임베디드 시스템에서의 캐시 메모리는 시스템의 성능에 큰 영향을 줄뿐만 아니라 전체 에너지 소비 중 $50\%$ 정도를 소비하고 있어 캐시 메모리의 성능과 에너지 소비는 큰 관심거리 중 하나다. 공정의 미세화로 캐시 메모리의 에너지 소비 중 누수 전류에 의한 에너지 소비의 비중이 더 커지고 있어, 정적 에너지 소비를 줄이기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 에너지 절약과 성능 향상은 손익 상쇄(Trade-off)관계에 있어 두 가지 목표를 동시에 달성하기는 힘들다. 본 논문에서는 성능 향상을 위하여 여러 가지 캐시 구조중 접속 속도가 가장 빠른 직접 사상 캐시를 사용하고, 완전 연관 캐시를 사용하여 직접 사상 캐시의 단정을 보완 할 수 있는 백업 캐시 시스템을 제안한다. 시스템 성능을 향상 시키면서 백업 캐시의 누수에너지를 절약하기 위해 직접 사상 캐시와 완전 연관 캐시를 서로 다른 한계 전압을 가지는 SRAM으로 구성한다. 직접 사상 캐시는 낮은 한계 전압의 SRAM로 구성하여 높은 성능을 내고, 완전 연관 캐시는 직접 사상 캐시에 비해 상대적으로 속도는 느리지만 누수 에너지가 적은 높은 한계 전압을 가지는 SRAM으로 구성하여 직접 사상 캐시를 보완하는 역할을 할 것이다.
R-Tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능에 최적이 되도록 구현한다. 최근에는 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-Tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 가능하였다. 그러나, 디스크 최적 R-Tree와 CPU 캐시 최적 R-Tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, 디스크 최적 R-Tree는 캐시 성능이 나쁘고, CPU 캐시 최적 H-Tree는 나쁜 디스크 성능을 보이는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크에 모두 최적인 R-Tree. TR-Tree를 제안한다. 먼저, 디스크 페이지 안에 들어가는 페이지 내부 트리의 높이와 단말, 중간 노드의 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 그리고, 이틀 이용하여 TR-Tree의 검색 연산에 필요한 캐시 미스 수를 최소화였고. TR-Tree의 검색 성능을 최적화하였다. 또한, 디스크 I/O 성능을 최적화하기 위해 메모리 노드들을 디스크 페이지에 잘 맞게 배치하였다. 여기에서 구현한 TR-Tree는 디스크 최적 R-Tree보다 삽입 연산에서 6에서 28배 정도 빨랐으며, 검색 연산에서는 1.28배에서 2배의 성능 향상을 보였다.
본 논문은 기존의 XIP 기법에서 발생할 수 있는 메모리 접근 성능저하를 해결하기 위한 동적 XIP 기법을 제안하였다. 동적 XIP 기법은 상대적으로 성능저하가 적을 것으로 예상되는 코드 페이지들을 동적으로 선택하여 XIP 영역으로 설정하고, 성능저하가 크게 나타날 것으로 예상되는 코드 페이지들을 램 캐시에 캐싱하여 성능을 향상시킨다. 본 논문은 램 캐시를 관리하기 위해 MIN 캐시 알고리즘 및 메모리 접근 비용을 고려한 오프라인 캐시 알고리즘과, 페이지 접근에 대한 최신성(Recency) 및 슬라이딩 윈도우에 저장된 페이지 접근 기록에 기반하여 메모리 접근 비용을 예측하는 온라인 캐시 알고리즘, 온라인 캐시 알고리즘의 램 캐싱 판단의 정확성을 높이는 기법을 제안하였다. 본 논문은 온·오프라인 알고리즘의 성능비교를 위해 시뮬레이터를 통해 성능을 평가하였고, 유용성을 시험하기 위해 온라인 알고리즘을 리눅스를 기반으로 구현하여 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 동적 XIP는 실제 구현한 환경에서 실험한 결과, 작은 크기의 캐시를 사용하고도 수행시간에서는 최대 27%, 에너지 소모량에서는 최대 24%의 성능이 향상됨을 보였다.
