최근 처리기와 입출력 시스템의 속도 차이가 점점 커짐에 따라 버퍼 캐쉬의 효율적인 관리가 더욱 중요해지고 있다. 버퍼 캐쉬는 블록 교체 정책과 선반입 정책에 의해 관리되며, 각 정책은 버퍼 캐쉬에서 블록의 가치 즉 어떤 블록이 더 가까운 미래에 참조될 것인가를 결정해야 한다. 블록의 가치는 응용들의 블록 참조 패턴의 특성에 기반하며, 블록 참조 패턴의 특성에 대한 정확한 분석은 올바른 결정을 가능하게 하여 버퍼 캐쉬의 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 각 응용들의 블록 참조 패턴에 대한 특성을 분석하고 이를 자동으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 블록의 속성과 미래 참조 거리간의 관계를 이용해 블록 참조 패턴을 발견한다. 이 기법은 2 단계 파이프라인 방법을 이용하여 온라인으로 참조 패턴을 발견할 수 있으며, 참조 패턴의 변화가 발생하면 이를 인식할 수 있다. 본 논문에서는 8개의 실제 응용 트레이스를 이용해 블록 참조 패턴의 발견을 실험하였으며, 제안된 기법이 각 응용의 블록 참조 패턴을 정확히 발견함을 확인하였다. 그리고 발견된 참조 패턴 정보를 블록 교체 정책에 적용해 보았으며, 실험 결과 기존의 대표적인 블록 교체 정책인 LRU에 비해 최대 57%까지 디스크 입출력 횟수를 줄일 수 있었다.Abstract As the speed gap between processors and disks continues to increase, the role of the buffer cache located in main memory is becoming increasingly important. The buffer cache is managed by block replacement policies and prefetching policies and each policy should decide the value of block, that is which block will be accessed in the near future. The value of block is based on the characteristics of block reference patterns of applications, hence accurate characterization of block reference patterns may improve the performance of the buffer cache. In this paper, we study the characteristics of block reference behavior of applications and propose a scheme that automatically detects the block reference patterns. The detection is made by associating block attributes of a block with the forward distance of the block. With the periodic detection using a two-stage pipeline technique, the scheme can make on-line detection of block reference patterns and monitor the changes of block reference patterns. We measured the detection capability of the proposed scheme using 8 real workload traces and found that the scheme accurately detects the block reference patterns of applications. Also, we apply the detected block reference patterns into the block replacement policy and show that replacement policies appropriate for the detected block reference patterns decreases the number of DISK I/Os by up to 57%, compared with the traditional LRU policy.
플래시 메모리는 오늘날 다양한 형태로 우리 생활의 일부를 차지하고 있다. 휴대 전화기, MP3 플레이에, PDA등과 같은 모바일제품, 이동식 저장매체, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 등에 광범위하게 활용되고 있다. 이처럼 많은 분야에서 사용되는 주된 이유는 플래시 메모리의 장점인 저전력 비휘발성, 고성능, 물리적 안정성, 휴대성을 갖기 때문이다. 더불어 최근에는 Gb급 플래시 메모리도 개발되어 하드디스크의 자리를 대체할 수 있는 상황에 이르렀다. 하지만, 플래시 메모리는 하드디스크와 달리 이미 데이터가 기록된 블록에 대해 덮어쓰기(overwrite)가 되지 않는다는 특성을 갖고 있다. 덮어쓰기 위해서는 해당 블록을 지우고(즉, 소거(erase)) 쓰기 작업을 수행해야 한다. 이로 인해 플래시 메모리의 데이터 읽기/쓰기/소거에 비용이 하드 디스크와 같이 동일한 것이 아니라 서로 다르다(읽기 비용을 1로 가정할 경우 쓰기와 소거는 각각 8, 65)[1][5][6]. 따라서 OS, DBMS 등과 같은 시스템 소프트웨어에서 사용된 기존 버퍼 교체 기법은 플래시 메모리의 특성이 고려되지 않았기 때문에 플래시 메모리의 특성을 고려한 효율적인 버퍼 교체기법이 필요하다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 서로 다른 연산 비용 고려한 새로운 버퍼 교체 기법을 제안한다.
