휴대용 저장장치로 각광 받고 있는 NAND 플래시 메모리의 용량이 커지면서 기존의 파일시스템과 플래시 메모리 컨트롤러 간의 중간 매개체 역할을 해주는 FTL(Flash Translation Layer)의 주소 변환 및 수명 관리 기법이 점차 중요해지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 논리 주소 요청이 물리 주소가 인접한 경우의 값을 기록하는 연속성 카운터를 제안하여 주소 변환 횟수를 감소 시켰으며 이와 함께 자주 쓰이는 주소의 페이지들을 미리 주 메모리에 선반입하여 플래시 메모리의 입출력 성능을 향상시켰다. 또한 쓰기 빈도가 높은 주소를 예측하고 잦은 쓰기를 방지하기 위해 2비트 쓰기 예측과 비동기 쓰기 기법을 제시하여 쓰기 성능과 플래시 메모리의 수명을 향상 시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 CFTL(Clustered Flash Translation Layer)이 기존 FTL들보다 주소 변환 성능이 최대 20%, 쓰기 시간을 최대 50% 이상 감소시켰다.
비디오 스트리밍 서비스가 다양한 단말기에서 지원되면서 사용량이 증대되었고 그로 인해 사용자 관점에서 서비스를 개선하려는 노력이 지속되고 있다. 사용자가 영상을 시청할 때 입력부터 재생될 때까지 응답 시간이 길어지면 사용자의 서비스 만족도는 저하된다. 본 논문은 사용자의 과거 시청 이력을 분석하여 선호 영상을 추출하고 이 영상 데이터를 단말기에 사전 배치하여 응답 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 실험으로 데이터 사전 배치로 응답 시간이 최대 41% 개선되는 것을 확인하였다. 실제 스트리밍 서비스의 시청 기록을 활용하여 사용자별 선호 영상을 계산하였다. 적중률에 따른 응답 시간 변화와 시청되지 않아 낭비된 데이터양을 알아보았다. 적중률이 높아질수록 응답 시간 개선 효과가 커지는 것을 확인하였다.
3차원 그래픽스에서 영상의 현실감을 높이기 위해 자주 사용되는 텍스쳐 맵핑 기법은 많은 연산량과 메모리 접근의 요구로 성능과 전력상의 병목점이 되고 있으며, 이러한 텍스쳐 맵핑 단계에서의 메모리 접근시간을 줄이기 위해 텍스쳐 캐시가 이용되고 있다. 그러나 점차 소형화 되고 있는 휴대용 기기의 특성과 배터리로 동작하기에 갖는 전력상의 제약으로 인해 텍스쳐 캐시가 차지하는 면적과 에너지 소모를 줄이는 노력이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 기법은 텍스쳐 캐시의 크기가 줄어듦에 따라 발생하는 미스율의 증가를 보완하기 위해 미리 읽기 기법을 사용한다. 또한 미리 읽기 버퍼에 텍스쳐 캐시에서 교체되는 블록을 임시로 저장해 둠으로써 충돌 미스를 줄이는 기법을 제안한다. 실험 결과, 1K bytes와 2K bytes의 캐시의 사용하면서 16K bytes 또는 8K bytes의 캐시를 사용했을 때와 비슷한 성능을 유지할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 제안하는 기법의 사용으로 텍스쳐 캐시에서 소모되는 에너지 소모를 $23%{\sim}60%$까지 줄이고 70%정도의 면적을 감소 시킬 수 있음을 보여주었다.
Hadoop 기반의 빅데이터 분석 모델에서는 원시 데이터를 생산하는 응용계 시스템과 이를 분석하기 위한 분석계 시스템간의 데이터 이동이 불가피하다. 이에 따라, 응용 서비스와 분석 서비스를 하나의 플랫폼에서 동시에 지원할 수 있는 유니파이드 빅데이터 파일시스템 기술이 소개되고 있다. 그러나, 단일 플래폼 운영에 따른 경제성, 자원 효율성 등 다양한 측면에서의 장점에도 불구하고 현재 기술 수준에서는 응용 서비스와 분석 서비스의 상호 간섭에 의한 성능 저하 현상을 극복하는 것이 가장 큰 당면 과제로 남아있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 일차적 단계로 두 서비스에 대해 실서비스 수준 시뮬레이션을 통해 시스템 자원의 활용률, 워크로드 특성, 입출력 불균형의 세 가지 관점에서 관찰한 후 성능 간섭 문제의 근본적인 원인을 도출하였다. 또한 이를 해결하기 위한 방법으로 첫째, 데이터 서버의 입출력 경로를 분리하여 응용 서비스와 분석 서비스 각각 독립적인 입출력 계층을 구성하는 구조적인 해결책과, 둘째, 순차 읽기 특성을 가지는 분석 서비스 입출력 특성의 효과를 극대화하기 위한 선제적 미리 읽기 기법의 기술적 해결책을 제안한다. 한편, 논문에서 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 시뮬레이션과 동일한 방법의 시험을 기존 시스템과 제안한 시스템 각각에 대해 수행한 결과 기존 시스템 대비 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문은 최근에 많이 사용되는 정형 계산 모델 중 하나인 hierarchical FSM (HFSM)과 synchronous dataflow (SDF) 모델(줄여서 HFSM-SDF)을 이용한 재구성 가능한 SoC 설계에서 실시간 구성 스케줄링(configuration scheduling) 방법을 제시한다. HFSM-SDF 모델을 이용한 재구성 가능한 SoC 설계에서는 HFSM이 갖는 동적인 특성들(예를 들면, AND 관계에 의해 동시에 일어나는 state transition, HFSM이 갖는 복잡한 control flow, 그리고 그에 따른 SDF actor firing의 복잡한 스케줄등)로 인해 구성 스케줄링이 어려운 일이 된다. 