인터넷 대용량 서버에서 다수 접속자의 데이터를 고속으로 처리하기 위하여 반도체디스크(SSD)를 사용하고 있다. 본 논문에서는 DRAM을 SSD로 사용하는 서버환경에서 갑작스런 전원장애 시에 데이터의 안정성을 확보하기 위한 고속백업 분산저장 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 백업컨트롤러에서 DRAM 데이터를 중간버퍼를 활용한 스케줄링 기법으로 플래시메모리에 분산저장 하는 방법이다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 기존 백업알고리즘과 동일한 조건의 대용량 서버환경에서 백업처리성능 비교시험을 실시하였다. 시험결과에 의하면 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘에 비하여 DRAM의 데이터를 약 2배 이상 고속으로 백업저장을 할 수 있음을 알 수 있었다.
To replace conventional DRAM, many researches have been done on nonvolatile memories. The DRAM&PCM hybrid memory is one of the effective structure because it can utilize an advantage of DRAM and PCM. However, in order to use this characteristics, pages can be replaced frequently between DRAM and PCM. Therefore, PCM still has major problem that has write-limits. Therefore, it needs an effective page management method for exploiting each memory characteristics dynamically and adaptively. So we aim reducing an average access time and write count of PCM by utilizing two locality for an effective page replacement. We proposed a page selection algorithm which is recently requested to write in DRAM and an algorithm witch uses two locality in PCM. According to our simulation, the proposed algorithm for the DRAM&PCM hybrid can reduce the PCM write count by around 22% and the average access time by 31% given the same PCM size, compared with CLOCK-DWF algorithm.
Phase Change Memory(PCM) with low power consumption and high integration attracts attention as a next generation nonvolatile memory replacing DRAM. However, there is a problem that PCM has long latency and high energy consumption due to the writing operation. The PCM & DRAM hybrid memory structure is a fruitful structure that can overcome the disadvantages of such PCM. However, the page replacement algorithm is important, because these structures use two memory of different characteristics. The purpose of this document is to effectively manage pages that can be referenced in memory, taking into account the characteristics of DRAM and PCM. In order to manage these pages, this paper proposes an page replacement algorithm based on frequently accessed and recently paged. According to our simulation, the proposed algorithm for the DRAM&PCM hybrid can reduce the energy-delay product by around 10%, compared with Clock-DWF and CLOCK-HM.
DRAM은 빠른 쓰기/읽기 속도와 무한한 쓰기 횟수로 인해 컴퓨터 시스템에서 주로 메인 메모리로 사용되지만 저장된 데이터를 유지하기 위해 지속적인 전원공급이 필요하다. 반면, PCM은 비휘발성 메모리로 전원공급 없이 저장된 데이터를 유지할 수 있으며 DRAM과 같이 바이트 단위의 접근과 덮어쓰기가 가능하다는 점에서 DRAM을 대체할 수 있는 메모리로 주목받고 있다. 하지만 PCM은 느린 쓰기/읽기 속도와 제한된 쓰기 횟수로 인해 메인 메모리로 사용되기 어렵다. 이런 이유로 DRAM과 PCM의 장점을 모두 활용하기 위한 하이브리드 메인 메모리가 제안되었고 이에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 DRAM과 PCM으로 구성된 하이브리드 메인 메모리를 위한 새로운 페이지 교체 기법을 제안한다. PCM의 단점을 보완하기 위해 제안 기법은 PCM 쓰기 횟수를 줄이는 것을 목표로 하며 실험결과에서 알 수 있듯이 본 논문의 제안 기법은 다른 페이지 교체 기법에 비해 PCM 쓰기 횟수를 80.5% 줄인다.
일반적으로 알려진 믿음과는 달리 다양한 컴퓨팅 장치의 메인 메모리로 사용되는 DRAM은 전원이 차단되더라도 저장하고 있던 데이터가 곧바로 사라지지 않고, 대신 어느 정도의 시간 동안 데이터를 유지하게 된다. 특히 DRAM을 냉각시키면 그 데이터 유지 시간이 더 길어진다는 사실 역시 알려져 있다. Cold Boot Attack이란 이러한 DRAM의 데이터 유지 성질을 이용하여, 전원이 차단된 DRAM으로부터 암호 알고리즘의 키와 같은 민감한 정보를 복구해내는 부채널 공격 방법의 일종이다. 본 논문에서는 대칭붕괴모델을 가정한 Cold Boot Attack 방법을 이용하여 전원이 차단된 DRAM으로부터 추출된 AES 키 비트열로부터 원래의 AES 키를 복구하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 추출된 AES 키 비트열의 랜덤성을 테스트하는 방법을 사용하여 후보 키 공간의 크기를 줄이는 방법을 사용한다.
