플래시 메모리는 빠른 처리 속도, 비 휘발성, 저 전력, 강한 내구성 등으로 인해 최근 여러 분야에서 활용도가 증가하고 있다. 또한, 최근 비트 당 가격이 저렴해지면서 NAND 플래시 기반의 SSD (Solid State Disk)가 기존 기계적 메커니즘의 HDD(Hard Disk Drive)를 대체할 새로운 저장 장치로 주목받고 있다. 이 논문에서는 SSD 설계에서 고려해야 할 사항들을 정리하였으며, SSD의 성능향상을 위해 설계 고려사항들에 대한 해결방안을 위한 연구방향을 제시한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.24-31
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2023
The solid-state drive (SSD) possesses higher input and output speeds, more resistance to physical shock, and lower latency compared with regular hard disks; hence, it is an increasingly popular storage device. However, tiny components on an internal printed circuit board (PCB) hinder the manual detection of malfunctioning components. With the rapid development of artificial intelligence technologies, automatic detection of components through convolutional neural networks (CNN) can provide a sound solution for this area. This study proposes applying the YOLOv5 model to SSD PCB component detection, which is the first step in detecting defective components. It achieves pioneering state-of-the-art results on the SSD PCB dataset. Contrast experiments are conducted with YOLOX, a neck-and-neck model with YOLOv5; evidently, YOLOv5 obtains an mAP@0.5 of 99.0%, essentially outperforming YOLOX. These experiments prove that the YOLOv5 model is effective for tiny object detection and can be used to study the second step of detecting defective components in the future.
이 논문에서는 Solid State Drives(SSD)의 구조적인 특성을 활용한 Native Command Queueing(NCQ) 스케줄링 기법을 제안하려 한다. SSD는 Hard Disk Drives(HDD)와 달리 접근시간이 매우 짧고, 읽기/쓰기 속도가 서로 다르다는 특성이 있다. 그리고 SSD 내부에는 HDD와 마찬가지로 버퍼캐시가 존재한다. 이런 특성들을 활용하여 커맨드가 처리되는데 걸리는 시간을 모델링할 수 있다. 이렇게 모델링한 처리시간을 짧은 순서대로 스케줄링 정책에 적용하여 응답속도를 개선할 수 있다.
NAND 플래시 메모리 기반의 Solid State Disk (SSD)의 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. 사상 테이블의 빠른 접근을 위하여 사상 테이블은 SSD 내부의 RAM에 유지하는데 SSD의 용량이 커지게 되면 사상 테이블로 인해 요구되는 RAM의 크기도 커지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 FTL의 사상 테이블을 페이지 단위로 나누어 필요할 때마다 RAM에 적재하는 다단계 사상 테이블 기법을 연구하였다.
Solid State Disks(SSD) are one of the best candidates to support next storage technology in desktop and server computing environment. The features of non-volatility, low power consumption, and fast access time for read operations are sufficient grounds to support SSD as major components of future storages. This paper describes a technical trend of HDD based RAID technology and proposes a new RAID system for SSD.
플래시 메모리는 전력 소모가 작고 충격과 진동에 강하며 크기가 작다는 특성 때문에 최근 노트북이나 UMPC(Ultra Mobile PC)와 같은 이동 컴퓨팅 시스템에서 하드디스크를 대체할 대용량 저장 매체로서 주목 받고 있다. 플래시 메모리에 기반한 저장 장치는 일반적으로 랜덤 읽기 성능이나 순차 읽기, 순차 쓰기 성능이 매우 좋은데 비해, 덮어쓰기가 불가능한 플래시 메모리의 물리적인 제약으로 인하여 소량의 랜덤 쓰기 성능은 떨어진다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위한 두 가지 중요한 특징을 갖는 SSD(Solid State Disk) 아키텍처를 제안하였다. 첫 번째로 비휘발성 이면서도 SRAM과 동일한 인터페이스로 덮어쓰기가 가능한 작은 크기의 FRAM(Ferroelectric RAM)을 NAND 플래시 메모리와 함께 사용하여 소량 쓰기 오버헤드를 최소화하였다. 두 번째, 호스트 쓰기 요청들도 소량 랜덤 쓰기와 대량 순차 쓰기로 분류하여 각각에 대해 최적의 쓰기 버퍼 관리 방법을 적용하였다. 평가 보드 상에서 SSD 프로토타입을 구현하고 PC 사용 환경의 워크로드에 기반한 벤치마크를 이용하여 성능을 평가해 본 결과 랜덤 패턴을 보이는 워크로드에서는 하드디스크나 기존의 상용 SSD들에 비해 처리율(throughput) 측면에서 3배 이상의 성능을 보였다.
하이브리드 하드디스크(Hybrid hard disk drive: H-HDD)가 SSD(Solid state drive)에 비해 경쟁력을 갖기 위해서는 저전력, 읽기 속도가 핵심 요소이다. 본 연구에서는 H-HDD에 장착되어 있는 비휘발성 메모리에 디스크 블록을 선반입하여 저전력과 응답시간을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 핵심은 시스템파일이나 자주 사용되는 파일은 파일단위로 캐싱하고 나머지는 블록단위로 선반입한다. 선반입은 디스크 큐를 서비스하고 남은 여유 시간에 우선순위가 높은 블록부터 실행되며 이때 사용되는 우선순위는 시간적, 지역적 지역성을 동시에 고려하여 결정된다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비해 전력소모가 낮고 응답시간이 향상되었음을 확인하였다.
SSD(Solid State Disk)는 호스트 인터페이스와 낸드 플래시 메모리의 대역폭 차이를 완충하기 위한 버퍼로 DRAM을 적용하고 있다. 본 논문에서는 대역폭이 높은 고가의 DRAM을 사용하는 대신 저비용으로 SSD의 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법을 제안하였다. SSD 데이터는 사용자 데이터, 사용자 데이터 관리를 위한 메타데이터, 데이터의 오류 제어를 위한 FEC(Forward Error Correction) 패리티/CRC(Cyclic Redundancy Check) 등 크게 세 가지로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 데이터 유형 별 특성을 고려하여 성능을 향상시키기 위해 모니터링 시스템을 통한 가변적인 버스트 데이터 처리 방법과 페이지 단위를 이용한 FEC 패리티/CRC 방식을 적용하였다. 실험을 통하여 0.07%의 무시할만한 칩 면적의 증가만으로 평균 25.9%의 SSD 성능 개선을 확인할 수 있었다.
플래시 기반의 SSD(solid state drive)를 HDD(hard disk drive)의 2차 캐시로 사용하는 기술이 많이 연구되었다. SSD를 이용한 캐시에 대한 캐시 교체 정책 및 관리에 관한 연구뿐만 아니라 프리페칭 연구도 필요하게 되었다. 본 논문은 SSD를 스토리지급 캐시로 사용하는 시스템을 위한 프리페칭 기술을 제시한다. 이 프리페칭 기술은 스토리지급 크기의 캐시에 맞게 대규모의 프리페칭이며, 단기적인 프리페칭은 1차 캐시인 주메모리에서 수행되므로 장기적 스케줄링을 기반한 프리페칭이며, 기존 프리페칭은 읽기만을 고려하였지만, 지속 가능한 SSD 캐시를 위해 쓰기 요청도 고려한 프리페칭이다. 어떤 사용자의 14일간의 입출력에서, 64GB 용량의 SSD에 프리페칭 용량이 4GiB일 때에, 2.3%에서 17.8%의 캐시 적중률 향상을 보였다. 본 기술은 구현이 간단하여 스토리지급 캐시 시스템에 쉽게 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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