그리고 이러한 동적인 특성들로 인해 정적인 구성 스케줄링 방법을 이용해서는 구성에 의한 지연(configuration latency)을 적절히 감추는 것이 어렵다. 본 논문에서는, 이 문제를 해결하기 위해, 실시간에 정확한 구성 순서를 찾은 후, 이를 이용한 동적인 구성 스케줄링 방법을 제안한다. 우선, 실시간에 필요한 구성 순서를 찾기 위해서는, HFSM-SDF 모델이 갖는 특징, 즉, SDF actor들의 실행 순서(firing schedule)는 최상위 FSM state transition 직전에 알 수 있다는 점을 이용할 수 있다. 이렇게 최상위 FSM의 매 transition마다 SDF actor들의 구성 순서를 찾아, ready configuration queue(ready CQ)에 저장한 후에, 전체 시스템의 state transition을 수행하며, 이 과정에서 FPGA에 (기존에 FPGA를 점유하고 있던 SDF actor의 종료 등으로 인해) 공간이 남으면, 실시간 구성스케줄러는 ready CQ를 살펴보고, 필요한 구성을 다운로드한다. 본 논문에서 제시한 실시간 구성 방법을 MPEG4의 natural video decoder와 IS95의 modem 예제에 적용해 본 결과, 수행 시간이 최대 21.8%까지 향상되었으며 메모리 사용의 부담은 무시할 수 있을 정도였다.
기존의 운영체제에서 하드디스크의 성능을 향상시키기 위해서 사용해왔던 기술들이 SSD(Solid State Drive)에는 부정적 효과를 나타내는 경우가 많다. HDD의 기계적인 요소 때문에 접근 시간과 블록 주소의 순서가 성능에 매우 중요한 요인으로 작용하였지만, SSD는 불록 주소의 순서에 영향을 받지 않는 우수한 랜덤 읽기 성능을 제공한다. 실제 개인용 PC에서 SSD를 사용할 때에 선반입을 끄도록 권고되고 있다. 하지만 이 논문은 SSD의 내부 구조와 낸드 플래시 메모리의 특징을 고려한 선반입 및 메모리관리 정책를 결합한 방법을 제시한다. SSD에는 다수개의 낸드 플래시 메모리로 구성되어 있어 칩을 동시에 구동시키는 것이 중요하며, 낸드 플래시 메모리의 기본 입출력 단위가 계속 증가하는 방향으로 발전하고 있어서 SSD 내부의 동작 단위가 운영체제의 블록 크기보다 훨씬 커지게 되었다. 이 논문은 이러한 SSD의 특징과 경향을 수용하여, 제안하는 선반입 기법은 SSD의 동작 단위로 수행되며, 제안하는 메모리 관리 기법은 그 선반입 기법의 단점을 보완하여, 캐시 히트율과 선반입 히트율의 합이 최대가 되도록, 선반입되었지만 사용되지 않는 데이터를 적응적으로 퇴출한다. 본 기술은 리눅스 커널 모듈로 개발하였으며 실제 SSD를 사용하여 성능 평가를 실시하였다. 주어진 실험에서 제안하는 선반입 기법이 약 26%까지 성능을 향상시켰다.
저장장치를 다단계로 구성하여 효율적으로 많은 사용자의 요청을 동시에 처리하는 다단계 저장장치의 활용은 점차 늘어나고 있다. 저장 장치가 다단계로 발전하여, 매우 많은 데이타를 효과적으로 처리할 수 있게 되었으나, 디스크에 접근하기 위한 단계가 늘어남으로써 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 현재까지는 메모리와 프로세스에 비해 느린 디스크 접근 속도를 완충하기 위해 선반입 정책이 매우 효과적이었다. 그러나 기존의 선반입 기법은 대부분 다단계로 구성된 저장장치는 고려하지 않기 때문에 다단계 저장장치에서 기존의 선반입 기법을 사용할 경우 큰 성능향상을 기대 할 수 없다. 본 연구에서는 네트워크로 연결된 다단계 저장장치에서 상위 레벨의 선반입 기법에 의존하지 않는, 넓은 용도로 사용할 수 있는, Prefetching Strategy for Multi-level Storage system(PMS)라 칭하는 하위 레벨 선반입 기법을 제안하였다. 이는 시스템의 사용자, 어플리케이션 혹은 상위 시스템과 독립적으로 동작하기 때문에 단지 하위 시스템의 선반입 정책으로 적용함으로써 쉽게 높은 성능을 사용할 수 있다. 또한 PMS 정책의 성능을 측정하기 위해 본 연구에서는 실제 시스템을 정교하게 흉내 내는 시뮬레이터를 개발하여 널리 쓰이는 두가지 트레이스를 이용한 서로 다른 32가지의 실험을 하였고, 기존의 선반입 정책을 하위 레벨에 적용한 시스템에 비해 PMS 정책을 하위 레벨에 적용할 경우, 모든 경우에서 성능향상을 확인 할 수 있었고, 최대 35%, 평균 16.56%의 평균 응답시간이 좋아짐을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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