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.
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.
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.
캐시 서버 클러스터에서의 캐싱은 인터넷 트래픽 및 웹 유저의 요청 및 응답 시간을 줄여주는 효과를 가진다. 이때, 캐시의 히트율(Hit ratio)을 증가시키는 한 가지 방법은 해시 함수를 이용하여 캐시가 협동성(Cooperative Caching)을 가지도록 하는 것이다. 캐시가 협동성을 가진다는 것은 캐시 서버 수와 무관하게 캐시 메모리 전체 크기를 일정하게 할 수 있다는 것을 의미한다. 반면에 캐시가 협동성을 가지지 않는다면 각 캐시 서버가 모든 캐시 데이터를 가져야 하므로 캐시 메모리 전체 크기가 캐시 서버 수에 비례하여 증가한다. 해싱을 이용한 방법의 문제점은 해시의 특성으로 인해 클라이언트의 요청이 일부 캐시 서버로 집중되고 전체 캐시 서버 클러스터의 성능이 일부 캐시 서버에 종속된다는 점이다. 이에 본 논문에서는 동적 서버 정보를 이용하여 클라이언트의 요청을 일부 캐시 서버가 아닌 전체 캐시 서버에 균일하게 분포시키는 방법을 제안한다. 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였고 실험 결과는 기존 방법에 비해 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고 이에 따라 전체 캐시 서버 클러스터의 성능이 향상됨을 확인하였다.
공간적 지역성(spatial locality) 및 시간적 지역성(temporal locality)을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 고성능 데이터 캐시 구조를 제안한다. 제안된 캐시 메모리는 하드웨어 프리패치 유닛과 큰 블록 크기를 갖는 직접사상(DM: direct mapped) 캐시와 작은 블록 크기를 갖는 완전 사상(FA: fully associative) 캐시의 하위 캐시 유닛으로 구성된다. 공간적 지역성은 블록 데이터를 패치하여 직접 사상 캐시에 저장함으로써 보장되며, DM 캐시 히트가 발생한 경우에 그 이웃 데이터 블록을 프리패치 함으로써 최적화 된다. 시간적 지역성은 작은 블록 데이터가 DM 캐시로부터 제거 될때 그 블록의 과거 기록에 따라서 중요한 데이터는 완전사상 캐시에 저장함으로써 보장된다. Spec2000 벤치 마크 프로그램에 대한 실험 결과에 의하면 제안된 캐시 구조는 비슷한 크기의 직접사상 캐쉬, 4웨이 연관사상(4 way set associative cache) 및 SMI(selective-mode intelligent cache) 캐쉬 [8]등의 기존의 구조에 비해서 미스 비율(miss rate)을 평균적으로 $12.53\sim23.62%$ 그리고 AMAT(average memory access time)를 평균적으로 $14.67\sim18.60%$ 줄일 수 있음을 증명하였다.
최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 기하급수적으로 데이터가 급증하고 있다. 기존 디스크 기반 분산 파일 시스템은 I/O 처리 비용 및 병목 현상으로 인해 데이터 처리나 데이터 접근 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 메모리에 데이터를 관리하는 캐시 기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 분산 메모리 환경에서 부하 분산을 처리하기 위한 캐시 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 메모리의 크기가 서로 상이한 환경에서 메모리 크기에 따라 데이터를 분배하고 노드의 부하가 발생할 경우 핫 데이터를 재분배한다. 또한, 캐시 항목의 재사용 가능성, 사용 빈도수, 접근 시간을 고려한 캐시 교체 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 분산 캐시 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.
Lee, Sangmin;Kim, Jongwan;Kim, Ji Young;Oh, Dukshin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권6호
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pp.99-107
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2020
본 논문에서는 모바일 기기에서 앱 실행 시 데이터 접근 속도를 향상하기 위해 사용하는 모바일 캐시의 특징을 분석하고 캐시 데이터 접근 실험을 통해 모바일 캐시의 중요성을 검증한다. 지난 10년간 모바일 기기 시장은 빠른 속도로 성장하였지만, 배터리가 제한적이고, 기기의 크기와 가격이 고려돼야 하므로 속도가 빠른 하드웨어를 사용하기 어렵다. 따라서 캐시 메모리와 같이 메모리 완충 구조를 통해 성능을 보완한다. 본 논문의 주요분석 대상은 캐시 메모리 크기, 캐시의 계층구조 그리고 교체방식과 그에 따른 모바일 성능을 확인한다. 시뮬레이션 데이터는 마이크로프로세서 시스템 연구에서 캐시 성능 확인용으로 사용한 데이터를 사용하였다. 실험결과 모바일 기기에서 캐시 메모리를 사용할 때 데이터에 대한 평균 접근 속도는 캐시 메모리가 없을 때 보다 10배의 성능향상을 보였으며 결과적으로 캐시 메모리는 같은 사양일 때 모바일 기기의 성능향상에 도움이 되는 것으로 나타났다.
산업용 IoT는 비용 효율적이고 넓은 커버리지를 제공하는 무선 메쉬 네트워크에 관심이 많았다. 하지만, 무선 메쉬 네트워크는 멀티홉 환경의 심각한 성능 절하를 겪는다. 이를 극복하기 위해 메쉬 라우터에 캐시를 장착하는 연구가 많았으나 캐시 파워 소모 모델 연구는 적었다. 최근 캐시 파워 효율 기반 모델은 캐시까지 콘텐츠 전달 파워를 모두 측정했기 때문에 무선 메쉬 네트워크에서 쓰기에 부적절합니다. 본 논문은 CPU의 동작속도가 캐시 크기에 비례한다는 사실을 이용하여 캐시 적중률 기반 파워 소모 모델을 제안하고, 기존 캐시 파워 효율 기반 소모 모델과 비교하여 정확하게 측정되었다. 제안된 캐시 적중률 기반 파워 소모 모델은 산업용 IoT에서 무선 메쉬 네트워크를 구성할 시 에너지 효율적인 캐시 운용을 위한 참조 모델로 활용되길 기대합니다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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