스트리밍 패턴으로 참조되는 특성이 있다. 이러한 특성을 선인출방법에 적용하여 멀티미디어 응용프로그램의 수행속도를 향상시킬 수 있다. 참조예측표에 의한 선인출방법은 메모리 참조명령어의 과거 기록을 이용하여 규칙적으로 참조되는 메모리주소를 예측한다. 이 논문은 참조예측표를 사용하는 하드웨어 기반의 규칙 선인출방법에서 효율적인 참조예측표 운영방법을 제안한다. 참조예측표에 입력되는 메모리 참조명령어는 스칼라데이터 참조명령어와 스트리밍데이터 참조명령어로 구성된다. 스칼라데이터 참조명령어는 선인출에 사용되지 않으므로 스칼라데이터 참조명령어를 우선적으로 교체함으로서, 참조예측표를 효과적으로 사용할 수 있다. 이방법은 기존 FIFO 방법과 비교할 때, 선인출에 사용되는 스트리밍데이터 참조명령어를 참조예측표에 더 오래 유지함으로써, 선인출 성능이 향상된다.
이기종시스템 구조(HSA)는 두 유닛의 각각에 메모리 폴(pools)이 가상메모리를 통해 공유할 수 있게 됨에 따라 CPU와 GPU 아키텍처의 오랜 문제를 해결하였다. 그러나 물리적 실제 시스템에서는 가상메모리 처리를 위해 GPU와 GPU 사이의 빈번한 메모리 이동으로 병목현상(Bottleneck)과 일관성 요청(Coherence request)의 오버헤드를 갖게 된다. 본 연구는 CPU와 GPU간의 효율적인 메인 메모리 접근방안으로 퓨전프로세서 알고리즘을 제안하였다. CPU가 요청한 처리할 메모리 영역을 GPU의 코어에 맞게 분배 제어해주는 기능으로 작업관리자(Job Manager)와 Re-mapper, Pre-fetcher를 제안하였다. 이를 통해 CPU와 GPU간의 빈번한 메시지도 감소되고 CPU의 메모리주소에 없는 Page-Table 요청이 낮아져 두 매체간의 효율성이 증대되었다. 제안한 알고리즘의 검증 방안으로 QEMU(:short for Quick EMUlator)기반의 에뮬레이터를 개발하고 CUDA(:Compute Unified Device. Architecture), OpenMP, OpenCL 등의 알고리즘과 비교평가를 하였다. 성능평가 결과, 본 연구에서 제안한 융합 프로세서 구조를 기존과 비교했을 때 최대 198%이상 빠르게 처리되면서 메모리 복사, 캐시미스 등의 오버헤드를 최소화하였다.
상용화된 많은 SSD와 달리 DRAM-less SSD는 원가절감, 전력소모량 감소 등의 이유로 DRAM을 가지고 있지 않다. 따라서 DRAM의 부재로 인해 입출력 성능이 저하될 가능성이 존재하며, 이는 호스트의 메모리 일부를 SSD 컨트롤러가 사용할 수 있는 NVMe 인터페이스의 HMB 기능을 통해 개선할 여지가 있다. 본 논문에서는 현재 상용화된 여러 DRAM-less SSD가 DRAM을 가지고 있는 동급 SSD에 비해 실제로 입출력 성능이 떨어지지만 HMB 기능을 사용해 일부 개선하고 있으며, 이는 SSD 컨트롤러가 호스트의 메모리를 매핑테이블 캐시로 주로 사용하고 있기 때문이라는 점을 다양한 실험을 통해 증명한다.
데이터 응답 속도는 사용자 경험과 직결되기 때문에 클라우드 서비스의 중요한 이슈이다. 그렇기 때문에 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위하여 인-메모리 데이터베이스는 클라우드 기반 응용 프로그램에 널리 사용되고 있다. 하지만, 현재 인-메모리 데이터베이스는 대부분 연결리스트 기반의 해시 테이블로 구현되어 있어 상수 시간의 응답을 보장하지 못한다. 쿠쿠 해싱(cuckoo hashing)이 대안으로 제시되었지만, 할당된 메모리의 반만 사용할 수 있다는 단점이 있었다. 이후 버킷화 쿠쿠 해싱(bucketized cuckoo hashing)이 메모리 효율을 개선하였으나 삽입 연산시의 오버헤드를 여전히 극복하지 못하였다. 본 논문에서는 BCH의 삽입 성능과 탐색 성능을 동시에 향상시키는 데이터 관리 방법인 월 쿠쿠(wall cuckoo)를 제안한다. 월 쿠쿠의 핵심 아이디어는 버킷 내부의 데이터를 사용된 해시 함수에 따라 분리하는 것이다. 이를 통하여 버킷의 탐색 범위가 줄어들어 접근해야 하는 슬롯의 수를 줄일 수 있는데, 이렇게 탐색 연산의 성능이 향상되기 때문에 탐색 과정이 포함되어 있는 삽입 연산 또한 개선된다. 분석에 따르면, 월 쿠쿠에서의 슬롯 접근 횟수 기댓값은 BCH의 기댓값보다 작다. 우리는 월 쿠쿠와 BCH, 정렬 쿠쿠를 비교하는 실험을 진행하였으며, 각 메모리 사용률(10%-95%)에서 월 쿠쿠의 탐색 및 삽입 연산이 다른 기법보다 더 적은 슬롯 접근 횟수를 가지는 것을 보였다.
