In recent years, semiconductor-based storage devices such as flash memory (SSDs) have been developed to high performance. In addition, a trend has been observed of optimally utilizing resources such as the central processing unit (CPU) and memory of the internal controller in the storage device according to the needs of the application. This concept is called In-Storage Processing (ISP). In a storage device equipped with the ISP function, it is possible to process part of the operation executed on the host system, thus reducing the load on the host. Moreover, since the data is processed in the storage device, the data transferred to the host are reduced. In this paper, we propose a method to optimize graph query processing by utilizing these ISP functions, and show that the optimized graph processing method improves the performance of the graph 500 benchmark by up to 20%.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.48
no.7
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pp.48-56
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2011
Recently, new storage device SSD(Solid State Disk) based on NAND flash memory is gradually replacing HDD(Hard Disk Drive) in mobile device and thus a variety of research efforts are going on to find the cost-effective ways of performance improvement. By increasing the NAND flash channels in order to enhance the bandwidth through parallel processing, DRAM buffer which acts as a buffer cache between host(PC) and NAND flash has become the bottleneck point. To resolve this problem, this paper proposes an efficient low-cost scheme to increase SSD performance by improving DRAM buffer bandwidth through scheduling techniques which utilize DRAM multi-banks. When both host and NAND flash multi-channels request access to DRAM buffer concurrently, the proposed technique checks their destination and then schedules appropriately considering properties of DRAMs. It can reduce overheads of bank active time and row latency significantly and thus optimizes DRAM buffer bandwidth utilization. The result reveals that the proposed technique improves the SSD performance by 47.4% in read and 47.7% in write operation respectively compared to conventional methods with negligible changes and increases in the hardware.
Recently, data production has seen explosive growth, and the storage systems to store these big data safely and quickly is evolving in various ways. A typical configuration of storage systems is the use of SSDs with fast data processing speed as a RAID group that can maintain reliable data. However, since NAND flash memory, which composes SSD, has the feature that deterioration if writes more than a certain number of times are repeated, can increase the likelihood of simultaneous failure on multiple SSDs in a RAID group. And this can result in serious reliability problems that data cannot be recovered. Thus, in order to solve this problem, we propose a method of throttling IOs so that each SSD within a RAID group leads to a different life-end. The technique proposed in this paper utilizes SMART to control the state of each SSD and the number of IOs allocated according to the data pattern used step by step. In addition, this method has the advantage of preventing large amounts of concurrency defects in RAID because it induces differential lifetime finishes of SSDs.
NAND Flash memory has been growing popular storage device for the last years because of its low power consumption, fast access speed, shock resistance and light weight properties. However, it has the distinct characteristics such as erase-before-write architecture, asymmetric read/write/erase speed, and the limitation on the number of erasure per block. Due to these limitations, various Flash Translation Layers (FTLs) have been proposed to effectively use NAND flash memory. The systems that adopted the conventional FTL may result in severe performance degradation by the hot data which are frequently requested data for overwrite in the same logical address. In this paper, we propose a novel FTL algorithm called Adaptive Flash Translation Layer (AFTL) which uses sector mapping method for hot data and log-based block mapping method for cold data. Our system removes the redundant write operations and the erase operations by the separating hot data from cold data. Moreover, the read performance is enhanced according to sector translation that tends to use a few read operations. A series of experiments was organized to inspect the performance of the proposed method, and they show very impressive results.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.07a
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pp.80-83
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2003
In this paper, the programming characteristics of the multi-bit devices based on SONOS structure are investigated. Our devices have been fabricated by $0.35\;{\mu}m$ complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) process with LOCOS isolation. In order to achieve the two-bits per cell operation, charges must be locally trapped in the nitride layer above the channel near the junction. Channel hot electron (CHE) injection for programming can operate in multi-bit using localized trap in nitride film. CHE injection in our devices is achieved with the single power supply of 5 V. To demonstrate CHE injection, substrate current (Isub) and one-shot programming curve were investigated. The multi-bit operation which stores two-bit per cell is investigated with a reverse read scheme. Also, hot hole injection for fast erasing is used. Due to the ultra-thin gate dielectrics, our results show many advantages which are simpler process, better scalability and lower programming voltage compared to any other two-bit storage flash memory. This fabricated structure and programming characteristics are shown to be the most promising for the multi-bit flash memory.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.48
