가상화 기술은 각종 장비들을 편리하게 이용하게끔 하고 있으며, 특히 데스크탑 가상화 기술의 경우 클라우드 컴퓨팅에 의한 유저의 요구가 많아져 상당한 연구가 진행되고 있다. 데스크탑 가상화의 경우 사용자에게도 큰 이점이 있지만 관리 측면에서 Cost를 줄이는 데 일조하고 있다. 데스크탑 가상화는 관리자 측면에서 보았을 때 사용자의 요청에 따라 가상 데스크탑을 빠르게 제공하여야 하는 의무가 있다. 관리자가 가상 데스크탑을 빠르게 제공하기 위해서 미리 구축해 둔 가상 머신의 상태를 저장하는 데, 본 논문에서는 가상 데스크탑의 상태를 저장하고 제공하는 데 있어서의 효율을 위해 압축 알고리즘을 사용하는 방법을 제안한다. 가상 데스크탑의 상태가 메모리 명령어의 집합이라는 특성에 따라 무손실 압축 알고리즘을 사용하고, 그들 중 빠르고 압축률이 높기로 알려진 네 가지 알고리즘을 찾아 비교하였다. 비교 결과 가장 효율이 좋았던 LZO lgorithm을 메모리 상태 저장/복원의 중간 과정에 삽입하였다. 실험 결과 기존의 압축하지 않았던 방법보다 최대 1.7배의 성능 향상을 보였으며 가상 머신의 상태를 저장했을 때의 평균 54%의 용량 절감이 있었다.
대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.
본 논문은 IJG JPEG 시스템에서 사용된 효율적인 메모리 관리 방법에 대해 소개한다. IJG JPEG 시스템의 메모리 관리 모듈은 여러 시스템에 독립적일 수 있도록 다양한 종류의 메모리 관리 모듈을 두고 있다. 각 메모리 관리 모듈은 메모리 객체를 small, large, virtual의 3가지로 구분하여 할당/해제하는데, 객체 단위로 할당/해제하지 않고
내장형 실시간 시스템에서는 메모리관리시스템의 구현에 있어 메모리 단편화와 시간 결정성의 문제를 해결하기 위한 방법 중의 하나로 고정크기의 메모리를 할당하는 기법이 사용된다. 내장형 자바가상기계에서도 객체를 관리하는 메모리 구조인 힙에 이를 적용하여 활용할 수 있으며 구현된 예로는 simpleRTJ가 있다. 고정크기 메모리 할당 기법은 구현이 간단하기 때문에 시스템이 단순해지고 실행 시 오버헤드의 발생이 줄어드는 장점이 있다. 하지만 실제 구현에 있어서 구현의 단순화에 초점을 맞추어 프리 리스트가 구성되지 않아 메모리할당에 있어 예상할 수 없는 시간 지연이 있을 수 있으며 이는 실시간성의 보장에 치명적인 결함이 될 수 있다. 또한 배열과 문자열의 구성에 있어 실제 크기를 그대로 사용함으로써 고정크기 할당방식의 장점을 완전히 이용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 실질적인 고정크기 할당방식의 장점을 최대한으로 이용하기 위해 객체와 메소드의 구조, 그리고 힙을 재구성하였다.
자바가상기계는 클래스 파일에 있는 클래스, 상수, 필드, 메소드 등의 내부 정보를 읽고 자바 응용 프로그램을 실행한다. 보조기억장치가 없는 내장형 시스템의 경우 클래스 파일은 주기억장치, 즉 메모리에 두어야 하지만 클래스 파일 자체는 크기도 클 뿐 아니라 내부 정보에 접근하는 것도 효율적이지 못하다. 따라서 대개의 경우 클래스 파일을 변형한 형태로 메모리에 배치하는데, 본 논문에서는 특히 simpleRTJ 라고 하는 상용 내장형 자바가상기계에서 적용된 방식에 대해 조사해보았다. 이 플렛폼에서의 분석을 통해 클래스 파일의 크기가 얼마까지 줄어들 수 있고, 내부 정보에 대해서는 얼마나 효율적으로 접근할 수 있는지에 대해 고찰하였으며, 그 결과를 바탕으로 향후 더 개선된 형태로 클래스 파일을 메모리에 배치할 수 있는 방안에 대해 연구하고자 한다.