본 논문에서는 다중 프로세서 구조에서 캐쉬 메모리 동기화 시 생기는 전력 오버헤드를 줄이기 위한 애니캐스트 방식의 이벤트 드리븐(Event Driven) 동기화 방법을 제안한다. 제안하는 동기화 방법은 기본적인 동기화 프로토콜에서 SHI(Snoop Hit Invalidate) 또는 SHR(Snoop Hit Read) 발생 시, 락 권한 획득에 실패 하였을 때 발생하는 불필요한 폴링 동작을 줄여 줌으로서 버스 대역폭이 낭비되는 것을 막아주고, 통신에 의한 전력 오버헤드를 감소시켜준다. 더 나아가 브로드캐스트 방식의 이벤트 드리븐 동기화 방법에 비해 불필요한 절전 상태 변화로 인하여 생기는 트랜지션 전력을 줄여 전력 소모를 더욱 감소시킬 수 있다는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과 기존 스핀-락 방식에 비해 15.3% 정도의 에너지 절감효과를 얻을 수 있었고 브로드캐스트 방식에 비해서 4.7%의 에너지 절감 효과를 얻을 수 있었다. 따라서 제안하는 동기화 방법은 저전력 다중 프로세서 시스템에 적합한 방식이라고 할 수 있다.
웹을 통해 위치기반 서비스 등과 같은 다양한 지리정보 서비스를 사용하려는 사용자가 급격하게 증가하면서, 웹 지리정보시스템도 많은 다른 인터넷 정보시스템들과 같이 클러스터 기반 아키텍쳐로의 변화가 요구되고 있다. 즉, 사용자의 수에 상관없이 양질의 지리정보 서비스를 지속적이며 빠르게 제공하기 위해서는 비용대비 효율, 가용성과 확장성이 높은 클러스터 기반의 웹 지리정보시스템이 필요하다. 본 논문에서는 가용성과 확장성이 높은 클러스터 기반의 웹 지리정보시스템을 설계한다. 이를 위해 메모리 상주 공간 데이터베이스들을 클러스터의 각 노드로 구성하고 전체 데이터 영역 중 일부만을 복제 처리함으로써, 각 노드가 공간 질의에 대해 공간적 근접성을 이용한 캐시 역할을 수행하도록 한다. 또한, 제안된 시스템은 단순 영역 질의외에 연산 비용이 큰 공간 조인 연산을 효율적으로 처리한다. 본 논문에서는 성능평가를 통해 제안된 기법이 기존 기법에 비해 데이터 양이 많고, 클러스터의 노드 수가 증가할수록 각각 약 23%, 30%의 향상된 성능을 갖음을 보인다.
낸드 플래시는 기존의 하드디스크와 다르게 지움 연산이 필요하고 제자리 갱신이 불가능한 특성을 가지고 있어 플래시 전환 계층(FTL: Flash Translation Layer)을 사용한다. 하지만 플래시 전환 계층을 이용하는 방법은 사상 테이블의 사용에 따른 메모리 소비량이 많은 단점이 있어서 최근에는 사상 테이블을 사용하지 않는 색인 구조에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 이러한 연구들은 사상 테이블을 사용하지 않는 시스템에서 발생되고 있는 업데이트 파생문제를 해결하여야 한다. 논문에서는 이러한 업데이트 파생문제를 효과적으로 해결하고자 CL-트리(Cache List Tree)라 명명된 새로운 색인 구조를 제안한다. 제안하는 기법은 메모리상에 쓰기 연산이 이루어진 노드들의 주소를 다중 리스트로 이루어진 CL-트리에 저장함으로써, 추가적인 쓰기 연산을 줄일 뿐만 아니라 자주 접근되는 노드에 대하여 빠르게 접근할 수 있기 때문에 탐색 측면에서도 뛰어난 성능을 보인다. 성능평가 결과 제안하는 CL-트리 구조는 작업 수행 속도에서 기존의 B+ 트리와 주요 관련 연구에 비해 삽입 속도는 최대 173%, 탐색 속도는 179% 향상되었음을 보였다.
분산 공유 메모리(distributed shared memory) 시스템에서 캐쉬는 메모리 접근 지연과 통신 부하 줄임으로 성능을 향상시킬 수 있으나 캐쉬일관성 문제를 해결하여야 한다. 본 논문은 DSM 시스템에서 캐쉬일관성 문제를 해결하고 성능을 향상시킬 수 있는 새 디렉터리 프로토콜을 제안한다. 캐시 일관성을 유지하기 일정거리 이내에 있는 처리기는 전체 디렉터리 기법처럼 비트 벡터를 사용하여 통신 오버헤드를 줄일 수 있다. 그리고 일정거리 이상에 있는 처리기는 포인터를 디렉터리 풀에 저장한다. 이 비트 벡터와 디렉터리 풀의 사용은 불필요한 캐쉬 무효화를 방지하므로 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안한 기법은 제한 디렉터리 기법보다 통행량을 66%까지 줄일 수 있으며 동적할당 디렉터리 기법보다 디렉터리 접근 회수도 27%까지 각각 줄일 수 있다.
본 연구에서는 Coloring 기법을 적용한 Gauss-Seidel 해법의 연산 성능을 분석하기 위해 2차원과 3차원 전도 열전달 문제를 다양한 격자 크기에서 해석하였다. 지배방정식의 이산화는 유한차분법과 유한요소법을 사용하였다. CPU의 경우에는 상대적으로 작은 격자계에서 연산 성능이 좋으며, 계산에 사용되는 메모리의 크기가 캐시메모리보다 크게 되면 연산 성능이 급격히 떨어진다. 반면에, GPU는 메모리 지연시간 숨김 특성으로 인하여 격자의 수가 충분히 많을 때 연산 성능이 좋다. GPU에 기반한 Colored Gauss-Seidel 해법은 단일 CPU를 이용한 연산에 비해서 각각 최대 7배의 속도 향상을 보인다. 또한, GPU 기반에서 Colored Gauss-Seidel 해법은 Jacobi 보다 약 2배 빠름을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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