플래시 메모리는 빠른 처리 속도, 비휘발성, 저전력, 강한 내구성으로 인해 최근 다방면에서 활용되는 비중이 점점 커지고 있고, 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. 특히 모바일 기기에 적용되는 싱글 패키지 SSD 제품의 경우 병렬 처리를 통한 성능 향상을 위해 채널 수를 증가시키면 NAND 플래시 컨트롤러의 면적과 입출력 핀 수가 채널 수 증가에 따라 증가하여 폼팩터 (form factor)에 직접적인 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 NAND 플래시 채널 수와 인터페이스의 채널당 FIFO 버퍼 사이즈를 최적화하여 SSD 컨트롤러의 성능을 고려한 면적과 입출력 핀 수를 최소화하고 이를 폼팩터에 반영하는 방법을 제안한다. 이중 버퍼를 채용한 10채널 지원 SSD 컨트롤러에 대해서 실험을 통해 동일한 성능을 유지하면서도 버퍼 블록 사이즈를 73%정도 축소시킬 수 있었고, 컨트롤러 전체 칩 면적으로는 채널 수 감소에 따른 채널별 컨트롤 블록과 입출력 핀 수 감소 등으로 인해 대략 40%정도 축소 가능할 것으로 예상된다.
낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid-State Disk)는 빠른 속도와 저전력, 휴대성, 내구성 등의 특성을 가져 전통적인 저장 장치인 하드 디스크(HDD:Hard Disk Drive)를 대체할 차세대 저장 장치로 주목받고 있다. 그러나 저장 장치 성능 측정 도구는 기존의 하드 디스크의 특성을 기반으로 한 것들이 대부분으로 이를 통해 SSD의 성능을 측정하기엔 적합하지 않다. 특히 SSD는 하드 디스크에 비해 단위 공간 당비용이 수십 배 가량 높아 저장 공간의 효율적인 관리를 위해 컨트롤러(Controller)가 데이터 압축 기법을 사용하기도 하는데 이 압축 기법을 사용하는 컨트롤러에 따라 SSD는 다른 성능을 보인다. 또, 여러 가지 명령들이 한꺼번에 존재할 때 컨트롤러에 따라 이를 적절히 효율적으로 처리해주는 기능을 가지고 있는데 이 역시 SSD의 성능에 차이를 가져온다. 그러나 기존 저장 장치 성능 측정 도구는 압축 기법 유무를 판별할 수 있으면서 여러 명령들이 한꺼번에 존재할 때 SSD 성능의 차이를 파악할 수 있는 통합된 성능 측정 도구는 없다. 본 논문에서는 다양한 패턴에 따라 SSD의 특성을 측정할 수 있는 도구인 uFlip 성능 측정 도구를 기반으로, 압축 기법의 사용 유무를 판별할 수 있는 기능과 명령 큐 깊이(Command Queue Depth)에 따라 성능의 차이를 판별할 수 있는 기능을 추가하였고, uFlip 기반 수정된 성능 측정 도구로 몇 가지 상용 SSD의 성능을 평가하여 비교함으로써 추가된 기능들의 유무에 따라 SSD별로 다른 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
SSD(Solid State Drives)에서는 쓰기 버퍼를 활용해 쓰기 연산의 횟수를 줄임으로써 입출력 성능향상을 가져오고, 부가적으로 삭제 연산이 줄어들어 수명 향상의 효과를 얻고 있다. 하지만 지금까지의 쓰기 버퍼 관련 연구에서는 SSD의 컨트롤러 구조를 모두 고려하지 못하고 있다. 이 논문에서는 쓰기 버퍼의 데이터 히트(HIT)율을 높이기 위한 방법으로 지금까지 고려하지 못했던 SSD 컨트롤러 구조 내 명령 큐(Command Queue)의 정보를 통해 가까운 미래에 도착할 쓰기 명령을 예측하고, 이를 기존 버퍼 관리 기법에 적용하는 방안을 연구한다.