In general, PCM (Phase Change Memory) is unsuitable as a main memory because it has limitations: high read/write latency and low endurance. However, the DRAM&PCM hybrid memory with the same level is one of the effective structures for a next generation main memory because it can utilize an advantage of both DRAM and PCM. Therefore, it needs an effective page management method for exploiting each memory characteristics dynamically and adaptively. So we aim reducing an access time and write count of PCM by using an effective page replacement. According to our simulation, the proposed algorithm for the DRAM&PCM hybrid can reduce the PCM access count by around 60% and the PCM write count by 42% given the same PCM size, compared with Clock-DWF algorithm.
PRAM은 바이트 단위의 쓰기와 비휘발성의 특징을 모두 가지고 있으며, DRAM보다 높은 밀 집도가 기대되기 때문에 DRAM을 대체할 수 있을 것으로 예상된다. 이에, PRAM 기반의 버퍼 캐시 교체정책에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구는 PRAM의 수명 및 느린 쓰기 성능에만 집중함으로써 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능을 제한적으로 이용한다. 이에, 본 논문에서는 PRAM의 바이트 단위의 쓰기 성능과 스토리지의 성능을 모두 고려한 새로운 버퍼 캐시 교체 정책을 제안 한다. 제안 기법은 바이트 단위의 쓰기 성능을 이용하기 위해 작은 크기의 쓰기 요청이 빈번한 페이지를 PRAM에 유지시키며 DRAM과 PRAM사이의 선택적 페이지 이동을 통해 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시킨다. 실험 결과, 제안 기법은 CLOCK 알고리즘에 비해 최고 92%까지 PRAM의 쓰기 횟수를 감소시키고 PRAM 테스트 보드에서 최대 62%까지 수행시간을 향상시키는 것을 확인하였다.
The DRAM module is an important part of servers, workstations and personal computer. Its malfunction causes a lot of damage on customer system. Therefore, customers demand the highest quality products. The company applies DRAM module Outgoing Quality Assurance Inspection(OQA) to secures the highest quality. It is the key process to decides shipment of products through sample inspection method with customer oriented tests. High fraction of defectives entering to OQA causes inevitable high quality cost. This article proposes the application of ensemble learning to classify the lot status to minimize the ratio of wrong decision in OQA, observing a potential in reducing the wrong decision.
This research is to design an effective prefetching method required for DRAM-PCM hybrid main memory systems especially used for big data applications and massive-scale computing environment. Conventional prefetchers perform well with regular memory access patterns. However, workloads such as graph processing show extremely irregular memory access characteristics and thus could not be prefetched accurately. Therefore, this research proposes an efficient dynamical prefetching algorithm based on the regression method. We have designed an intelligent prefetch engine that can identify the characteristics of the memory access sequences. It can perform regular, linear regression or polynomial regression predictive analysis based on the memory access sequences' characteristics, and dynamically determine the number of pages required for prefetching. Besides, we also present a DRAM-PCM hybrid memory structure, which can reduce the energy cost and solve the conventional DRAM memory system's thermal problem. Experiment result shows that the performance has increased by 40%, compared with the conventional DRAM memory structure.
반도체 기술의 발달로 인하여 메모리가 고집적화 됨에 따라 테스트의 복잡도와 시간도 같이 늘어나게 되었다. 실제로 널리 쓰이는 메모리 테스트 방법인 March 알고리듬은 DRAM에서 발생되는 고장을 검출하기 위해 고안된 것이다. 그러나 DRAM의 집적도가 증가함으로 반드시 고려해야 하는 이웃 패턴 감응 고장을 기존의 March 알고리듬으로는 테스트할 수 없고 DRAM의 이웃 패턴 감응 고장을 테스트하기 위한 기존 알고리듬들은 메모리 셀의 개수를 n이라고 할 때 $O(N^2)$의 복잡도를 갖기 때문에 테스트 시간을 많이 소요하게 된다. 본 논문에서는 메모리 테스트에 많이 쓰이는 March 알고리듬을 확장하여 메모리의 이웃 패턴 감응 고장 검출율을 효과적으로 높일 수 있는 알고리듬을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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