In this paper, we propose a new page replacement policy using recency and frequency on hybrid main memory. The proposal has two features. First, when a page fault occurs in the main memory, the proposal allocates it to DRAM, regardless of operation types such as read or write. The page allocated by the page fault is likely to be high probability of re-reference in the near future. Our allocation can reduce the frequency of write operations in PCM. Second, if the write operations are frequently performed on pages of PCM, the pages are migrated from PCM to DRAM. Otherwise, the pages are maintained in PCM, to reduce the number of unnecessary page migrations from PCM. In our experiments, the proposal reduced the number of page migrations from PCM about 32.12% on average and reduced the number of write operations in PCM about 44.64% on average, compared to CLOCK-DWF. Moreover, the proposal reduced the energy consumption about 15.61%, and 3.04%, compared to other page replacement policies.
실시간으로 입력되는 스트림을 저장하기 위한 메모리의 크기는 동적으로 변한다. 이 데이터 스트림을 처리하는 연속질의는 저장공간의 크기를 동적으로 관리해야 한다. 이를 위해, 저장되는 현재 데이터양에 따라 즉시 페이지 단위로 메모리를 할당 및 해제하는 기본적인 메모리 관리자가 연구되었다. 그러나 이 방법은 데이터 스트림을 저장하기 위해 메모리의 할당 및 해제를 매우 빈번하게 수행하게 된다. 또한 질의가 메모리가 부족할 때 즉시 페이지를 할당하기 때문에, 특정 지연되는 질의가 대량의 페이지를 점유하는 문제를 발생시킬 수 있다. 메모리관리자에서 발생하는 이와 같은 문제에 초점을 맞추어, 본 연구는 할당 및 해제 빈도수를 감소시키고, 질의 별로 최대한 균등하게 페이지를 분배하는 메모리 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 질의의 페이지 이용률을 이용하여 할당 및 해제 빈도수를 크게 감소시키고, 질의의 지연 상태에 따른 메모리의 할당을 통하여 특정 질의의 메모리 독점을 방지할 수 있다.
관계형 데이타베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이타베이스 질의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합 연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 소개되었다. 그 중 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당 트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 왔다. 그러나 이 방법은 할당 트리의 각 노드에서 필연적인 지연이 발생되는 데 이는 튜플-시험 단계에서 외부 릴레이션을 디스크로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 차이에 의해 발생하게 된다. 본 논문에서는 이 비용 차이로 인해 발생되는 전체 시스템의 성능 저하를 방지하기 위해 페이지 실행시간 동기화 기법을 제안하였고 이 기법을 통해 각 노드에서의 처리시간을 줄이고 나아가 전체 시스템의 성능을 향상시켰다. 또한 분석적 비용 모형을 세우고 기존 방식과의 다양한 성능 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 플래시 메모리 파일 시스템을 위한 새로운 페이지 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 순수도를 고려하여 페이지를 할당하며, 이때 순수도는 플래시 메모리에서 유효한 페이지와 유효하지 않은 페이지가 공존하는 블록의 비율로 정의된다. 순수도는 플래시 메모리 파일 시스템의 블록 클리닝(block cleaning) 비용, 구체적으로 블록 클리닝을 수행할 때 복사해야할 페이지와 삭제해야할 블록의 양을 결정한다. 제안된 기법은 순수도를 향상시키기 위해 빈번하게 변경되는 데이터와 그렇지 않은 데이터를 구분하고, 이들을 서로 다른 블록에 할당한다 데 이터의 구분은 데이터의 속성 등의 정적 특성과 수행 시 변경 횟수 등의 동적 특성을 모두 고려한다 제안된 기법은 내장형 보드와 YAFFS 상에 구현되었으며, 성능 분석 결과 기존 YAFFS에 비해 최대 15.4초 (평균 7.8초) 블록 클리닝 시간을 단축시켰다. 또한 이용율이 증가함에 따라 제안된 기법이 더욱 좋은 성능을 제공하였다.
플래시 메모리는 하드 디스크와 여러 면에서 다른데 특히 덮어쓰기가 되지 않는다는 것이 가장 큰 차이점이다. 그로 인해 대부분의 플래시 메모리 파일 시스템들은 파일을 수정할 때 not-in-place 수정 기법을 사용하고 있다. 그 과정에서 가끔 플래시 메모리 파일 시스템들은 가용 공간의 확보를 위해 무효 페이지들이 많은 블록들의 유효 페이지들을 다른 블록으로 옮기고 블록들을 쓸 수 있는 빈 페이지로 만들어 주는 작업인 블록 클리닝 작업을 수행한다. 블록 클리닝 작업은 플래시 메모리의 성능을 직접적으로 좌우하는 요소이다. 그래서 이 논문은 유효 페이지와 무효 페이지를 동시에 가진 블록의 수를 최소화하여 블록 클리닝 비용을 줄일 수 있는 효율적인 페이지 할당 기법을 제안한다. 그리고 실험 결과는 원래의 YAFFS에 비해 블록 클리닝 비용이 확연하게 줄어들었음을 보여 준다.
