• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.13-15
• /
• 2001

슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측기는 한 명령어의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성 (Instruction Level Parallesim, ILP)을 향상시키는 기법이다. 최근의 값 예측기는 프로세서의 명령 이슈율이 커짐에 따라 예측 테이블의 갱신이 테이블의 참조 속도를 따라가지 못하여 예측기의 성능이 저하되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 줄이기 위해 명령의 결과가 나올 때까지 기다리지 않고 테이블 값을 모험적으로 갱신(speculative update)하는 스트라이드 값 예측기를 제안한다. 제안된 방식의 타당성을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터 상에 제안된 예측기를 구현하여 SPECint95 벤치마트를 시뮬레이션하고 제안된 스트라이드 모험적 갱신(stride speculative update)이 기존의 스트라이드 예측기 보다 성능이 향상됨을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.909-912
• /
• 2009

기존의 저장 방식은 대용량의 데이터를 비효율적으로 처리해 왔지만 데이터 중복 제거 기법을 이용하면서 저장 공간과 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있게 되었다. 그러나 기존의 데이터 중복 제거 알고리즘들은 수행시간이 길고 중복 데이터를 효율적으로 제거하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 개선된 중복 검색 및 제거 메커니즘을 제공하는 저장 시스템을 제안하고 있다. 제안하는 알고리즘은 저장 공간을 최소화하고 네트워크 대역폭을 줄일 수 있다. 주요 아이디어는 스트라이드 방식의 중복 검색 메커니즘이며 중복된 데이터 블록을 발견하는데 있어서 계산 시간을 줄여주고 있다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 리눅스 배포 데이터를 저장하는 실험을 수행하였으며 실험 결과 스트라이드 방식이 저장 공간을 줄이고 중복된 데이터 블록을 효율적으로 관리할 수 있음을 보였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.28 no.11
• /
• pp.601-612
• /
• 2001

In superscalar processors, value prediction is a technique that breaks true data dependences by predicting the outcome of an instruction in order to exploit instruction level parallelism(ILP). A value predictor looks up the prediction table for the prediction value of an instruction in the instruction fetch stage, and updates with the prediction result and the resolved value after the execution of the instruction for the next prediction. However, as the instruction fetch and issue rates are increased, the same instruction is likely to fetch again before is has been updated in the predictor. Hence, the predictor looks up the stale value in the table and this mostly will cause incorrect value predictions. In this paper, a stride value predictor with the capability of speculative updates, which can update the prediction table speculatively without waiting until the instruction has been completed, is proposed. Also, the performance of the scheme is examined using Simplescalar simulator for SPECint95 benchmarks in which our value predictor is added.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.26 no.11
• /
• pp.1429-1436
• /
• 1999

데이타들에 대한 선인출 효과를 얻기 위하여 캐쉬 메모리의 캐쉬 블록은 다중 워드로 구성된다. 그러나 선인출된 데이타들이 사용되지 않을 경우 캐쉬 메모리가 낭비되고 따라서 캐쉬 실패율이 증가한다. 데이타 배열 병합 방법은 캐쉬 실패 원인의 하나인 캐쉬 충돌 실패를 감소시키기 위하여 사용되고 있다. 그러나 기존의 배열 병합 방법은 유용하지 못한 데이타들을 캐쉬 블록에 선인출하는 현상을 보인다. 본 논문에서는 이러한 현상을 개선한 스트라이드 배열 병합을 제안한다. 모의시험에서 캐쉬 블록이 다중 워드로 구성된 경우 스트라이드 배열 병합은 캐쉬 충돌 실패를 감소시킬 뿐 만 아니라 유용한 데이타 선인출을 증가 시키므로 캐쉬 성능을 향상시킴을 보여준다. 또한 이렇게 향상된 캐쉬 성능은 프로세서 증가에 따른 확장성 있는 프로그램 성능을 나타낸다.Abstract The cache memory is composed of cache lines with multiple words to achieve the effect of data prefetching. However, if the prefetched data are not used, the spaces of the cache memory are wasted and thus the cache miss rate increases. The data merging-arrays method is used for the sake of the reduction of the cache conflict misses. However, the existing merging-arrays method results in the useless data prefetching. In this paper, a stride merging-arrays method is suggested for improving this phenomenon. Simulation results show that when a cache line is composed of multiple words, the stride merging-arrays method increases the cache performance due to not only the reduction of cache conflict misses but also the useful data prefetching. This enhanced cache performance also represents the more scalable performance of parallel applications according to increasing the number of processors.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2003.11b
• /
• pp.235-238
• /
• 2003

Conventional stride predictor is useful for predicting data values which vary by a constant value. However, when the data values of shift, multiplication, and division instructions are predicted, the stride predictor can't show the best performance. Thus, we propose predictor using stride and shift to improve predictability. The predictor using stride and shift takes advantage of shift values as well as stride values, so that the overall coverage of prediction increases.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.4 no.5
• /
• pp.371-376
• /
• 2001

