Modern cloud computing is rapidly changing from traditional hypervisor-based virtual machines to container-based cloud-native environments. Due to limitations in I/O performance required for both virtual machines and containers, the use of high-speed storage (SSD, NVMe, etc.) is increasing, and in-memory computing using main memory is also emerging. Running a virtual environment on main memory gives better performance compared to other storage arrays. However, RAM used as main memory is expensive and due to its volatile characteristics, data is lost when the system goes down. Therefore, additional work is required to run the virtual environment in main memory. In this paper, we propose a hybrid in-memory storage that combines a block storage such as a high-speed SSD with main memory to safely operate virtual machines and containers on main memory. In addition, the proposed storage showed 6 times faster write speed and 42 times faster read operation compared to regular disks for virtual machines, and showed the average 12% improvement of container's performance tests.
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.
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.
This paper highlights the role of innovative vibration control system based on two promising properties in a parallel configuration. Hybrid device consists of two main components; recentering wires of shape memory alloy (SMA) and steel pipe section as an energy dissipater element. This approach concentrates damage in the steel pipe and prevents the main structural members from yielding. By regulation of the main adjustable design parameter, an optimum performance of the device is obtained. The effectiveness of the device in passive control of structures is evaluated through nonlinear time history analyses of a five-story steel frame with and without the hybrid device. Comparing the results proves that the hybrid device has a considerable potential to mitigate the residual drift ratio, peak absolute acceleration and peak interstory drift of the structure.
In this paper, we propose a new page replacement policy using recency and frequency on hybrid main memory. The proposal has two features. First, when a page fault occurs in the main memory, the proposal allocates it to DRAM, regardless of operation types such as read or write. The page allocated by the page fault is likely to be high probability of re-reference in the near future. Our allocation can reduce the frequency of write operations in PCM. Second, if the write operations are frequently performed on pages of PCM, the pages are migrated from PCM to DRAM. Otherwise, the pages are maintained in PCM, to reduce the number of unnecessary page migrations from PCM. In our experiments, the proposal reduced the number of page migrations from PCM about 32.12% on average and reduced the number of write operations in PCM about 44.64% on average, compared to CLOCK-DWF. Moreover, the proposal reduced the energy consumption about 15.61%, and 3.04%, compared to other page replacement policies.
최근 DRAM 기반의 메인 메모리 기술 발전이 한계에 봉착함에 따라 컴퓨터 시스템의 진보에도 어려움이 발생하고 있다. 이를 개선하기 위해 집적도가 높고 비휘발성을 갖는 차세대 메모리 기술이 등장하고 있으나 이들은 쓰기 속도가 느리거나 쓰기 횟수에 제한이 있는 등, 메인 메모리로 사용하기에는 아직 무리가 있다. 본 논문에서는 여러 차세대 메모리 기술들의 장점들을 조합하여 활용하는 하이브리드 메인 메모리 시스템, 즉 HyMN을 제안한다. HyMN은 차세대 메모리 기술을 쓰기적합램과 읽기적합램으로 분류하여 메인 메모리 시스템을 구성함으로써, 내구성이 양호하고, 고용량화가 용이하며, 비휘발성을 활용할 수 있는 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 또한, 쓰기적합램이 어느 정도의 크기로 구성되어야 하는지를 보이고 정전 시 손실에 대한 복구비용이 없거나 미미한 HyMN이 일상적으로 프로세스를 실행할 때 실행 시간 성능이 DRAM으로만 구성된 시스템에 비하여 유사함을 검증한다.
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.
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.
본 논문은 스마트폰 시스템에서 DRAM과 NVRAM으로 구성된 이기종 메모리를 위한 페이지 배치 기법을 제안한다. 이기종 메모리에 관한 기존 연구와 달리 본 논문은 메모리 접근에 대한 오프라인 분석에 기반하여 메모리 페이지를 배치한다. 이는 스마트폰 메모리 접근이 애플리케이션의 종류와 무관하게 특정 주소 영역에 집중적으로 나타나며, 쓰기 연산에 있어 그 편향성이 일관되게 나타난다는 점을 반영한 것이다. 제안한 기법은 오프라인 분석 결과를 토대로 NVRAM에 쓰기 트래픽이 적게 발생하도록 페이지 배치를 수행하며, 실험 결과 NVRAM에 발생하는 쓰기량을 성능 저하 없이 평균 61% 줄이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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