클라우드 환경에서는 가상머신의 고성능 연산을 지원하기 위해 Graphic Processing Unit(GPU)를 사용한다. 가상머신들은 공평성을 위해 독립적인 가상머신 스케줄러를 사용하기 때문에 컴퓨팅 자원의 초과 사용으로 인한 성능 저하가 발생해도 동일한 작업을 수행하는 가상머신들의 성능은 균등하게 측정된다. 하지만 GPU 연산의 경우 다중 작업을 수행할 때 하드웨어 기반 스케줄러를 사용하며 가상머신의 입출력 작업을 위한 하이퍼바이저의 First In First Out(FIFO) 기반 스케줄링 기법으로 인해 가상머신 사이의 공평성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 GPU 메모리를 초과 사용하는 환경에서 가상머신들의 성능을 측정하고 성능 불균형으로 인한 문제를 분석한다.
디바이스 드라이버의 결함은 시스템 실패의 주요 원인이다. 임베디드 디바이스 드라이버는 세심히 검증되어야 하지만, 디바이스 드라이버는 디바이스 동작에 큰 연관이 있기 때문에 단독으로 검증하기 어렵다. 비동기적인 디바이스의 DMA 동작들은 보통 복잡한 구조를 가질 수 있으며 비결정적인 조건상에서 발생하는 문제가 있을 경우 재현하기가 매우 어렵다. 이러한 관점에서, 실제와 동일한 인터페이스를 가지고 있는 가상 디바이스를 사용하게 되면, 코드의 변경 없이 디바이스 내부 상태 변화를 관찰 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 디바이스를 활용하여 DMA 동작과 CPU 의 메모리 접근간의 충돌을 감시할 수 있는 방법을 제시한다. 가상 임베디드 시스템을 QEMU full system emulator 상에서 동작시키고, CPU 와 가상디바이스의 시스템 버스에 대한 메모리 접근을 추적하는 기능을 개발하였다.
컴퓨터의 제한된 코어메모리로 대형문제를 해결하기 위하여 디스크를 마치 메모리처럼 사용할 수 있는 가상 메모리 데이타베이스 기법을 개발하였다. 이 기법과 아울러 최대 가용코어메모리를 작동시키는 방식을 사용하여 유한요소 해석시 흔히 발생하는 스카이라인 형태로 저장된 대칭통산행예(Sparse Symmetric Matrix)에 대한 매우 효과적인 코어 내 및 코어 외 직립방정식의 해법을 개발하였다. 제안된 방법은 다른 코어 외 해법에 비해 알고리즘 및 코딩이 매우 간단하여 계산효율을 상당히 향상시켰다. 해석예에서는 제안된 방법을 사용하여 대규모 구조해석 문제를 메모리 용량이 작은 소형컴퓨터에서 대단히 효율적으로 해결하였음을 보여주었다.
내장형 실시간 시스템에서는 메모리 관리시스템의 구현에 있어 메모리 단편화와 시간 결정성 (determinism)의 문제를 해결하기 위한 방법 중의 하나로 고정크기의 메모리를 할당하는 기법이 사용되어진다 내장형 자바가상기계에서도 객체를 관리하는 메모리 구조인 힙에 이를 적용하여 활용할 수 있으며 실제 구현으로는 simpleRTJ가 있다. 고정크기의 메모리 할당기법은 구현이 간단하기 때문에 시스템이 단순해지고 실행에서의 오버헤드도 작아지는 장점이 있다. 하지만 고정크기의 객체할당 방식은 가장 큰 객체의 크기를 이용하여 모든 객체를 할당하기 때문에 내부단편화를 발생시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 내부 단편화를 최소화하면서 고정크기 할당기법의 장점을 최대한 이용할 수 있도록 하기 위해 다수의 고정크기를 이용하여 객체를 할당하는 기법에 관해 설명하며 관련 실험을 통해 내부단편화 문제를 얼마나 해결할 수 있는지에 관해 기술한다.
수율과 품질을 유지하기 위하여 불량 셀을 예비 셀로 수리하는 방법이 많이 사용되고 있다. 대부분의 메모리가 2차원 예비셀 구조를 갖는 상황에서, 최근의 Giga 용량 메모리의 경우 대부분의 칩에서 예비 셀에도 불량이 존재 한다. 본 논문에서는 예비 셀에 불량이 있는 경우를 고려한 자체 내장 수리연산 시 기존의 모든 자체 내장 수리연산 회로에 적용이 가능한 분석 영역 가상화 방법을 제시하였다. 분석 영역 가상화 방법은 향후 메모리 고용량화에 따른 필수 해결 사항인 에비 셀 불량에 대한 효과적인 대처방안이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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