no.8
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pp.45-52
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2011
Flash memory is becoming widely prevalent in various area due to high performance, non-volatile features, low power, and robust durability. As price-per-bit is decreased, NAND flash based SSDs (Solid State Disk) have been attracting attention as the next generation storage device, which can replace HDDs (Hard Disk Drive) which have mechanical properties. Especially for the single package SSD, if channel number or FIFO buffer size per channel increases to improve performance, the size of a controller and I/O pin count will increase linearly with channel numbers and form factor will be affected. We propose a novel technique which can minimize form factor by optimizing the number of NAND flash channels and the size of interface FIFO buffer in the SSD. For SSD with 10 channel and double buffer, the experimental results show that buffer block size can be reduced about 73% without performance degradation and total size of a controller can be reduced about 40% because control block per channel and I/O pin count decrease according to decrease channel number.
Seo, Hyun-Min;Kwon, Oh-Hoon;Park, Jun-Seok;Koh, Kern
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.16
no.3
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pp.371-375
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2010
SSD is a storage medium based on NAND Flash memory. Because of its short latency, low power consumption, and resistance to shock, it's not only used in PC but also in server computers. Most SSDs use FTL to overcome the erase-before-overwrite characteristic of NAND flash. There are several types of FTL, but page mapped FTL shows better performance than others. But its usefulness is limited because of its large memory footprint for the mapping table. For example, 64MB memory space is required only for the mapping table for a 64GB MLC SSD. In this paper, we propose a novel caching scheme for the mapping table. By using the mapping-table-meta-data we construct a fully associative cache, and translate the address within O(1) time. The simulation results show more than 80 hit ratio with 32KB cache and 90% with 512KB cache. The overall memory footprint was only 1.9% of 64MB. The time overhead of cache miss was measured lower than 2% for most workload.
Recently, NAND flash memory is being used as the swap device of virtual memory as well as the file storage of mobile systems. Since temporal locality is dominant in page references of virtual memory, LRU and its approximated CLOCK algorithms are widely used. However, cost of a write operation in flash memory is much larger than that of a read operation, and thus a page replacement algorithm should consider this factor. This paper analyzes virtual memory read/write reference patterns individually, and observes the ranking inversion problem of temporal locality in write references which is not observed in read references. With this observation, we present a new page replacement algorithm considering write frequency as well as temporal locality in estimating write reference behaviors. This new algorithm dynamically allocates memory space to read/write operations based on their reference patterns and I/O costs. Though the algorithm has no external parameter to tune, it supports optimized implementations for virtual memory systems, and also performs 20-66% better than CLOCK, CAR, and CFLRU algorithms.
Recently, With the recent rapid development of technology, the amount of data generated by various systems is increasing, and enterprise servers and data centers that have to handle large amounts of big data need to apply high-stability and high-performance storage devices even if costs increase. In such systems, SSD(solid state disk) that provide high performance of read/write are often used as storage devices. However, due to the characteristics of reading and writing on a page-by-page basis, erasing operations on a block basis, and erassing-before-writing, there is a problem that performance is degraded when duplicate writes occur. Therefore, in order to delay this performance degradation problem, over-provision technology of SSD has been applied internally. However, since over-provided technologies have the disadvantage of consuming a lot of storage space instead of performance, the application of inefficient technologies above the right performance has a problem of over-costing. In this paper, we proposed a method of measuring the performance and cost incurred when various over-provisions are applied in an SSD and predicting the system-optimized over-provided ratio based on this. Through this research, we expect to find a trade-off with costs to meet the performance requirements in systems that process big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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