본 논문은 선반입에 기반한 디스크 버퍼 관리 알고리즘인 $W^2R$ 알고리즘을 제안한다. $W^2R$알고리즘은 어떤 블록을, 언제 선반입할 것인가를 결정하기 위한 복잡한 선반입 정책 대신, LRU-OBL 알고리즘의 접근 방법을 따라 현재 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입한다. LRU-OBL 알고리즘과의 기본적인 차이점은 $W^2R$ 알고리즘은 버퍼를 논리적으로 두개의 공간, 즉, Weighing Room과 Waiting Room으로 분할한다는 것이다. 참조되는 플록은 Weighing Room에 반입되고 선반입되는 논리적 다음 블록은 Waiting Room에 저장된다. 이렇게 함으로써, 무조건으로 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입하는 LRU-OBL 정책의 단점을 해결한다. 구체적으로, 선반입되었으나 결코 참조되지 않을, 흑은 실제로 참조된다고 할지라도 교체될 블록보다 더 나중에 참조될 블록들을 위해 재 참조될 가능성이 있는 블록들 을 교체하는 문제점들을 해결한다. $W^2R$ 알고리즘은 트레이스 기반 시뮬레이션을 통해 버퍼 캐쉬 적중률을 측정한 결과 2Q 알고리즘에 비해서는 최고 23.19 %, LRU-OBL 알고리즘에 비해서는 최고 10.25 % 의 성능향상을 나타낸다.
캐쉬 교체 기법은 캐쉬 미스를 감소시키기 위해서 개발되었다. 마이크로프로세서와 주기억장치의 속도 차이를 해결하기 위해서는 캐쉬 교체 기법의 성능이 중요하다. 일반적인 캐쉬 교체 기법으로는 LRU 기법이 있으며 대부분의 마이크로프로세서에서 캐쉬 교체 기법으로 LRU 기법을 사용한다. 그러나, 최근의 연구에 따르면 LRU 기법과 최적 교체(OPT) 기법 간의 성능 차이는 매우 크다. LRU 기법의 성능은 많은 연구를 통해서 검증되었지만, 캐쉬 사상방식이 높아질수록 LRU 기법과 OPT 기법의 성능 차이는 증가한다. 본 논문에서는 기존의 LRU 기법을 활용하여 캐쉬 성능을 향상시키는 캐쉬 교체 기법을 제안하였다. 제안된 캐쉬 교체 기법은 캐쉬 블록의 접근율에 따라 교체 대상을 선정하여 캐쉬 블록을 교체시킨다. 제안된 캐쉬 교체 기법은 512KB L2 캐쉬에서 기존의 LRU 기법과 비교하여 평균 15%의 미스율을 감소시켰고, 프로세서 성능은 4.7% 향상됨을 알 수 있다.
최근에 하드 디스크의 낮은 입출력 처리 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행 중이다. 하드웨어 연구는 좋은 성과를 보이고 있지만 시스템의 입출력 성능향상을 지원해야 할 시스템 소프트웨어 기술 발전이 미진하여 하드웨어 성능을 최대로 발휘하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 n-블록을 플래시 메모리로 선반입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 세 단계로 구성된다: (1) 블록 단위 읽기 요청의 패턴을 분석하여 n-블록단위로 플래시 메모리에 선반입한다; (2) 입출력 요청 시에 그 블록의 위치를 판단하여 입출력 서비스를 제공한다; (3) 블록 교체 정책에 따라 n-블록을 교체한다. 이 방법을 통해 하드디스크의 대기시간을 줄이고 전력 사용을 최적화 할 수 있다. 실험을 통해 제안한 동적 n-블록 방법이 기존의 AMP(Adaptive multistream prefetching) 방법과 비교하여 9.05%의 평균응답시간을 개선하고 평균전력소모를 11.11% 감소시킴을 확인하였다.
냉간단조금형(Cold Forging Die)의 다이블록(Dieblock)을 제작하는 방법 중의 하나로, 다이블록 제작용 재료를 면가공 하여 다이블록 상면(上面)을 마스터펀치(Master Punch)인 호브(Hob)로 압입(Indentaion) 시켜 절삭가공((Cutting Work)이 아닌 다이호빙(Die Hobbing) 방법으로 임프레션(Impression)을 성형하여 제작하고 있다. 이 방법에 의하여 다이블록의 재료를 합금공구강(Alloy Tool Steel)인 SKD11을 사용하여 제작하고, 스테인리스판(Stainless Sheet Metal)을 제품 재료로 하여 냉간단조가공(Cold Forging Work)을 하였더니 6,000 스트로크(Stroke)에서 금형수명(Die Life)을 다 하였다. 본 논문에서는 다이블록 재료를 고속도공구강(High Speed Tool Steel)인 SKH51로 교체 제작하고, 탄소강(Carbon Steel)인 S45C를 제품 재료로 하여 냉간단조가공을 수행 하였더니 21,000 스트로크에서 금형수명을 다하고 종료 되어 종래의 방법과 비교 검토 하였을 때 350%의 금형수명 연장 효과를 얻게 되었다.
