In this paper, we design the memory tester chip playing an important role in the memory tester as central parts. Memory tester has the sixteen inner instructions to control the test sequence and the address and data signals to DUT. These instructions are saved in memory with each block such as sequencer and pattern generator. Sequencer controls the test sequence according to instructions saved in the memory. And Pattern generator generates the address and data signals according to instructions saved in the memory, too. We can use these chips for various functional test of memory.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.188-193
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2022
The energy efficiency of memory systems is an important task in designing future computer systems as memory capacity continues to increase to accommodate the growing big data. In this article, we present an energy-efficient last-level cache management policy for future mobile systems. The proposed policy makes use of low-power PCM (phase-change memory) as the main memory medium, and reduces the amount of data written to PCM, thereby saving memory energy consumptions. To do so, the policy keeps track of the modified cache lines within each cache block, and replaces the last-level cache block that incurs the smallest PCM writing upon cache replacement requests. Also, the policy considers the access bit of cache blocks along with the cache line modifications in order not to degrade the cache hit ratio. Simulation experiments using SPEC benchmarks show that the proposed policy reduces the power consumption of PCM memory by 22.7% on average without degrading performances.
최근 들어 계속되는 램 가격 하락으로 인해 대용량의 램을 사용하는 주기억장치 데이터베이스 시스템의 구축이 실현 가능하게 되었다. 주기억장치 데이터베이스는 여러 다양한 실시간 응용 분야를 위해 사용되며, 매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 케쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 주기억장치 데이터베이스의 검색 성능 측면에서 가장 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경을 고려한 실시간 모바일 GIS응용을 위한 주기억장치 데이터베이스 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 크게 PDA를 사용하는 모바일 사용자를 위한 인터페이스 관리기와 가상 메모리 기법을 사용해 전체 데이터를 주기억장치에 상주시키며 관리하는 주기억 데이터 관리기, 공간 및 비 공간 질의를 처리하는 질의처리기, 새롭게 제시하는 공간 데이터를 위한 MR-트리 인덱스와 비 공간 데이터를 위한 T-트리 인덱스 구조를 관리하는 인덱스 관리기, 데이터를 디스크에 저장하기 위한 GIS 서버 인터페이스로 구성된다. 새롭게 제시하는 공간 인덱싱을 위한 MR-트리는 노트 분할이 발생될 경우, 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송한다. 그러므로 중간 노드들은 항상 100%에 가깝게 채워져 있게 된다. 본 논문의 실험 결과, 2차원의 MR-트리는 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다. 한편, 주 기억 데이터 관리기는 가상 메모리 제공을 위해 전체 벡터 데이터 및 MR-트리, T-트리, 데이터 객체 텍스트 정보를 페이지 단위로 분할하여 관리하고, 간접 주소 기법을 사용하여 디스크로부터의 재 로딩시 발생할 수 있는 문제점을 제거하였다.
macOS는 Apple 사의 제품군에서만 사용할 수 있고 독자적인 시스템 구조, 비공개 커널, 시스템 무결성 보호를 위한 SIP(System Integrity Protection) 등의 보안 기능 등으로 인해 기존에 알려진 메모리 데이터 수집 도구들이 실제로는 제대로 작동하지 않거나 시스템 재부팅을 필수적으로 동반해야 한다는 문제가 있다. 따라서 본 논문은 macOS와 관련된 메모리 포렌식 관련 연구들과 알려진 도구들의 현황 및 한계점을 분석하고 다양한 macOS버전을 대상으로 메모리 수집과 분석을 위한 방법을 연구했다. 그 결과 OSXPmem과 dd 도구를 사용하여 시스템 재부팅 없이 메모리 데이터를 수집하고 Volatility 2, 3를 활용하여 메모리 데이터를 분석하는 디지털 포렌식 조사에서 실무적으로 활용할 수 있는 메모리 수집 및 분석 프로세스를 개발했다.