HDD를 대체하는 저장 매체로서 SSD가 널리 자리 잡기 위해서는 더욱 빠른 속도와 용량대비 저렴한 가격이 필요하다. 이를 위해선 집적도가 높은 낸드플래시를 효율적으로 사용하는 FTL 개발 및 용량을 크게 만들 때 발생하는 여러 문제를 해결할 컨트롤러 시스템의 빠른 개발이 요구된다. 이를 위해서 신뢰성과 범용성을 갖춘 FTL 검증 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 이미 발표된 검증 플랫폼을 비교 분석하며 이들의 장단점과 앞으로 더 필요한 부분을 탐색해 본다.
상용화된 많은 SSD와 달리 DRAM-less SSD는 원가절감, 전력소모량 감소 등의 이유로 DRAM을 가지고 있지 않다. 따라서 DRAM의 부재로 인해 입출력 성능이 저하될 가능성이 존재하며, 이는 호스트의 메모리 일부를 SSD 컨트롤러가 사용할 수 있는 NVMe 인터페이스의 HMB 기능을 통해 개선할 여지가 있다. 본 논문에서는 현재 상용화된 여러 DRAM-less SSD가 DRAM을 가지고 있는 동급 SSD에 비해 실제로 입출력 성능이 떨어지지만 HMB 기능을 사용해 일부 개선하고 있으며, 이는 SSD 컨트롤러가 호스트의 메모리를 매핑테이블 캐시로 주로 사용하고 있기 때문이라는 점을 다양한 실험을 통해 증명한다.
최근에 서버 시스템에서 SSD(Solid-State Drive)가 고성능 저장장치 및 캐시로서 많이 사용됨에 따라 다양한 서버 응용들의 입출력 요청 스트림들을 위해 SSD 수준에서 서비스 품질(Quality-of-Service)를 제공할 수 있는지에 대한 관심이 높아지고 있다. 현재까지 대부분의 SSD는 SATA 버스 상에서 AHCI 컨트롤러를 사용해왔기 때문에 각 입출력 스트림을 SSD 내부에서 구별하여 서비스할 수가 없었다. 그러나, 최근에 새로운 SSD 인터페이스로서 PCI Express 버스 상에서 NVME 컨트롤러가 제안됨에 따라 각 입출력 스트림을 SSD 내부에서 구별할 수 있게 되었고, 이에 따라 입출력 요청들을 스케줄링 할 수 있게 되었다. 본 논문은 NVME 기반 플래시 저장 장치를 위한 플래시 연산 그룹 스케줄링(Flash Operation Group Scheduling)을 제안하고, 가중치에 따라 입출력 스트림별로 비례 지분 대역폭을 제공할 수 있음을 QEMU 기반 시뮬레이션을 통해 보인다.
SSD에 내장되어 있는 FTL은 매핑 기법에 따라서 성능 및 비용이 크게 달라진다. 기존의 SSD가 대부분 페이지나 슈퍼페이지 단위의 매핑을 사용했지만, 실제 워크로드에서는 그보다 작은 크기의 쓰기 요청이 많아 섹터 단위의 매핑이 요구되고 있다. 본 연구에서는 섹터 매핑 기법을 사용하는 FTL의 성능과 오버헤드에 대해서 살펴보기 위해서, 실제 SSD 제품에서 사용되었던 컨트롤러 기반의 OpenSSD라는 SSD 개발 플랫폼에서 섹터 매핑 FTL을 구현하고 실험을 진행하였다. 효과적인 섹터 매핑의 구현을 위해서 OpenSSD가 제공하는 하드웨어의 기능을 활용하고, 대용량의 매핑 정보를 효율적으로 관리하기 위한 기법들을 제안하고 있다. 실험 결과, 섹터 매핑 기법이 작은 크기의 쓰기 요청에 대해 슈퍼 페이지 매핑 기법보다 월등히 좋은 성능을 보이지만, 매핑 테이블의 오버헤드가 성능에 미치는 영향도 크다는 것을 알 수 있었다.