SSDs that are not allowed in-place update within the allocated page cause another allocation of a new page that will replace the previous page at the moment data modification occurs. This intrinsic characteristic of SSDs requires many changes to the existing HDD-based IO theory. In this paper, we conduct a performance comparison of FTL caching strategy in perspective of cache hashing (Global vs. grouped) and caching algorithm (LRU vs. NUR) through a simulation. Experimental results show that in terms of energy consumption for flash operation the grouped management of cache is not suitable and NUR algorithm is superior to LRU algorithm. In particular, we found that the cache hit ratio of LRU algorithm is about 10% point higher than that of NUR algorithm while the energy consumption of LRU algorithm is about 32% high.
In this paper, we propose in this paper present a novel locality data allocation policy as COLD(Correlated Locality Data) allocation policy. COLD is defined as a set of data that will be updated together later. By distributing a COLD into a NAND block separately, it can preserve th locality. In addition, by handling multiple COLD simultaneously, it can obtain the parallelism among NAND chips. We perform two experiment to demonstrate the effectiveness of the COLD data allocation policy. First, we implement COLD detector, and then, analyze a well-known workload. And we confirm the amount of COLD found depending on the size of data constituting the COLD. Secondly, we compared the traditional page-level mapping policy and COLD for garbage collection overhead in actual development board Cosmos OpenSSD. Experimental results have shown that COLD data allocation policy is significantly reduces the garbage collection overhead. Also, we confirmed that garbage collection overhead vary depending on the COLD size.
관계형 데이타베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이타 베이스 절의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합 연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 수개되었다. 그 중 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 와싸. 그러나 이 방법은 할당 트리의 각 노트에서 필연적인 지연이 발생되는데 이는 루플 실험단계에서 외부 릴레이션을 디스트로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 실행시간 차이에 의해 발생하게 된다. 이는 페이지 실행시간 동기화 기법을 이용하여 할당 트라 한 노드에서의 실행시간을 줄일 수 있었다. 본 논문에서는 한 노드에서의 성능 개선 효과를 할당 트리 전체로 확장하여 전체 다중 해쉬 결합의 성능 분석을 수행하였으며 한정된 프로세서 환경 하에서 입력 릴레이션 수와 할당된 프로세서 수와의 관게에 따른 효율적인 다중 해쉬 결합 알고리즘을 제안하였다. 그리고 분석적 비용 모형을 세워 기존 방식과의 다양한 성늘 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.
플래시 메모리는 덮어 쓰기 제약이나, 쓰기와 삭제 연산의 단위가 다르다는 등의 특징을 가지고 있다. 따라서 플래시 메모리를 저장장치로 사용하는 파일 시스템은 블록 클리닝을 필요로 하며 이는 파일 시스템의 주된 병목으로 작용한다. 이에 따라 본 논문에서는 플래시 메모리 기반 파일 시스템의 병목 요소인 블록 클리닝에 따른 성능향상에 대해 연구한다. 우선 블록 클리닝에 영향을 끼치는 성능 인자로서 이용률, 무효율, 순수도를 정의하였다. 이 세 가지 인자를 통해 블록 클리닝 비용을 분석한 결과, 파일 시스템 수준에서 제어 가능한 인자인 순수도가 블록 클리닝 비용에 많은 영향을 끼침을 확인할 수 있었다. 따라서 순수도를 높게 유지하여 블록 클리닝 비용을 최소화함으로서 파일시스템의 성능을 향상 시킬 수 있는 MODA 할당 정책(modification-aware)을 설계하였고, 이를 내장형 보드와 YAFFS(Yet Another Flash File System)상에 구현하였다. 실험 결과 MODA는 YAFFS의 순차 할당 기법에 비해 블록 클리닝 시간을 평균 123% 단축 시켰다.
현재 UNISYS 네트워크 데이터베이스(Network Data Base, NDB)에서는 엔트리 레코드(entry record)를 배치시키기 위한 방법 중 CALC방식의 DMSCALC 알고리즘을 사용하고 있다. 그러나 이 알고리즘의 특성상 하위 레코드가 과다하게 발생하는 업무의 경우 동일 기본저장 페이지(primary page)에 할당되는 타 엔트리 레코드의 저장 영역에 대한 제한을 유발시켜 오우버플로워 페이지(overflow page)로 이동되고 이에 따라 성능 저하를 가져온다. 본 논문에서는 나눗셈법을 따르는 DMSCALC 알고리즘을 분석 연구하고, 엔트리 레코드가 저장되는 기본저장 페이지의 산출 알고리즘을 개선하여 기본저장 페이지 간 간격을 확보하였으며 개선 전 알고리즘과 비교할 때 기본저장 페이지 사용 율의 경우 최소 $22\%$, 최대 $41\%$에 이르는 성능 향상을 나타내었다. 또한 오우버플로워 페이지 발생률의 경우에도 최소 $47\%$, 최대 $67\%$의 감소 효과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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