Since continuous media such as video and audio data are displayed within a certain time constraint, their computation and manipulation should be handled under limited condition. Traditional real-time scheduling algorithms cold be directly applicable, because they are not suitable for multimedia scheduling applications which support many clients at the same time. Rate Regulating Proportional Share Scheduling Algorithm based on the stride scheduler is a scheduling algorithm considered the time constraint of the continuous media. The stride schedulers, which are designed to general tasks, guarantee the fairness of resource allocation and predictability. The key concept of RRPSSA is a rate regulator which prevents tasks from receiving more resource than its share in a given period. But this algorithm loses fairness which is a strong point of the stride schedulers, and does not show graceful degradation of performance under overloaded situation. This paper proposes a new modified algorithm, namely Modified Proportional Share Scheduling Algorithm considering the characteristics of multimedia data such as its continuity and time dependency. Proposed scheduling algorithm shows graceful degradation of performance in overloaded situation and it reduces the scheduling violations up to 70% by maintaining the fair resource allocation. The number of context switching is 8% less than RRPSSA and the overall performance is increased.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.21-23
• /
• 1998

본 논문에서 ILP (Instruction Level Parallelism)의 성능향상을 위하여 데이터 값들을 미리 예측하여 병렬로 이슈(issue)하고 수행하는 기존의 데이터 값 예측기(data value predictor)를 비교 분석하여 각 예측기의 예측율을 측정하고, 2-단계 데이터 값 예측기(Two-Level Data Value Predictor)와 혼합형 데이터 값 예측기(Hydrid Data Value Predictor)에서 발생되는 aiasing 을 측정하기 위해 수정된 데이터 값 예측기를 사용하여 측정한 결과 aliasing은 50% 감소하였지만 예측율에는 영향을 미치지 못함과 데이터 값 예측기의 예측율을 측정한 결과 혼합형 데이터 값 예측기의 예측율이 2-단계 데이터 값 예측기와 스트라이드 데이터 값 예측기(Stride Data Value Predictor)에서 평균 5.7%, 최근 값 예측기(Last Data Value Predictor)보다는 평균 38%의 예측 정확도가 높음을 입증하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.20 no.5
• /
• pp.107-112
• /
• 2020

Recently, unstructured data is rapidly being produced based on web-based services. NoSQL systems and key value stores that process unstructured data as key and value pairs are widely used in various applications. In this paper, a study was conducted on a skip list used for in-memory data management in an LSM-tree based key value store. The skip list used in the key value store is an insertion-based skip list that does not allow overwriting and processes all changes only by inserting. This behavior can support Multi-Version Concurrency Control (MVCC), which can simultaneously process multiple read/write requests through snapshot isolation. However, since duplicate keys exist in the skip list, the performance significantly degrades due to unnecessary node visits during a list traverse. In particular, serious overhead occurs when a range query or scan operation that collectively searches a specific range of data occurs. This paper proposes a newly designed Stride SkipList to reduce this overhead. The stride skip list additionally maintains an indexing pointer for the last node of the same key to avoid unnecessary node visits. The proposed scheme is implemented using RocksDB's in-memory component, and the performance evaluation shows that the performance of SCAN operation improves by up to 350 times compared to the existing skip list for various workloads.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.26 no.7
• /
• pp.1047-1059
• /
• 2022

With the development of cloud computing technology, container technology that provides services based on a virtual environment is also developing. Container orchestration technology is a key element for cloud services, and it has become an important core technology for building, deploying, and testing large-scale containers with automation. Originally designed by Google and now managed by the Linux Foundation, Kubernetes is one of the container orchestrations and has become the de facto standard. However, despite the increasing use of Kubernetes in container orchestration, the number of incidents due to security vulnerabilities is also increasing. Therefore, in this paper, we study the vulnerabilities of Kubernetes and propose a security policy that can consider security from the initial development or design stage through threat analysis. In particular, we intend to present a specific security guide by classifying security threats by applying STRIDE threat modeling.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.26 no.7
• /
• pp.788-812
• /
• 1999

본 논문에서는 범용 워크스테이션 환경하에서 수행되는 멀티미디어 응용프로그램(application)을 지원하기 위한 비례지분 방식의 CPU 스케줄러를 제시한다. 이러한 목적을 위하여 일반적 태스크의 지원을 위해 설계된 스트라이드 스케줄러를 확장한다. 멀티미디어 응용프로그램의 시간 요구사항을 명시하기 위하여 새로운 스케줄링 파라미터들을 도입한다. 비율조정기를 도입한 결과 스케줄링의 정확도의 오차는 O(1)로 감소하였다. 별도의 태스크 그룹을 설정하여 상대적 지분과 절대적 지분을 부여했다. 모의실험을 사용하여 스케줄러의 성능을 평가하였다. 그 결과, 제안된 스케줄러는 증가된 정확도와 적응성 및 유연성을 가짐을 알 수 있었다. Abstract This paper presents a proportional-share CPU scheduler which can support multimedia applications in a general-purpose workstation environment. For this purpose, we have extended the stride scheduler which is designed originally for conventional tasks. New scheduling parameters are introduced to specify timing requirements of multimedia applications. Through the use of the rate regulator, the accuracy error of the scheduling is reduced to O(1). Separate task groups are proposed to represent both relative shares and absolute shares. The proposed scheduler is evaluated using a simulation study. The results show that the proposed scheduler achieves improved accuracy and adaptability as well as flexibility.