본 논문은 고성능 스토리지를 사용하는 환경에서 대규모 그래프를 분석을 위한 GPU 기반 그래프 분석 엔진의 I/O 최적화 전략을 제안한다. 사전 실험을 통해 최신 GPU 기반 그래프 엔진인 RealGraphGPU 가 고성능 스토리지의 대역폭을 충분히 활용하지 못하고 있음을 발견하였다. 이를 개선하기 위해 (1) User-space I/O, (2) Asynchronous I/O 두 가지 최적화 전략을 적용하였으며, 실험을 통해 두 전략이 RealGraphGPU 의 그래프 분석 성능 향상시키는 데 효과적임을 확인하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.237-245
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2023
In the cloud service, system resource such as CPU, memory, I/O bandwidth are shared among multiple users. Particularly, in Linux containers environment, I/O bandwidth is distributed in proportion to the weight of each container through the BFQ I/O scheduler. However, since the I/O scheduler can only be applied to conventional block storage devices, it cannot be applied to Zoned Namespace(ZNS) SSD, a new storage interface that has been recently studied. To overcome this limitation, in this paper, we implemented a weighted proportional I/O bandwidth sharing scheme for ZNS SSDs in dm-zoned, which emulates conventional block storage using ZNS SSDs. Each user receives a different amount of budget, which is required to process the user's I/O requests based on the user's weight. If the budget is exhausted I/O requests cannot be processed and requests are queued until the budget replenished. Each budget refill period, the budget is replenished based on the user's weight. In the experiment, as a result, we can confirm that the I/O bandwidth can be distributed on their weight as we expected.
늘어가는 자원의 사용과 데이터의 양에 따라 클라우드 시스템의 사용이 대두되고 있는 가운데, 클라우드 환경에서 가상 머신을 효율적으로 사용하는 방법에 대한 많은 기법이 제시되고 있다. 이 중 하나가 호스트 머신 메모리 사용의 오버커밋먼트를 방지하는 것인데 가상 머신들끼리 되도록 같은 파일을 메모리 사상해서 사용하자는 것이다. 이 때 사용한 mmap() 함수는 스토리지 스택을 사용하지 않고 I/O를 할 수 있는 등의 장점을 가지고 있지만 확장성이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 가상머신들이 mmap()을 사용해서 호스트 메모리를 접근할 때 발생하는 문제점을 짚어보고 이것을 해결할 수 있도록 새로운 mmap() I/O path를 제안한다. 개선된 mmap() I/O path는 수행시간을 40% 가량 향상 시켰다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권1호
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pp.1-6
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2017
This paper presents an optimized adoption of NVM for the storage system of heterogeneous applications. Our analysis shows that a bulk of I/O does not happen on a single storage partition, but it is varied significantly for different application categories. In particular, journaling I/O accounts for a dominant portion of total I/O in DB applications like OLTP, whereas swap I/O accounts for a large portion of I/O in graph visualization applications, and file I/O accounts for a large portion in web browsers and multimedia players. Based on these observations, we argue that maximizing the performance gain with NVM is not obtained by fixing it as a specific storage partition but varied widely for different applications. Specifically, for graph visualization, DB, and multimedia player applications, using NVM as a swap, a journal, and a file system partitions, respectively, performs well. Our optimized adoption of NVM improves the storage performance by 10-61%.
빅데이터 분석을 위한 Hadoop 환경에서 고성능 저장장치인 SSD에 대한 중요성이 증가하면서 일반적으로 사용되는 저장장치인 HDD와 혼합하여 사용하는 연구들이 주목 받고 있다. 특히 SSD를 HDD의 캐시로 사용했을 때 저장장치에 대한 I/O 성능을 향상할 수 있다는 연구 결과들이 있다. 본 연구는 이를 바탕으로 SSD를 HDD의 캐시로 사용한다. HDFS는 저장장치에 접근하여 I/O를 수행하는데 기존에는 로컬 서버에서 캐시 미스가 발생한 경우 로컬 HDD로 접근한다. 이러한 방식은 접근하는 데이터에 따라 SSD의 높은 Bandwidth를 활용하지 못하게 되는 경우를 발생시키고 그 결과 특정 서버의 I/O 지연으로 전체 분산 처리의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 HDFS 레벨에서 로컬 서버의 HDD와 데이터 복제본들이 저장된 원격 서버의 SSD에서 I/O를 수행하는 경우에 대해 수식을 통해 비용을 비교한다. 그 결과 항상 기대 성능이 높은 저장 장치를 선택하여 데이터를 읽어오게 함으로써 기존 방식보다 성능이 개선될 수 있음을 입증한다.
클러스터 컴퓨터에 있어서 I/O 중심적인 응용을 효과적으로 처리하기 위해서는 통합 I/O 하부 구조를 지원하는 단일 I/O 공간(SIOS)이 필수적으로 구현되어야 한다. SIOS 서비스는 클러스터 컴퓨터 내의 어느 노드에서든지 자신 혹은 원격 노드에 위치한 주변기기 및 하드 디스크들을 직접 액세스할 수 있도록 전역 I/O 주소 공간을 구축해준다. 본 논문에서는 리눅스 클러스터에서 프리웨어들만을 이용하여 SIOS를 구현하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 ENBD를 이용한 디바이스 드라이버 레벨과 S/W RAID 및 NFS를 이용한 파일 시스템 레벨에서 구현되었다. 이 방법의 주요 장점은 프리웨어들만을 이용하기 때문에 구현이 용이하고 비용이 거의 들지 않는다는 것이다. 또한 본 연구에서 사용한 프리웨어들은 공개 소스이기 때문에 다른 플랫폼에서도 약간의 수정을 통하여 적용이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 장점을 가지면서도 실험 결과에서 나타난 I/O 처리율은 커널 수준에서 별도로 개발된 디바이스 드라이버를 사용하는 CDD보다 쓰기 동작에서는 최대 5.5배, 읽기 동작에서는 2.3배정도 더 높게 나타났다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제11권3호
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pp.43-52
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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 disk blocks can be decreased. The efficiency of the proposed algorithm was verified by simulation results.
Hahn, Woo-Jong;Yoon, Suk-Han;Lee, Kang-Woo;Dubois, Michel
ETRI Journal
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제20권4호
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pp.301-326
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1998
In this paper, we have modeled and evaluated a new parallel processing system called Scalable Parallel computer Architecture based on Xbar (SPAX) for commercial applications. SMP systems are widely used as servers for commercial applications; however, they have very limited scalability. SPAX cost-effectively overcomes the SMP limitation by providing both scalability and application portability. To investigate whether the new architecture satisfies the requirements of commercial applications, we have built a system model and a workload model. The results of the simulation study show that the I/O subsystem becomes the major bottleneck. We found that SPAX can still meet the I/O requirement of the OLTP workload as it supports flexible I/O subsystem. We also investigated what will be the next most important bottleneck in SPAX and how to remove it. We found that the newly developed system network called Xcent-Net will not be a bottleneck in the I/O data path. We also show the optimal configuration that is to be considered for system tuning.
최근 고속 네트워크와 저장 기술의 발전으로 인하여 대용량 데이터 분산 처리 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 그러나 가상 머신 환경에서 대용량 데이터 분산처리 시스템을 구성할 경우 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 가상 머신 환경에서 Hadoop 클러스터를 활용할 때 가상 데이터 노드의 개수에 따른 I/O 대역폭 최적화에 대한 실험을 하고 평가를 한다. 본 논문에서 수행한 실험 결과는 가상 머신 환경에서 I/O 대역폭 밸런싱(balancing)을 지원하는 Hadoop Scheduler의 개발 연구에 사용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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