인터넷 대용량 서버에서 다수 접속자의 데이터를 고속으로 처리하기 위하여 반도체디스크(SSD)를 사용하고 있다. 본 논문에서는 DRAM을 SSD로 사용하는 서버환경에서 갑작스런 전원장애 시에 데이터의 안정성을 확보하기 위한 고속백업 분산저장 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 백업컨트롤러에서 DRAM 데이터를 중간버퍼를 활용한 스케줄링 기법으로 플래시메모리에 분산저장 하는 방법이다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 기존 백업알고리즘과 동일한 조건의 대용량 서버환경에서 백업처리성능 비교시험을 실시하였다. 시험결과에 의하면 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘에 비하여 DRAM의 데이터를 약 2배 이상 고속으로 백업저장을 할 수 있음을 알 수 있었다.
플래시 메모리는 하드 디스크를 대체할 저장 장치로 주목 받으며 그 사용 범위가 점차 증가하고 있다. 플래시 메모리를 사용하는 시스템의 범위가 점차 증가함에 따라 플래시 메모리의 특성을 고려한 성능 평가 도구가 요구되고 있다. 그러나 현재 플래시 메모리 저장 장치의 성능 평가를 위해 사용되고 있는 성능 평가 도구들은 기존에 사용되던 하드디스크 기반 시스템의 특성들을 그대로 사용되고 있어서 플래시 메모리 시스템의 특성에 대한 분석과 개발이 필요하다. 또한, 특정 SSD 컨트롤러에서는 데이터 패턴에 따라 다른 성능을 나타나는데 성능에 중요한 영향을 주므로 고려되어야 한다. 그러므로 본 논문에서는 플래시 메모리 시스템의 성능 평가를 위해 고려해야 하는 플래시 메모리의 특성에 대해 논하고 데이터 패턴에 따른 플래시 메모리 시스템의 성능을 분석한다. 성능 평가를 위해 uflip기반 데이터 패턴에 따른 성능 측정 벤치마크 도구를 개발 하였고, 서로 다른 컨트롤러를 사용하는 SSD에서 실험을 하였다.
본 논문은 ECC(error correcting code)의 오버헤드를 고려한 패리티의 저장 정책 및 그에 따른 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제안한다. 일반적인 낸드 플래시 메모리의 용법은 데이터 영역과 스페어 영역을 분리하는 것이다. ECC 패리티는 낸드 플래시 메모리에 데이터가 입력될 때 생성된다. 일반적으로 ECC의 메시지 길이는 낸드 플래시 메모리의 한 페이지 보다 작기 때문에, 각 메시지의 패리티를 모두 모아 스페어 영역에 저장하게 된다. 읽기 동작 시에는 데이터 영역에 이어 스페어 영역의 ECC 패리티까지 모두 읽은 후에 ECC 처리를 통한 데이터 정정이 가능하다. 이 때 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 데이터/스페어 영역의 구분없이 ECC 처리된 데이터와 패리티를 연속으로 저장하는 분산형 정책을 사용하였다. 제안된 분산형 정책과 기존의 수집형 정책의 오버헤드를 설계적인 측면과 타이밍 측면으로 분석하고, 그에 맞는 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제시한다. 페이지의 크기에 따른 액세스 시간을 시뮬레이션을 통해 분석한 결과, 읽기 동작 시, 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 짧았고 페이지의 크기가 커질수록 감소율이 컸다. 실험에 사용된 16KB의 페이지 크기를 갖는 낸드 플래시 메모리의 경우 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 13.6% 감소하였다. 이는 4GB 크기의 영상 파일을 읽을 때 약 1분가량의 시간이 단축되는 효과를 얻을 수 있다. 또한 읽기 동작이 많은 SSD(solid state drive)의 특성 상 전반적인 시스템의 성능 향상을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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