임베디드 시스템은 특별한 목적을 수행하기 위해 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 결합시킨 것이다. 임베디드 시스템은 일반 데스크탑보다 작은 규모의 하드웨어에서 운영된다. 임베디드 시스템은 파워, 공간, 메모리 등의 여러 가지 환경적 요소에 제약을 받는다. 그리고 임베디드 시스템은 실시간으로 동작하기 때문에 임베디드 시스템에서 소프트웨어의 실패는 일반 데스크탑에서보다 훨씬 심각한 문제를 발생시킨다. 따라서 임베디드 시스템은 주어진 자원을 효율적으로 사용하여야 하고 임베디드 시스템의 실패율을 낮춰야만 한다. 치명적인 문제를 발생시킬 수 있는 임베디드 시스템의 실패의 원인 중 하나가 메모리에 관련한 문제이다. 임베디드 시스템 특정상 메모리 문제는 크게 하드웨어 기반의 메모리 문제와 소프트웨어 기반의 메모리 문제로 분류된다. 소프트웨어 기반의 메모리에 관련한 문제는 Memory Leak, Freeing Free Memory, Freeing Unallocated Memory, Memory Allocation Failed, Late Detect Array Bounds Write, Late Detect Freed Memory Write 등과 같은 것들이 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템의 메모리 관련에 대한 문제점을 파악하고 관련 툴을 연구하여 그 문제점들을 효율적으로 해결할 수 있는 기법을 점증적으로 연구하고자 한다.
Recently, hybrid transactional memory (HyTM) has gained much interest from researchers because it combines the advantages of hardware transactional memory (HTM) and software transactional memory (STM). To provide the concurrency control of transactions, the existing HyTM-based studies use a bloom filter. However, they fail to overcome the typical false positive errors of a bloom filter. Though the existing studies use a global lock, the efficiency of global lock-based memory allocation is significantly low in multi-core environment. In this paper, we propose an efficient hybrid transactional memory scheme using near-optimal retry computation and sophisticated memory management in order to efficiently process transactions in multi-core environment. First, we propose a near-optimal retry computation algorithm that provides an efficient HTM configuration using machine learning algorithms, according to the characteristic of a given workload. Second, we provide an efficient concurrency control for transactions in different environments by using a sophisticated bloom filter. Third, we propose a memory management scheme being optimized for the CPU cache line, in order to provide a fast transaction processing. Finally, it is shown from our performance evaluation that our HyTM scheme achieves up to 2.5 times better performance by using the Stanford transactional applications for multi-processing (STAMP) benchmarks than the state-of-the-art algorithms.
As the suitability of berth allocation will ultimately have a significant influence on the performance of a berth, a great deal of attention should be given to berth allocation. Generally, a berth allocation problem has conflicting factors between servers and users. In addition, there is uncertainty in great extent caused by various factors such as departure delay, inclement weather on route, poor handling equipment, a lack of storage space, and other factors contribute to the uncertainty of arrival and berthing time. Thus, it is necessary to establish berth allocation planning which reflects the positions of interested parties and the ambiguity of parameters. For this, a berth allocation problem is formulated by fuzzy 0-1 integer programming introducing the concept of maximum Position Shift(MPS). But, the above approach has limitations in terms of computational time and computer memory when the size of problem is increased. It also has limitations with respect to the integration of other sub-systems such as ship planning system and yard planning system. For solving such problem, this paper focuses particularly on developing an efficient heuristic algorithm as a new technique of getting an effective solution. And also the suggested algorithm is verified through the illustrative examples and empirical appalicaton to BCTOC.
대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.
플래시 메모리는 비휘발성, 저전력, 빠른 입출력, 충격에 강함 등과 같은 많은 장점으로 스마트 기기 및 임베디드 시스템의 저장매체로 많이 사용되고 있다. 낸드(NAND) 플래시에 사용되는 파일시스템(File System)은 대표적으로 YAFFS2, JFFS2, UBIFS 등이 있다. 본 논문에서는 최근 리눅스 커널에 포함된 UBIFS 파일시스템에 메모리 할당을 달리하여 I/O 성능을 실험한다. 제안한 I/O 성능 분석은 순차접근 방법과 랜덤접근으로 분류하고, 메모리 할당은 kmalloc(), vmalloc(), kmem_cache()를 사용하여 6가지 유형으로 나누어 실험하였다. 실험을 통하여 6가지 유형 중 UBI 서브시스템과 UBIFS에 vmalloc()과 kmalloc()을 적용한 2번째 유형이 순차읽기 12.45%, 순차다시쓰기 11.23%의 빠른 성능을 보였으며 랜덤 읽기에는 7.82% 랜덤 쓰기에서는 6.90%의 성능 향상을 보였다.