반도체 공정의 발달로 인해 하나의 칩에 많은 양의 소자를 넣는 것이 가능해지면서 상대적으로 넓어진 공간에서 캐시 메모리가 차지하는 공간의 비중이 증가하고 있다. 상대적으로 비중이 커진 캐시 메모리는 CPU가 소모하는 전력의 50%에 상당하는 전력을 소모하는 등 시스템의 성능뿐만 아니라 전력 소모에도 큰 영향을 주고 있다. 현재 시스템 성능 향상과 전력 소모 절감을 위하여 캐시 메모리의 논리적 구조를 개선하기 위한 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 다양한 용도로 사용되는 범용 시스템이 아닌 특정 응용분야에 최적화되어 사용되는 소규모 임베디드 시스템에 적합한 직접사상캐시를 위한 재구성 가능한 백업캐시를 제안하려고 한다. 제안하는 백업 캐시는 특정 레지스터 값을 이용해서 백업캐시를 재구성 가능하게 하여 응용분야에 따라 직접사상캐시의 성능 향상과 전력소모를 절감하도록 하여 시스템의 성능향상과 전력소모를 절감시키는 역할을 할 것이다.
캐시의 성능은 하드웨어 시스템에서 중요한 요인이다. 본 논문은 사운드 렌더링에 적합한 캐시 성능을 분석하기 위해 캐시 시뮬레이션을 진행한다. 또한 본 논문은 기하학적 방법(Geometric method)에서 사용하는 광선 추적(Ray tracing) 기반의 하드웨어 모델들과 캐시 성능을 향상시키기 위한 연구들을 소개한다. 캐시 시뮬레이션은 캐시 크기, 웨이, 블록에 대한 조건들에 대해 다양하게 진행된다. 다양한 시뮬레이션은 캐시 히트율에 영향을 미치는 요인을 찾을 수 있다. 본 논문은 캐시 시뮬레이션 결과와 실제 하드웨어 성능을 비교하여 사운드 렌더링에 적합한 캐시 성능을 분석한다.
멀티레벨 스토리지 접근은 클라우드 시스템, 가상화 환경, 네트워크 기반 스토리지 등 많은 컴퓨팅 환경에서 널리 사용되고 있다. 이러한 멀티레벨 스토리지의 접근성능을 향상시키려면, 되도록 하위 레벨의 스토리지로 요청이 일어나지 않게 하는 것이 중요하며, 이는 각 레벨의 버퍼캐시 성능이 큰 영향을 미친다. 다양한 버퍼캐시 알고리즘들 중 ARC 알고리즘은 동작의 간결성과 고성능으로 인해, 많은 워크로드에서 가장 좋은 성능을 보이는 캐시 알고리즘으로 알려져 있다. 그러나, ARC 알고리즘은 2차 레벨 버퍼캐시에서는 좋은 성능을 보이지 않는데, 이는 ARC 알고리즘이 멀티레벨 캐시의 특성을 반영하지 못하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 멀티레벨 캐시의 특성과 이를 반영한 M-ARC 라는 멀티레벨 버퍼캐시 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알로리즘은 기존 ARC에 비해 약 2배 이상 향상된 성능을 보여주고 있다.
RAID 시스템에서 디스크 캐시는 시스템 성능 향상에 중요한 요소 중 하나이다. 2단계 캐시는 1단계 캐시에 비해 우수한 성능을 보이고 시간적, 공간적 지역성에도 효율적이다. 제안된 캐시 시스템은 2 단계로 구성되어 1단계 캐시는 작은 블록 크기로 구성되어 세트 연관 사상 방식을 이용하고 2단계 캐시는 큰 블록 크기로 구성되어 전 연관 사상 방식을 사용한다. 본 논문에서는 특히 대용량 디스크 캐시에서 디스크입출력 시간을 향상시키고 효율적으로 일관성을 유지할 수 있는 디스크 제어기 상에 위치하는 RAID 5 디스크 캐시의 모델을 제시하여 적중률을 향상시켜 수행속도를 개선시키고자 한다.