낸드 플래시 메모리는 블록에 새로운 데이터를 쓰고자 할 때 삭제 연산이 선행되어야 하며 일정 횟수 이상 지움 연산이 반복된 블록은 더 이상 사용이 불가능하다. 데이터의 갱신이 빈번한 핫 데이터는 블록을 빠르게 사용 불가능한 상태에 도달하게 만들 수 있고 이로써 낸드 플래시 메모리의 용량은 시간이 지남에 따라 감소할 수 있다. 본 논문에서는 데이터의 접근 패턴을 고려해 핫 데이터와 콜드 데이터를 분류하는 알고리즘을 제시한다. 이렇게 분류된 데이터 정보를 이용해 삭제 횟수가 많은 블록에 갱신 확률이 적은 콜드 데이터를, 삭제 횟수가 상대적으로 적은 블록에 갱신 확률이 높은 핫 데이터를 맵핑한다. 입력 데이터 패턴을 이용한 핫/콜드 데이터 분류 기법이 기존의 분류 기법을 사용했을 때보다 플래시 메모리의 블록 사용이 균일한 것을 실험을 통해 확인하였다.
High-potential data can be predicted and stored in the cache to prevent cache misses, thus reducing the processor's request and wait times. As a result, the processor can work non-stop, hiding memory latency. By utilizing the temporal/spatial locality of memory access, the prefetcher introduced to improve the performance of these computers predicts the following memory address will be accessed. We propose a prefetcher that applies the GRU model, which is advantageous for handling time series data. Display the currently accessed address in binary and use it as training data to train the Gated Recurrent Unit model based on the difference (delta) between consecutive memory accesses. Finally, using a GRU model with learned memory access patterns, the proposed data prefetcher predicts the memory address to be accessed next. We have compared the model with the multi-layer perceptron, but our prefetcher showed better results than the Multi-Layer Perceptron.
Since the modern computer architecture was suggested by Von Neumann in 1945, computer has become inevitable for our life. This brilliant growth of computer has been led by device miniaturization trend, so called Moore's law. Especially, the explosive growth of memory devices such as DRAM and Flash have played key role in huge enlarging utilization of computer. However, abrupt increase of data used for many applications in big data era provoke the excessive energy consumption of data center which results from the inefficiency of conventional memory-storage hierarchy. As a solution, the application of new memory devices has been brought up for innovative memory-storage hierarchy. In this paper, the current development status and prospect of new memory devices will be discussed.
Modern computers provide tremendous computing capability and a large memory system. Hybrid memories consist of next generation memory devices and are adopted in high performance systems. However, the increased complexity of the microprocessor makes it difficult to operate the system effectively. In this paper, we propose a simple data migration method called Bandwidth-aware Data Migration (BDM) to efficiently use memory systems for high performance processors with hybrid memory. BDM monitors the status of applications running on the system using hardware performance monitoring tools and migrates the appropriate pages of selected applications to High Bandwidth Memory (HBM). BDM selects applications whose bandwidth usages are high and also evenly distributed among the threads. Experimental results show that BDM improves execution time by an average of 20% over baseline execution.
Mai, Hai Thanh;Park, Kyoung Hyun;Lee, Hun Soon;Kim, Chang Soo;Lee, Miyoung;Hur, Sung Jin
ETRI Journal
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제36권6호
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pp.988-998
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2014
For memory-based big data storage, using hybrid memories consisting of both dynamic random-access memory (DRAM) and non-volatile random-access memories (NVRAMs) is a promising approach. DRAM supports low access time but consumes much energy, whereas NVRAMs have high access time but do not need energy to retain data. In this paper, we propose a new data migration method that can dynamically move data pages into the most appropriate memories to exploit their strengths and alleviate their weaknesses. We predict the access frequency values of the data pages and then measure comprehensively the gains and costs of each placement choice based on these predicted values. Next, we compute the potential benefits of all choices for each candidate page to make page migration decisions. Extensive experiments show that our method improves over the existing ones the access response time by as much as a factor of four, with similar rates of energy consumption.
임베디드 시스템이 모놀리식(monolithic) 커널을 사용하면서, NAND 플래시 메모리는 가상 메모리 시스템의 스왑(swap) 공간을 위해 사용되고 있다. 플래시 메모리는 저전력 소비, 충격 내구성, 비 휘발성의 장점을 가지지만, '쓰기 전 삭제'의 특징 때문에 가비지 컬렉션(GC) 작업이 필요하다. GC 기법의 효율성은 플래시 메모리 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 기반으로 하는 가상 메모리 시스템에서 메인 메모리와 플래시 메모리 사이에 중복된 데이터를 활용한 새로운 GC 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GC 부하를 최소화하기 위해 데이터의 지역성을 고려한다. 실험 결과는 제안된 GC 기법이 이전의 기법과 비교하여 평균적으로 37%의 성능을 향상시킴을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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