NAND Multi-level cell Flash memory는 한 셀에 여러 bit의 정보를 저장하는 방법으로, 용량 집적도를 더욱 높일수 있는 기술로 각광 받고 있다. 하지만 한 셀당 레벨 수를 올릴 경우, 셀간 간섭 등 여러 물리적 이유들로 인해 오류가 발생하며, 이 주된 오류 방향은 unidirectional 함이 알려져 있다. 기존에는 오류 정정 부호(ECC)등을 이용하여 이를 해결하려 했지만, 우리는 셀간 간섭으로 인한 오류에 포커스를 맞추어, 이 영향을 예측하고 줄여서 오류를 보정하는 새로운 알고리즘들을 제안한다. 이 알고리즘은 기존 오류정정부호 기법들과 별도의 단계로 동시에 적용할 수 있기에 에러 정정능력 향상에 효과적이다. 제안된 알고리즘들을 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하고 효율적인 알고리즘이 무엇인지 알아본다.
NAND flash memory has advantages of non-volatility, little power consumption and fast access time. However, it suffers from inability that does not provide to update-in-place and the erase cycle is limited. Moreover, the unit of read/write operation is a page and the unit of erase operation is a block. Therefore, erase operation is slower than other operations. The AGC, the proposed garbage collection policy focuses on not only garbage collection time reduction for real-time guarantee but also wear-leveling for a flash memory lifetime. In order to achieve above goals, we define three garbage collection operating modes: Fast Mode, Smart Mode, and Wear-leveling Mode. The proposed policy decides the garbage collection mode depending on system CPU usage rate. Fast Mode selects the dirtiest block as victim block to minimize the erase operation time. However, Smart Mode selects the victim block by reflecting the invalid page number and block erase count to minimizing the erase operation time and deviation of block erase count. Wear-leveling Mode operates similar to Smart Mode and it makes groups and relocates the pages which has the similar update time. We implemented the proposed policy and measured the performance compare with the existing policies. Simulation results show that the proposed policy performs better than Cost-benefit policy with the 55% reduction in the operation time. Also, it performs better than Greedy policy with the 87% reduction in the deviation of erase count. Most of all, the proposed policy works adaptively according to the CPU usage rate, and guarantees the real-time performance of the system.
플래시 메모리는 하드디스크와 다른 물리적 특성을 가진다. 대표적으로 읽기연산과 쓰기연산의 비용이 다르고, 덮어쓰기(overwrite)가 불가능하여 소거연산(erase)이 선행되어야 한다. 이러한 물리적 제약을 소프트웨어적으로 보완해주기 위해서, 플래시 메모리를 사용하는 시스템은 대부분 플래시 변환 계층(Flash Translation Layer)을 사용한다. 현재까지 효율적인 FTL 기법들이 제안되었으며, 이들은 임의쓰기(random writes) 패턴보다 순차쓰기(sequential writes) 패턴에 훨씬 더 효율적으로 동작한단. 본 논문에서는 플래시 메모리 상에서 B-트리 인덱스를 효율적으로 생성, 유지하기 위한 새로운 기법을 제안한다. B-트리에 키의 삽입, 삭제, 수정 등치 연산을 수행하면 FTL에 비효율적인 임의쓰기 패턴을 많이 발생시키며, 결국 B-트리 인덱스 유지 비용이 커지게 된다. 제안하는 기법에서는 B-트리에서 발생되는 임의쓰기 패턴을 먼저 플래시 메모리의 쓰기 버퍼에 추가쓰기(append writes) 패턴으로 변환하여 저장하고, 추후 이를 FTL에 효율적인 순차쓰기 패턴으로 FTL에 전달한다. 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 플래시 메모리 I/O 비용 측면에서 우수하다는 것을 보인다.