최근 프로세서와 메인 메모리간의 속도 차이가 커지면서 캐시 실패가 메인 메모리에서 동작하는 R-Tree의 성능 저하에 미치는 영향이 커짐에 따라 캐시 실패를 줄여 캐시 성능을 개선하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 일반적인 캐시 성능 개선 방법은 엔트리 정보를 줄설 노드에 더 않은 엔트리를 저장함으로써 펜-아웃(fanout)을 증가시키고 캐시 실패를 최소화한다. 그러나 이러한 방법은 엔트리 정보를 줄이는 추가 연산으로 인해 갱신 성능이 떨어지고, 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패는 여전히 해결하지 못하고 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 선반입(prefetching)을 적용한 확장된 R-Tree인 PR-tree(Prefetching R-Tree)를 제안하고 평가하였다 PR-Tree는 펜-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 낮추기 위해 실제 캐시 라인의 정수 배인 노드를 생성하고, 선반입을 적용하여 노드 캐시로 인한 메모리 지연을 최소화하였다. 또한 접근할 노드를 선반입하여 노드간 이동시 발생하는 캐시 실패도 최소화하였다. PR-Tree는 실험에서 R-Tree보다 검색 연산에서 최대 38%의 성능 향상을 보였으며, 갱신 연산에서도 최대 30%의 성능 향상을 보였다.
R-tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능이 최적화 되도록 구현한다. 최근에는 주메모리 환경에서 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 성능을 높였다. 그러나, 디스크 최적 R-tree와 캐시 최적 R-tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, I/O 최적 R-tree는 캐시 성능이 나쁘고 캐시 최적 R-tree는 디스크 I/O 성능이 나쁜 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크 I/O에 모두 최적인 R-tree, PR-tree를 제안한다. 캐시 성능을 위해 PR-tree 노드의 크기를 캐시 라인 크기보다 크게 만든 다음 CPU의 선반입(prefetch) 명령어를 이용하여 캐시 실패 횟수를 줄이고, 트리 노드를 디스크 페이지에 낭비가 적도록 배치함으로써 디스크 I/O 성능도 향상시킨다. 또한, 이 논문에서는 PR-tree에서 검색 연산을 수행하는데 드는 캐시 실패 비용을 계산하는 분석 방법을 제시하고, 최적의 캐시와 I/O 성능을 보이는 PR-tree를 구성하기 위해, 가능한 크기의 내부 단말 노드, 중간 노드를 갖는 PR-tree 생성하여 성능을 비교하였다. PR-tree는 디스크 최적 R-tree보다 삽입 연산은 3.5에서 15.1배, 삭제 연산은 6.5에서 15.1배, 범위 질의는 1.3에서 1.9배, k-최근접 질의는 2.7에서 9.7배의 캐시 성능 향상이 있었다. 모든 실험에서 매우 작은 I/O 성능 저하만을 보였다.
인터넷이라는 환경이 우리의 생활의 일부로 자리잡으면서, 급속히 늘어난 사용자들의 요구는 그 만큼 네트워크의 현저한 부하증가를 일으키고 네트워크의 성능저하를 유발하며 속도 면에서도 빠른 응답을 원하는 사용자들의 욕구를 충족시키지 못하게 된다. 이에 대한 하나의 대응책이, 프락시 서버를 사용함으로써 네트워크 대역폭을 효과적으로 절약하고 서버 측의 부하를 감소시키며 사용자의 요청에 대한 빠른 응답이 가능하게 하는 것이다. 그러나 프락시 서버는 제한된 캐시용량 때문에 새 개체를 위한 공간확보를 위해 기존 개체를 제거해야 하는데, 캐시의 성능을 최대화하도록 하는 효율적인 캐시대체 정책이 필요하다. 기존의 대체정책이 캐시성능판단의 두 기준인 히트율(Hit Rate)과 바이트히트율(Byte Hit Rate)을 만족시키지 못하던지 흑은 불필요한 개체에 공간을 낭비하는 등 최대한치 공간활용을 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 캐시를 상위층과 하위충의 2단계로 나누어 운용하면서, 상위층은 분할된 여러개의 파티션으로 관리하여 히트율과 바이트율을 높게 유지하고 하위층은 상위의 각각의 파티션들에 추가적으로 필요한 캐시공간을 제공함으로서 동적인 파티션공간분할 효과를 제공하는 프락시 서버의 캐시구조와 캐시대체정책을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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