Solid-State Disks (SSDs)는 빠른 접근 시간, 적은 전력소모, 전기 충격에의 내성과 같은 장점으로 인해 하드 디스크를 대체 할 것으로 기대되고 있다. 그러나 SSDs는 임의 쓰기(random write)로 인한 수명 단축이란 단점이 있으며 이는 SSDs 컨트롤러의 구조와는 별개로 나타나고 있다. SSDs와 관련한 기존 연구는 컨트롤러의 더 나은 디자인과 쓰기 연산의 감소에 주력하였다. 본 연구는 동시에 쓰여지는 경향이 있는 여러 데이터 페이지를 연속적인 블록에 배치하는 방법을 제시한다. 이 방식은 우선 특정 기한 동안 쓰기 연산에 대한 정보를 수집한 후 상기 쓰기 연산에 대한 정보를 트랜잭션화 하여 frequent itemset을 추출하고 이를 연속적인 블록에 재배치하는 과정으로 이루어진다. 또한 본 연구는 frequent itemset의 page를 재배치할 수 있는 알고리즘을 소개한다. TPC-C 기반 실험에 있어 본 연구가 제안한 재배치를 수행한 결과 저장 기기 접근 횟수를 평균 6 % 감소시킬 수 있었다.
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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.181-185
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2014
The lifetime of a solid-state drive (SSD) is limited because of the number of program and erase cycles allowed on its NAND flash blocks. Data cannot be overwritten in an SSD, leading to an out-of-place update every time the data are modified. This result in two copies of the data: the original copy and a modified copy. This phenomenon is known as write amplification and adversely affects the endurance of the memory. In this study, we address the issue of reducing wear leveling through efficient handling of write requests. This results in even wearing of all the blocks, thereby increasing the endurance period. The focus of our work is to logically divert the write requests, which are concentrated to limited blocks, to the less-worn blocks and then measure the maximum number of write requests that the memory can handle. A memory without the proposed algorithm wears out prematurely as compared to that with the algorithm. The main feature of the proposed algorithm is to delay out-of-place updates till the threshold is reached, which results in a low overhead. Further, the algorithm increases endurance by a factor of the threshold level multiplied by the number of blocks in the memory.
In Current Digital $C^3$ Devices(Communication, Computer, Consumer electronic devices), Reed-Solomon encoder is essentially used. For example we should use RS encoder in DSP LSI of CDMA Mobile and Base station modem, in controller LSI of DVD Recorder and that of computer memory(HDD or SSD memory). In this paper, we propose new economical multiplierless (also without divider) RS encoder design method. The encoder has Arbitrary parity positions.
In recent years, non-volatile memory express (NVMe), a new host controller interface standard, has been adapted to overcome performance bottlenecks caused by the acceleration of solid state drives (SSD). Recently, performance breakthrough cases over AHCI based SATA SSDs by adapting NVMe based PCI Express (PCIe) SSD to servers and PCs have been reported. Furthermore, replacing legacy eMMC-flash storage with NVMe based storage is also considered for next generation of mobile devices such as smartphones. The Linux kernel includes drivers for NVMe support, and as the kernel version increases, the implementation of the NVMe driver code has changed. However, mobile devices are often equipped with older versions of Android operating systems (OSes), where the newest features of NVMe drivers are not available. Therefore, different features of different NVMe driver implementations are not well evaluated on Android OSes. In this paper, we analyze the response time of the NVMe driver for various Linux kernel version.
최근 들어 플래시 메모리 Solid State Driver(SSD)와 같은 반도체 기반 저장장치가 고성능으로 발전하면서 저장장치 내부 컨트롤러의 CPU와 메모리 같은 자원을 응용의 요구에 맞추어 최적으로 활용해보고자 하는 움직임이 있었다. 이러한 개념을 스토리지 내 프로세싱 방식(In-Storage Processing, ISP)이라고 한다. ISP의 기능이 탑재된 저장장치에서는 호스트에서 수행하던 연산의 일부를 나누어 처리할 수 있으므로 호스트의 부하가 줄어들고 저장장치 내에서 데이터가 가공되어 처리되기 때문에 호스트까지의 데이터 전달 시간이 줄어든다. 본 논문에서는 이러한 ISP 기능을 활용하여 그래프 질의 처리를 최적화하기 위한 방식을 제안하고, 제안된 최적화 그래프 처리 방식이 graph500 벤치마크의 성능을 최대 20%까지 향상 시켰음을 보여준다.
SSD (Solid-state Drive), 더 나아가 SSS (Solid-state Storage System)와 같은 고성능 스토리지 요구 사항을 지원하기 위해 최근 낸드 플래시 메모리도 DRAM에서와 같이 SDR (Single Data Rate)에서 고속 DDR (Double Data Rate) 신호구조로 진화하고 있다. 이에 따라 PHY (Physical layer) 회로 기술을 적용하여 협소 타이밍 윈도우 내에서 유효 데이터를 안정적으로 래치하고, 핀 간 데이터 스큐를 최소화하는 것 등이 새로운 이슈로 부각되고 있다. 또한, 낸드 플래시 동작 속도의 증가는 낸드 플래시 컨트롤러의 동작 주파수 상승으로 이어지고 동작 모드에 따라 컨트롤러 내부 소모 전력 변동성이 급격히 증가한다. 공정 미세화와 저전력 요구에 의해 컨트롤러 내부 동작 전압이 1.5V 이하로 낮아지면서 낸드 플래시 컨트롤러 내부 전압 변화 마진폭도 좁아지므로 이러한 소모 전력 변동성 증가는 내부 회로의 정상 동작 범위를 제한한다. 컨트롤러의 전원전압 변동성은 미세공정으로 인한 OCV (On Chip Variation)의 영향이 증가함에 따라 더 심화되는 추세이고, 이러한 변동성의 증가는 순간적으로 컨트롤러의 보장된 정상 동작 범위를 벗어나게 되어 내부 로직의 오류를 초래한다. 이런 불량은 기능적 오류에 의한 것이 아니므로 문제의 원인 규명 및 해결이 매우 어렵게 된다. 본 논문에서는 낸드플래시 컨트롤러 내부의 비정상적 전원 전압 변동하에서도 유효 타이밍 윈도우를 경제적인 방법으로 유지할 수 있는 회로 구조를 제안하였다. 실험 결과 기존 PHY회로 대비 면적은 20% 감소한 반면 최대 데이터 스큐를 379% 감소시켜 동등한 효과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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