본 논문에서는 마모 제어 영역(Regulation Pool)을 활용한 플래시 메모리 마모평준화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 FTL의 메타데이터 저장영역을 Regulation Pool로 활용하여 소거횟수가 낮은 블록에 쓰기 및 소거연산을 집중시키는 방식을 통해 간단하고 효율적인 마모평준화를 수행할 수 있다. 본 기법을 RS-FTL에 적용하여 시뮬레이션에 기반한 실험을 수행한 결과, 기법을 적용하지 않은 경우에 비해 플래시 메모리 전체 블록간 소거횟수의 편차가 약 40% 정도 감소하는 것을 확인하였다.
웨어-레벨링과 오류정정코드는 플래시 메모리의 신뢰성과 내구성을 위한 필수적인 기술이다. 플래시 메모리를 구성하는 요소들은 사용횟수에 따른 노화도가 서로 다를 수 있다. 따라서 기존의 쓰기/지우기 횟수를 바탕으로 하는 웨어-레벨링 기술은 요소들의 실제 노화도 차이를 반영하기에 충분하지 않다. 본 논문에서는 높은 오류정정율이 증명된 Low-Dencity Parity-Check (LDPC) 코드를 적용하고 복호 과정에서 나오는 정보를 이용하여 플래시 메모리의 실제 노화도를 측정하는 방법을 소개한다. 실험에서는 실제 플래시 메모리를 대상으로 측정한 오류율 데이터를 기반으로 LDPC 코드 복호 정보가 플래시 메모리 각 블록의 노화도를 나타낼 수 있음을 보인다. 또한, 웨어-레벨링 시뮬레이션을 통하여 제안하는 노화도 측정 방법 기반의 웨어-레벨링의 효과를 입증한다.
플래시 기반 저장장치가 서버와 데이터 센터에 활발하게 도입됨에 따라 신뢰성이 더욱 중요해지고 있다. 신뢰성을 향상시키는 방법들 중에 한 가지는 정적 마모도 평준화로, 이것은 삭제 횟수를 평준화시켜 결국 저장장치 수명을 향상시킬 수 있다. 하지만 저장장치의 용량이 증가함에 따라 정적 마모도 평준화를 위한 부하도 커지고 있다. 특히 전체 블록에서 최대 또는 최소의 삭제 횟수를 갖는 블록의 검색 비용이 용량의 증가에 따라 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 부하를 줄이기 위해 무작위 선택을 정적 마모도 평준화에 도입한다. 구체적으로 전수 조사 대신, n개의 블록을 무작위로 뽑고 이 중에서 최대 또는 최소 삭제 횟수를 갖는 블록들을 선택한다. 실험 결과 n이 2일 때에도 마모 평준화 효과가 있으며, n이 4 이상이며 전수 조사에 기반한 최적 평준화에 근접하는 결과를 보이는 것을 알 수 있었다. 성능 향상의 효과를 측정하기 위해 실제 보드에 구현을 하였으며, 블록 선택 시간이 3배 이상 향상된 것을 관찰할 수 있었다. 결국 제안 기법은 기존 정적 마모 평균화의 효과를 적은 부하로 얻을 수 있는 것이다.
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.
Due to the characteristics of low power, high durability and high density, NAND flash memory is being heavily used in various type of devices such as USB, SD card, smart phone and SSD. On the other hand, because of another characteristic of flash cell with the limited number of program/erase cycles, NAND flash memory has a short lifetime compared to other storage devices. To overcome the lifetime problem, many researches related to the wear leveling have been conducted. This paper presents a method called a TCB (Tracking Cold Blocks) using more reinforced constraint conditions when classifying cold blocks than previous works. TCB presented in this paper keeps a MCT (Migrated Cold block Table) to manage the enhanced classification process of cold blocks, with which unnecessary migrations of pages can be reduced much more. Through the experiments, we show that TCB reduces the overhead of wear leveling by about 30% and increases the lifetime up to about 60% compared to BET and BST.
In this paper, we propose BCMR (Block Classification with Monitor and Restriction) to ensure the isolation and to reduce the interference of blocks between a garbage collection and a wear leveling. The proposed BCMR monitors an endurance variation of blocks during the garbage collection and detects hot blocks by making a restriction condition based on this information. The proposal induces a block classification by its update frequency for the garbage collection and the wear leveling, so we will get a prolonged lifetime of NAND flash memory systems. In a performance evaluation, BCMR prolonged the lifetime of NAND flash memory systems by 3.95%, on average and reduced a standard deviation per block by 7.4%, on average.
