In this paper, we address the problem of how to replace huffers in multimedia database systems with time-varying skewed data access. The access pattern in the multimedia database system to support audio-on-demand and video-on-demand services is generally skewed with a few popular objects. In addition the access pattem of the skewed objects has a time-varying property. In such situations, our analysis indicates that conventional LRU(least Recently Used) and LFU(Least Frequently Used) schemes for buffer replacement algorithm(ABRN:Adaptive Buffer Replacement using Neural suited. We propose a new buffer replacement algorithm(ABRN:Adaptive Buffer Replacement using Neural Networks)using a neural network for multimedia database systems with time-varying skewed data access. The major role of our neural network classifies multimedia objects into two classes:a hot set frequently accessed with great popularity and a cold set randomly accessed with low populsrity. For the classification, the inter-arrival time values of sample objects are employed to train the neural network.Our algorithm partitions buffers into two regions to combine the best roperties of LRU and LFU.One region, which contains the 핫셋 objects, is managed by LFU replacement and the other region , which contains the cold set objects , is managed by LRUreplacement.We performed simulation experiments in an actual environment with time-varying skewed data accsee to compare our algorithm to LRU, LFU, and LRU-k which is a variation of LRU. Simulation resuults indicate that our proposed algorthm provides better performance as compared to the other algorithms. Good performance of the neural network-based replacement scheme means that this new approach can be also suited as an alternative to the existing page replacement and prefetching algorithms in virtual memory systems.
본 논문에서는 임베디드 RISC 코어의 성능 및 전력 소모 개선을 위해 동적 분기예측 구조, 4원 집합연관 캐쉬 구조, ODC 연산을 이용한 클록 게이팅 기법을 제시한다. 동적 분기 예측 구조는 분기 명령에 대해 다음에 실행될 명령에 대한 예측 주소를 저장하는 BTB (Branch Target Buffer)를 사용한다. 4원 집합연관 캐쉬는 네 개의 메모리 블록을 한 개의 캐쉬 블록에 사상되는 구조로서 직접사상 캐쉬에 비해 접근 실패율이 낮고 라인 교체 방식으로 Pseudo-LRU 방식을 채택하여 LRU 정보를 저장하는 비트 수를 감소시킨다. ODC를 이용한 클록게이팅 기법은 논리합성 개념인 무관조건의 입출력 ODC 조건을 찾아 클록 게이팅 로직을 삽입함으로써 동적 소비전력을 줄인다. 제시한 구조들을 임베디드 RISC 코어인 OpenRISC 코어에 적용하여 성능을 측정한 결과, 기존 OpenRISC 코어 대비 실행시간이 약 29% 향상 되었고, Chartered $0.18{\mu}m$ 라이브러리를 이용하여 동적 전력을 측정한 결과, 기존 OpenRISC 코어 대비 소비전력이 16% 이상 감소하였다.
최근 다양한 기기에서 플래시 메모리 저장장치인 SSD가 활용되고 있다. SSD 기반 시스템에서 기존 하드 디스크 기반 버퍼 교체 알고리즘은 플래시 메모리의 특성을 고려하지 않고 이는 시스템의 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 SSD의 특성을 고려하여 읽기 버퍼와 쓰기 버퍼를 분리하고 각각의 버퍼에 서로 다른 크기의 교체 단위와 서로 교체 알고리즘을 적용하는 ABM (Asymmetric Buffer Management) 정책을 제안한다. 추가적으로 제안한 정책을 보완하기 위해 쓰기 교체 지연 정책, 동적 크기 적응화 알고리즘을 적용하였다. 제안한 ABM 정책은 효과적으로 성능을 향상시키는 것으로 나타났으며, 특히 여러 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 ABM-LRU-CLC의 경우 기존의 LRU에 비해 최대 32% 성능이 향상되는 것으로 나타났다.
컴퓨터시스템에서 메모리시스템은 계층적인 구조를 갖는다. 외부기억장치에 해당하는 디스크는 용량이 크고 가격이 저렴하지만 동작은 기계적인 특성에 기반을 두고 있어 주기억장치에 비하여 매우 느리고 디스크의 성능 향상도 매우 느리게 이루어지고 있지만 처리기는 반도체기술의 발전으로 속도향상이 매우 빠르게 이루어지고 있다. 따라서 저속의 디스크 입출력서브시스템은 컴퓨터시스템의 전체 성능에 병목(bottle neck)을 일으키고 있다. 컴퓨터시스템내의 디스크 입출력 서브시스템의 성능을 개선함으로 컴퓨터시스템의 전체 성능개선을 실현하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 처리기가 필요로 할 가능성이 높은 디스크블록을 버퍼캐시와 디스크 캐시에 효율적으로 유지하여 디스크블록 평균접근시간을 줄임으로 컴퓨터시스템의 성능을 향상시키는 개선된 알고리즘인 multi-level LRU 기법을 제안하였고 이를 버퍼캐시와 디스크 캐시를 가지는 시스템에 적용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방안의 성능을 평가하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권1호
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pp.78-84
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2012
This paper presents a branch prediction algorithm and a 4-way set-associative cache for performance improvement of an embedded RISC core and a clock-gating algorithm with observability don’t care (ODC) operation to reduce the power consumption of the core. The branch prediction algorithm has a structure using a branch target buffer (BTB) and 4-way set associative cache that has a lower miss rate than a direct-mapped cache. Pseudo-least recently used (LRU) policy is used for reducing the number of LRU bits. The clock-gating algorithm reduces dynamic power consumption. As a result of estimation of the performance and the dynamic power, the performance of the OpenRISC core applied to the proposed architecture is improved about 29% and the dynamic power of the core with the Chartered 0.18 ${\mu}m$ technology library is reduced by 16%.