With the NAND Flash scaling down, it becomes more and more difficult to follow Moore's law to continue the scaling due to physical limitations. Recently, three-dimensional (3D) flash memories have introduced as an ideal solution for ultra-high-density data storage. In 3D flash memory, as the process reason, we need to use poly-Si TFTs instead of conventional transistors. So, after combining charge trap flash (CTF) structure and poly-Si TFTs, the emerging device SONOS-TFTs has also suffered from some reliability problem such as hot carrier degradation, charge-trapping-induced parasitic capacitance and resistance which both create interface traps. Charge pumping method is a useful tool to investigate the degradation phenomenon related to interface trap creation. However, the curves for charge pumping current in SONOS TFTs were far from ideal, which previously due to the fabrication process or some unknown traps. It needs an optimization and the important geometrical effect should be eliminated. In spite of its importance, it is still not deeply studied. In our work, base-level sweep model was applied in SONOS TFTs, and the nonideal charge pumping current was optimized by adjusting the gate pulse transition time. As a result, after the optimizing, an improved charge pumping current curve is obtained.
NAND 플래시 메모리 기반의 저장장치의 내부에는 Flash Translation Layer (FTL)이라는 소프트웨어가 사용되고 있다. FTL은 파일 시스템으로부터 요청되는 논리 주소를 플래시 메모리의 물리 주소로 변환하며 이를 위하여 사상 테이블을 사용한다. 일반적으로 사상 테이블의 빠른 접근을 위하여 사상 테이블은 저장장치 내부의 RAM에 유지한다. 최근 저장 공간의 용량이 커지게 되면서 사상 테이블로 인해 요구되는 RAM의 크기도 커지게 되어 사상 테이블을 플래시 메모리에 저장하고 일부만 RAM에 유지하는 캐싱 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 SAT-c 라는 사상 테이블 캐싱 기법을 제안하고 캐시 교체 알고리즘들의 성능을 비교하였다.
플래시 메모리는 저전력, 저렴한 가격, 그리고 대용량저장매체로 그 중요성 및 수요에 대한 요구가 증대되고 있다. 이 연구는 하드디스크 대용을 위한 플래시 메모리 시스템을 구현하기 위하여 공간적 스마트 버퍼시스템을 통한 적극적인 공간적 지역성의 동적 페칭으로 고성능 플래시 메모리 설계에 목적이 있다. 제안된 플래시 메모리 시스템은 시간적 지역성을 위한 희생 버퍼, 공간적 지역성을 위한 공간적 버퍼 그리고 동적 페칭 유닛으로 이루어져 있다. 우리는 적극적인 동적 페칭을 위해 새로운 페칭 알고리즘을 제안한다. 즉, 새로운 구조와 새로운 알고리즘을 통하여 하드디스크 대용의 플래시 메모리 사용시 고려되어져 야 할 플래시 메모리의 단점을 줄여 범용 및 미디어 응용군에서 모두 고성능 효과를 이룰 수 있었다. 시뮬레이션 결과평균 접근실패율의 경우 미디어 응용군에 대해 기존의 스마트 버퍼시스템에 비해 25%감소 효과를 얻을 수 있었고, 평균 메모리 접근 시간의 경우스마트 버퍼시스템에 비해 35% 감소 효과를 얻을 수 있었다. 일반 범용 응용군에서도 30% 이상의 향상된 평균 메모리 접근 시간을 보였다.
Hard disks, which have long been used as secondary storage in computing systems, are increasingly being replaced by solid state drives (SSDs), due to their relatively fast data input / output speeds and small, light weight. SSDs that use NAND flash memory as a storage medium are significantly different from hard disks in terms of physical operation and internal operation. In particular, there is a feature that data overwrite can not be performed, which causes erase operation before writing. In order to solve this problem, a hot data for frequently updating a data for a specific page is distinguished from a cold data for a relatively non-hot data. Hot data identification helps to improve overall performance by identifying and managing hot data separately. Among the various hot data identification methods known so far, there is a technique of recording consecutive write requests by using a Bloom filter and judging the values by hot data. However, the Bloom filter technique has a problem that a new bit array must be generated every time a set of items is changed. In addition, since it is judged based on a continuous write request, it is possible to make a wrong judgment. In this paper, we propose a method using a counting filter for accurate hot data verification. The proposed method examines consecutive write requests. It also records the number of times consecutive write requests occur. The proposed method enables more accurate hot data verification.