일반적으로 희소 볼륨 데이터에 대하여 고정적인 메모리 할당 방식을 사용할 경우 상당한 메모리 공간 낭비가 발생하며, 이는 대용량의 고해상도 볼륨 데이터의 경우 더 심각한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 불필요한 메모리 낭비를 개선하기 위하여 고정적인 메모리 공간이 아닌, 유효한 정보가 저장된 복셀 만을 효과적으로 저장하는 볼륨 데이터 표현 방법을 제안하고, 이를 기존의 정적인 메모리 할당 방법, 팔진 트리 그리고 복셀 해싱 방법과 메모리 사용량 및 연산 속도 측면에서 비교 분석한다. 특히 GPU 기반의 마칭 큐브 방법의 구현에 있어 본 논문에서 제안하는 방법과 복셀 해싱 방법을 비교 분석 한다.
최근 스마트폰의 성능이 급격히 향상되고 모바일 플랫폼에서 백그라운드 앱의 실행이 늘면서 모바일 환경의 멀티태스킹이 활성화되고 있다. 모바일 환경에서는 종래의 데스크탑 및 서버 응용들과 달리 응답시간이 중요한 대화형 작업들이 대부분을 차지하고 있으며, 일부 응용은 데드라인이 존재하는 실시간 작업에 해당된다. 본 논문에서는 스마트폰에서 실시간 작업과 대화형 작업이 동시에 실행될 때 메모리 관리를 어떻게 함으로써 이질적인 멀티태스킹 환경의 요구사항을 충족할 수 있는지에 대해 연구한다. 본 논문에서는 실시간 작업의 요구 조건 만족을 위해 필요한 메모리 크기를 분석 및 모델링하고 이에 기반해서 멀티태스킹 작업 간의 메모리를 할당하는 방안을 제안한다. 이종 앱의 스토리지 접근 트레이스를 추출하고 이에 기반한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 실시간 작업의 요구를 일정 수준으로 보장하면서 대화형 작업에 합리적인 성능을 제공함을 확인하였다.
많은 연구들을 통해 수행 속력, 효율성, 용이성, 안전성을 위하여 메모리 관리 기법들을 개선시켰다. 그러한 방법들 중에서 지역별 메모리 관리 기법은 각각의 객체 할당 위치에서 따라 정해진 지역에 할당 시키고 그 지역이 제거된다면 그 곳에 할당된 모든 객체의 메모리를 반환하는 방법이다. 본 논문에서는 메모리 제약적인 환경에서 힙 메모리 사용량을 줄이기 위해 로컬 지역을 재사용하는 방법을 제시한다. 기본 아이디어는 현재 함수가 수행될 동안 사용하지 않는 상위 로컬 지역을 재사용하는 것이다. 이러한 방법을 사용함으로써 메모리 제약적인 환경에서 메모리의 한계를 극복할 수 있을 것이다.
Virtually every digital signal processors(DSPs) support on-chip multi- memory banks that allow the processor to access multiple words of data from memory in a single instruction cycle. Also, all existing fixed-point DSPs have irregular architecture of heterogeneous register which contains multiple register files that are distributed and dedicated to different sets of instructions. Although there have been several studies conducted to efficiently assign data to multi-memory banks, most of them assumed processors with relatively simple, homogeneous general-purpose resisters. Therefore, several vendor-provided compilers fer DSPs were unable to efficiently assign data to multiple data memory banks. thereby often failing to generate highly optimized code fer their machines. This paper presents an algorithm that helps the compiler to efficiently assign data to multi- memory banks. Our algorithm differs from previous work in that it assigns variables to memory banks in separate, decoupled code generation phases, instead of a single, tightly-coupled phase. The experimental results have revealed that our decoupled algorithm greatly simplifies our code generation process; thus our compiler runs extremely fast, yet generates target code that is comparable In quality to the code generated by a coupled approach
본 논문에서는 임베디드 리눅스 시스템 성능 향상을 위한 방안으로 리눅스 커널 메모리 맵을 분석하였다. 안정성과 다양한 H/W 플랫폼을 지원하고 범용 시스템에 최적화 되어 있는 리눅스 커널 메모리 맵은 부팅시간과 효율적인 시스템 자원 활용에 중요한 역할을 담당하므로 자원 제한적인 임베디드 리눅스 시스템의 성능 향상을 위해 커널 메모리 맵의 분석이 요구된다. 분석결과, 리눅스 커널 메모리의 할당 위치에 따라 임베디드 리눅스 시스템의 부팅속도 및 메모리 효율성의 향상을 확인하였다. 그러므로 본 논문에서 제안한 부트로더 및 커널 메모리 할당 방안이 임베디드 리눅스 시스템의 메모리 활용성 향상에 적합할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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