디스크에서는 데이터가 변경되면 해당 영역에 겹쳐 쓰기를 수행하나 플래시 메모리에서는 겹쳐 쓰기가 수행되지 않아 데이터가 변경될 때 새로운 영역에 데이터를 갱신한다. 따라서 이전의 데이터는 쓸모없는 데이터가 되기 때문에 가비지 컬렉션을 통해 지움 연산을 수행하여 새로운 영역을 확보하게 된다. 지움(erase) 연산을 수행할 수 있는 회수가 플래시 메모리의 특성에 의해 일정 회수로 제한을 받게 되므로 플래시 메모리의 모든 블록은 고르게 쓰여 지고 지워져야 한다. 본 논문은 지역성을 가지는 접근에서 wear-leveling을 개선하기 위한 방법으로 hot 데이터와 cold 데이터를 서로 다른 뱅크에 저장하고 시간이 흐름에 따라 일정주기로 cold 뱅크와 hot 뱅크를 교환하는 CB-MB(Cost Benefit between Multi Bank) 방법을 제안하고 성능을 평가하였다. CB-MB는 uniform한 작업부하에 대해서는 다른 방법들과 유사한 성능을 보이는 반면 접근 지역성을 가지는 작업부하에 대해서는 상대적으로 월등한 성능을 제공하는 것으로 분석되었다.
플래시 메모리 기반의 저장 장치는 고성능, 저전력, 내구성과 경량 등의 특징을 가지고 있어 기존에 사용되고 있던 저장장치를 빠르게 대체하고 있다. 플래시 메모리 기반의 저장 장치는 기존 저장장치인 블록 저장 장치로 가상화하기 위한 계층인 FTL (Flash Translation Layer) 을 가지고 있다. 가비지 컬렉션(Garbage Collection)은 FTL의 주요한 기능으로서 플래시 메모리의 수명과 성능에 큰 영향을 끼친다. 플래시 메모리의 수명은 가비지 컬렉션에 의해 발생되는 지우기의 횟수와 마모도의 영향을 받는다. 본 논문에서는 마모도 평준화 개선을 위해 File 정보를 알 수 있는 환경에서 File Clustering 알고리즘을 제시한다. File Clustering은 같은 File에서의 요청이 또다시 같이 호출 될 것을 기대하여 같은 File로부터 온 요청을 같은 블록에 할당하는 알고리즘이다. 이를 위해 FTL의 기능 중 페이지 할당 정책을 제안하였고, 최소한의 마모도 평준화를 보장하기 위해 MIN-MAX GAP을 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 검증하기 위해 TPC 벤치마크를 이용하였고 이를 통해 마모도 평준화 하지 않은 분산보다 690%이상 값이 개선되었고, 기존에 연구되던 Hot/Cold보다도 좋은 분산을 갖는 것을 보였다.
최근 들어 임베디드 시스템이 많은 발전을 하고 있고, 공간적인 장점으로 인해서 임베디드 시스템에 플래시 메모리가 많이 사용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 일반 자기 저장 매체와는 다른 특성을 가지고 있어서 플래시 메모리에 알맞은 효율적인 파일 관리 시스템을 필요로 한다. 현재 임베디드 리눅스에서는 JFFS2파일 시스템을 많이 사용하고 있는데, 이 논문에서는 JFFS2의 wear-leveling 알고리즘을 개선한 빈도수를 이용한 지움정책을 제안하고, 시뮬레이션을 통해서 빈도수를 이용한 지움정책의 wear-leveling이 효과적인 성능을 나타냄을 보였다.
제자리 덮어쓰기가 불가능하고 블록의 지움 횟수가 제한되는 낸드 플래시 메모리를 저장매체로 사용하기 위해서 지움 횟수 평준화를 지원하는 다양한 가비지 컬렉션 정책들이 연구되고 있다. 기존정책들은 지움 횟수 평준화를 지원하기 위해 가비지 컬렉션이 수행될 때마다 전체 블록에 대해 지움 대상블록을 선정하기 위한 클리닉 지표를 구하는 연산을 수행하여야 하고 이 연산들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서 제안하는 가비지 컬렉션 정책은 지움 횟수의 분산(variance)과 블록들의 최대 지움횟수에 따라 변경되는 임계값을 이용하여 전체 블록에 대한 클리닉 지표를 구하는 연산을 수행하지 않으면서 지움 횟수 평준화를 제공한다. 가비지 컬렉션 시 분산이 임계값 보다 작을 때는 Greedy 정책을 이용하여 지움 비용을 최소화하고, 분산이 임계값 보다 클 때는 최대 지움 횟수를 가진 블록을 지움 대상에서 제외하여 지움 횟수를 평준화한다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 가비지 컬렉션을 수행하였을 때, 블록들의 지움 횟수가 지움 횟수 상한에 가까워질수록 블록들의 지움 횟수 표준 편차가 0에 근접하며, 기존의 지움 횟수 평준화를 지원하는 알고리즘과 비교하여 두 배 이상 빠른 가비지 컬렉션 속도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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