본 논문은 Tertiary 저장장치에 기반한 대용량 비디오 서버를 위한 미디어 캐슁 시스템의 설계와 구현에 대해서 기술한다. 대용량 비디오 서버를 위한 미디어 캐쉬는 디스크 저장 장치를 캐쉬 장치로 사용한다. 캐쉬 관리는 서비스의 안정성을 위해 고정 크기의 캐쉬 블록 단위로 관리되며 캐쉬 교체 정책 또는 연속 미디어의 특성을 고려하여 서비스의 안정성과 연속성을 보장 할 수 있도록 하여야 한다. 제시된 캐쉬 관리 정책과 캐쉬 교체 정책을 실제 구현된 서버를 바탕으로 성능 분석한다.
SSD는 낸드 플래시 메모리의 배열로 구성되어 있기 때문에 하드 디스크와는 달리 블록 당 쓰기 가능 횟수가 정해져 있고, 덮어쓰기가 불가능 하다는 특성을 가지고 있다. 이와 같이 기존의 하드 디스크와는 다른 특징을 갖는 SSD를 효과적으로 관리하기 위해 FTL을 이용한다. FTL은 맵핑 방식에 따라 페이지, 블록, 로그 블록 맵핑 방식으로 구분하는데, 그 중 로그 블록 맵핑 방식 기법 중 BAST와 FAST는 합병 연산 시 페이지 복사와 삭제 연산이 많이 발생하여 SSD의 성능이 떨어지는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 SSD 내부에 PRAM을 접근빈도 체크영역 및 로그 블록과 Hot 데이터를 저장하는 영역으로 할당하여 접근빈도에 따라 데이터를 할당하는 기법 및 교체기법을 제안한다. 제안된 방법은 접근빈도에 따라 Cold 데이터는 플래시 메모리에 할당하며 덮어쓰기가 가능한 PRAM에 로그 블록과 접근 빈도가 높은 데이터를 할당함으로써, 합병 연산 및 삭제 연산을 줄여 SSD의 성능과 수명을 향상시킬 수 있다. 또한 용량의 한계가 있는 PRAM의 활용률을 높이기 위해 데이터 교체 방법을 사용한다. 실험결과 삭제연산의 경우 제안한 방법이 BAST에 비해 약 46%정도 FAST에 비해 약 38%정도 횟수가 감소되었고, 쓰기 성능의 경우 각각 기존 BAST, FAST에 비해 34%, 19%의 성능이 향상되었고, 읽기 성능 역시 각각 5%, 3%의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 변위 필드를 이용해 히스토리 레코드를 생성하는 방법과 히스토리 레코드의 기준이 되는 트리거 블록에 우선 순위를 부여하여 효율적인 캐시 교체를 가능하게 하는 하드웨어 프리페치 기법을 제안한다. 히스토리 레코드의 트리거 블록을 기준으로 히스토리를 생성하기 때문에 프로그램의 시퀀스를 고려할 수 있으며, 히스토리를 변위 값으로 저장하기 때문에 트리거 주소와 변위필드에 저장된 값을 더해 빠르게 명령어 또는 데이터 주소를 프리페치 할 수 있다. 또한, 트리거 블록에 우선순위를 부여하고 캐시 교체 정책으로 랜덤 교체 방법을 사용해 캐시 공간이 가득 찼을 때 우선순위가 낮은 블록부터 랜덤하게 교체하는 방법을 제안한다. 제안하는 하드웨어 프리페처의 성능을 평가하기 위해 메모리 분석 시뮬레이터인 gem5와 PARSEC 벤치마크 프로그램을 사용하였다. 그 결과 비트벡터를 이용해 공간영역을 생성하는 기존의 하드웨어 프리페처와 비교해 L1 데이터 캐시의 미스율은 평균 약 44.5% 감소하였고 L1 명령어 캐시의 미스율은 평균 약 31% 감소하였다. 또한 IPC (Instruction Per Cycle)는 평균 약 23.7% 향상을 보였다.
본 논문에서는 화상의 에지를 보존하면 가법성 백색잡음제거를 수행하는 적응 위너 필터를 제안한다. 학습용의 복수의 화상을 준비하여 각 화상을 블록으로 분할하여 블록내부의 에지의 성질에 의해 평탄, 수직, 수평, 대각선 방향(45도, 135도)의 5개의 클래스로 분류한다. 그리고, 클래스마다 공분산 행렬을 구하여 위너 필터를 설계한다. 잡음제거에 의한 블록의 클래스 분류는 각 클래스의 공분산 행렬의 고유 벡터를 이용하여 이루어진다. 각 클래스의 고유 벡터와 노이즈가 부가된 관측화상의 블록과의 내적을 구하여 얻어진 내적 값을 근거로 입력 블록을 적절한 클래스로 분류한다. 클래스 분류 후, 입력 블록의 클래스에 대응한 위너 필터로 교체하는 것으로 에지를 보존한 고정밀도의 화상 복원이 가능하였다. 또한 여러 가지 시뮬레이션을 행하여 제안 방법의 유용성도 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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