최근 엔터프라이즈 및 데이터 센터에서는 급격하게 증가하고 있는 빅데이터를 관리하기 위한 자원 최적화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 고정 할당된 저장 자원과 비교하여 많은 자원을 할당하는 씬프로비저닝은 초기 비용을 줄이는 효과가 있으나 실제로 사용하는 자원이 증가할수록 비용의 효과는 감소하고 자원을 할당하기 위한 관리 비용이 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 물리적 블록을 단일 비트 셀과 다중 비트 셀로 구분하여 하이브리드 기법으로 포맷하고, 빈번하게 사용하는 핫 데이터와 사용량이 적은 콜드 데이터를 구분하여 관리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 씩프로비저닝과 같이 물리적으로 자원과 할당된 자원이 동일하여 추가적인 비용 증가 없이 사용할 수 있으며, 사용량이 적은 자원을 다중 비트 셀 블록에 관리하여 씬프로비저닝과 같이 일반적인 저장장치보다 더 많은 자원을 할당할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 시뮬레이션을 기반으로 실험을 통해 제안하는 기법의 자원 최적화 효과를 측정하였다.
Jeong, Yo-Won;Park, Youngwoo;Seo, Kwang-Deok;Yoo, Jeong Ju;Park, Kyu Ho
ETRI Journal
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제35권1호
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pp.69-79
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2013
For real-time interactive multimedia operations, such as video uploading, video play, fast-forward, and fast-rewind, solid state disk (SSD)-based storage systems for video streaming servers are becoming more important. Random access rates in storage systems increase significantly with the number of users; it is thus difficult to simultaneously serve many users with HDD-based storage systems, which have low random access performance. Because there is no mechanical operation in NAND flash-based SSDs, they outperform HDDs in terms of flexible random access operation. In addition, due to the multichannel architecture of SSDs, they perform similarly to HDDs in terms of sequential access. In this paper, we propose a new SSD-based storage system for interactive media servers. Based on the proposed method, it is possible to maximize the channel utilization of the SSD's multichannel architecture. Accordingly, we can improve the performance of SSD-based storage systems for interactive media operations.
최근 급격한 기술의 발달로 다양한 시스템에서 발생하는 데이터양이 증가하고 있으며, 많은 양의 빅데이터(big data)를 처리해야 하는 엔터프라이즈 서버(enterprise server)와 데이터 센터(data center)의 경우 비용이 증가하더라도 높은 안정성과 고성능의 저장 장치를 적용하는 것이 필요하다. 이러한 시스템에서는 고성능의 읽기/쓰기 성능을 제공하는 SSD(solid state disk)를 저장 장치로 사용하는 경우가 많다. 그러나, 페이지 단위로 읽기 쓰기를 하고 블록단위로 지우기 연산을 해야하고 쓰기 전 지우기 연산을 수행해야 하는 특징 때문에 중복 쓰기가 다발할 경우 성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서 이러한 성능 저하 문제를 지연시키기 위해 SSD의 내부적으로 초과 제공(over-provision) 기술을 적용하고 있다. 그러나 초과 제공 기술은 성능 대신 많은 저장공간의 비용을 소모하는 단점이 있기 때문에 적정 성능 이상의 비효율적인 기술의 적용은 과대한 비용을 지불하게 만드는 문제가 있다. 본 논문에서는 SSD에서 다양한 초과 제공을 적용하였을 때 발생하는 성능과 비용을 측정하고, 이를 기반으로 시스템에 최적화된 초과 제공 비율을 예측하는 방법을 제안했다. 본 연구를 통해 빅데이터를 처리하는 시스템에서 성능의 요구사항을 만족하기 위한 비용과의 절충점(trade-off)를 찾을 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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