메타 검색 엔진에서 캐쉬의 사용은 사용자의 응답시간을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 메타 검색 엔진의 구조와 동작을 보이고, 메타 검색 엔진을 위한 인기도 기반의 새로운 캐쉬 대체 방법을 제안한다. 인기도는 사용자들이 검색 엔진에 요청한 단어들의 출현 빈도수를 정규화한 값으로, 캐쉬 대체를 위한 기준치로 이용된다. 본 논문에서는 인기 검색어 수집 방법, 인기도 산출방법을 기술하고, 인기도를 기반으로 하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 또한 실제 사용자가 검색 엔진에 입력한 자료를 바탕으로, 전통적인 캐쉬 대체 기법인 LRU, LFU 알고리즘과 제안된 알고리즘을 성능 평가하였다. 본 성능 평가에서는 제안된 알고리즘이 대다수의 경우 우수한 성능을 나타내었다.
항공기 내 장비의 장착 위치 결정은 환경조건, 감항성, 정비성 등 고려해야 할 사항이 많아 정량적인 기준을 세우기 힘들다. 또한 장비의 숫자 증가에 따라 설계안은 기하급수적으로 늘어나기 때문에 제한된 일정 내에 검토하기 위하여 설계자의 경험에 많이 의존하여 설계가 진행되고 있다. 본 논문에서는 설계안을 비교할 수 있는 정량적인 기준을 만들기 위하여 장비의 위치에 따른 와이어링 하네스 길이 및 중량을 계산하는 방법과 유전 알고리즘을 이용하여 와이어링 하네스의 중량과 장비들의 CG를 최적화하는 방법을 제안하였다. 그리고 최적설계와 실제설계를 비교하여 최적화 결과가 유용함을 확인하였다.
공유 디스크(Shared Disk: SD) 클러스터는 온라인 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 처리 노드들을 연동하는 방식으로, 모든 노드는 디스크 계층에서 데이터 베이스를 공유한다. 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위하여 각 노드는 자신의 메모리 버퍼에 최근에 액세스한 페이지들을 캐싱한다. 이때 동일한 페이지가 여러 노드의 메모리 버퍼에 동시에 캐싱될 수 있으므로 각 노드가 최신의 내용을 액세스하기 위해서는 캐싱된 페이지의 일관성이 유지되어야 한다. SD 클러스터에서 기존에 제안된 대부분의 캐쉬 일관성 기법들은 버퍼 교체 알고리즘으로 LRU를 가정하였다. 이와는 달리 본 논문에서는 SD 클러스터의 특징을 고려한 네 가지의 버퍼 교체 알고리즘들을 제안하고 성능을 평가한다. 클러스터 구성과 데이터베이스 부하를 다양하게 변경하면서 실험을 수행하였고, 제안한 알고리즘은 LRU에 비해 최대 5배까지 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 플래시 메모리의 FTL에서 페이지 매핑 기법을 기반으로 소거횟수를 줄이는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 버퍼에서 매 쓰기요청들의 가중치들을 유지하고 이용하여 현재 쓰여질 요청의 시간적 지역성의 정도를 판단한다. 시간적 지역성을 효율적으로 이용하여 핫 요청을 판단하기 위해 현재 쓰여질 요청은 실험적으로 정한 기준점보다 높은 시간적 지역성을 가져야 한다. 반면 LRU 알고리듬을 이용한 FTL에서는 새로 쓰여질 요청을 항상 시간적 지역성이 높은 요청으로 판단하여 데이터를 순차적으로 저장하지만 제안된 알고리듬을 사용하여 판단된 핫 요청들의 데이터는 핫 블록에 집중적으로 저장한다. 핫 블록에 저장된 데이터들은 웜 블록의 데이터들보다 자주 업데이트되어 Garbage Collection 수행 시 핫 블록들 중 무효한 페이지가 많은 블록이 주로 희생블록으로 선택되므로 소거연산의 시작을 지연시켜 전체 소거횟수를 줄인다. 임의적인 요청을 위주로 하는 실제 I/O시스템에서 추출한 트레이스 파일들을 적용하여 검증한 결과, 기존의 LRU 알고리듬을 사용하는 경우에 비해 소거횟수는 9.3% 줄어들었다.
탑재 장비의 위치 결정 문제는 감항, 성능, 정비성, 환경요구사항 등의 다양한 기준을 고려해야 하는 복잡한 문제이다. 항공기의 기능이 복잡해짐에 따라 필요한 장비가 증가하고 있으며, 무인항공기는 조종사를 대신할 장비의 탑재로 더 많은 장비가 장착된다. 문제의 복잡성, 대상 장비의 수량 증가, 제한된 개발 기간 등으로 인하여 장비의 배치 결정은 설계자의 직관과 경험에 의존하는 부분이 크다. 최적화를 위해서는 정량적인 기준으로 평가가 필요하나 안전, 성능, 정비성 등의 기준은 정량적인 비교가 어렵거나 대상이 제한적인 한계가 있다. 본 연구에서는 장비의 장착과 정비를 고려하고 배치 모델을 순회판매원 문제로 단순화하고, 장비 간 연결 케이블의 중량이 최소가 되도록 유전알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최적화 결과를 전역 계산 결과와 비교하였을 때 더 적은 소요 시간으로 동일한 결과를 얻을 수 있었으며, Heuristic과 비교하여 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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