A memory module industry's supply chain usually consists of multiple manufacturing sites and multiple distribution centers. In order to fulfill the variety of demands from downstream customers, production planners need not only to decide the order allocation among multiple manufacturing sites but also to consider memory module industrial characteristics and supply chain constraints, such as multiple material substitution relationships, capacity, and transportation lead time, fluctuation of component purchasing prices and available supply quantities of critical materials (e.g., DRAM, chip), based on human experience. In this research, a directed graph-based supply network planning (DGSNP) model is developed for memory module industry. In addition to multi-site order allocation, the DGSNP model explicitly considers production planning for each manufacturing site, and purchasing planning from each supplier. First, the research formulates the supply network's structure and constraints in a directed-graph form. Then, a proposed genetic algorithm (GA) solves the matrix form which is transformed from the directed-graph model. Finally, the final matrix, with a calculated maximum profit, can be transformed back to a directed-graph based supply network plan as a reference for planners. The results of the illustrative experiments show that the DGSNP model, compared to current memory module industry practices, determines a convincing supply network planning solution, as measured by total profit.
플래시 메모리는 덮어 쓰기 제약이나, 쓰기와 삭제 연산의 단위가 다르다는 등의 특징을 가지고 있다. 따라서 플래시 메모리를 저장장치로 사용하는 파일 시스템은 블록 클리닝을 필요로 하며 이는 파일 시스템의 주된 병목으로 작용한다. 이에 따라 본 논문에서는 플래시 메모리 기반 파일 시스템의 병목 요소인 블록 클리닝에 따른 성능향상에 대해 연구한다. 우선 블록 클리닝에 영향을 끼치는 성능 인자로서 이용률, 무효율, 순수도를 정의하였다. 이 세 가지 인자를 통해 블록 클리닝 비용을 분석한 결과, 파일 시스템 수준에서 제어 가능한 인자인 순수도가 블록 클리닝 비용에 많은 영향을 끼침을 확인할 수 있었다. 따라서 순수도를 높게 유지하여 블록 클리닝 비용을 최소화함으로서 파일시스템의 성능을 향상 시킬 수 있는 MODA 할당 정책(modification-aware)을 설계하였고, 이를 내장형 보드와 YAFFS(Yet Another Flash File System)상에 구현하였다. 실험 결과 MODA는 YAFFS의 순차 할당 기법에 비해 블록 클리닝 시간을 평균 123% 단축 시켰다.
본 연구는 NAND 플래시 메모리를 기반으로 하는 모바일 멀티미디어 파일시스템(MNFS)에 관한 내용이다. 이 연구에서 제안하는 파일시스템은 기존 범용 플래시 파일시템과는 달리 MP3 플레이어, PMP, 디지털 캠코더 둥과 같은 모바일 멀티미디어 장치에서 최적의 성능을 보장하기 위하여 설계된 파일시스템이다. MNFS는 크게 세 가지의 특징을 갖는데, 첫째 파일시스템의 순차적인 쓰기 요청에 대해 균일한 응답시간을 보장하고, 둘째 파일시스템 마운트 시간이 빠르며, 셋째 최소한의 메모리만을 소모한다. 이를 위해 4가지 새로운 기법들을 사용한다. 파일시스템 메타데이타와 사용자 데이타를 서로 다른 맵핑 기법으로 관리하는 혼합 맵핑 기법과, 파일 데이타 할당 단위를 NAND 플래시 메모리의 블록 단위로 사용한 블록 단위사용자 데이타 할당, 메타데이타를 최소화하기 위한 iBAT, 그리고 상향식 디렉토리 표현기법이다. 프로토타입 MNFS를 ARM9 프로세서와 1G 비트 용량의 NAND 플래시 메모리환경에서 구현하고 성능을 측정한다. 기존의 NAND 플래시 파일시템인 YAFFS와 FTL을 사용하는 FAT 파일시스템과 비교하였으며, 순차적 쓰기 요청에 대해 빠르고 균일한 응답시간을 확인할 수 있다. 또, 같은 조건에서 YAFFS에 비해 30배 빠른 마운트 시간을 보였고, Heap 메모리도 YAFFS의 5%밖에 소모하지 않았다.
In this paper, an efficient storage reclamation algorithm for RISC parallel processing in the object orented programming environments is presented. The memory management for the dynamic memory allocation and the frequent memory access in object oriented programming is the main factor that decreases RISC parallel processing performance. The proposed algorithm can be efficiently allocated the memory space of RISCy computer which is required the frequent memory access, so it can be increased RISC parallel processing performance. The proposed algorithm is verified the efficiency by implementing C language on SUN SPARC(4.3 BSD UNIX).
1968년에 발표된 구식 싱글턴 혼합기수 고속푸리에 변환 포트란 서브루틴에 존재하는 일반적인 $N$ 문제에 대한 간단한 처치법을 제안하였다. 주어진 문제에 대한 간략한 검토를 마친 후에, 새로운 처치법을 동적메모리 할당방법의 입장에서 최악상황분석법을 통해 논의하였다. 본 논의를 통해 여기서 제시된 프로그래밍 기법은 최소한 다차원 데이터 집합에 대해 지금까지 제시된 여타 처치법보다 우월함을 보였다.
네트워크 환경의 발전과 더불어 멀티미디어의 확대는 HDTV와 같은 응용 서비스의 보편화를 요구한다. 이러한 상황에서 핸드폰과 같은 무선통신 시스템과 xDSL과 광케이블에 의한 유선통신 시스템에서 멀티미디어 실시간 처리는 필수조건이다. 그러므로 본 논문에서 영상정보에 대해서 최소의 평균 부호장을 가지며 순간적 디코딩 능력이 뛰어난 허프만 부호화와 압축 수행속도가 우수한 렘펠-지브 알고리즘의 장점을 접목하여 채널 전송률 및 압축과 정중의 처리속도를 증가시키기 위하여 최적 메모리 할당 기법을 HDTV의 엔트로피 부호화기에 적용하여 설계하고 검증하였다. 구현된 최적 메모리 할당 기법을 사용한 엔트로피 부호화기 시스템은 메모리 포화를 방지할 수 있기 때문에 기존 시스템에 비하여 동영상에 대한 압축률이 허프만 부호나 LZW에 비하여 우수하다는 것을 확인하였다.
공유 메모리 다중처리기 시스템에서 거짓 공유는 서로 다른 처리기에 의해 참조되는 데이타객체들이 동일한 일관성 유지 블록에 공존하기 때문에 발생하는 현상으로 메모리 일관성 유지비용을 증가시키는 주요 원인이다. 본 논문에서는 주 처리기가 공유 데이타 객체를 총괄하여 할당하는 병렬 응용들을 대상으로 거짓 공유를 감소시켜 주는 새로운 메모리 할당 기법을 제시한다. 제시한 기법에서는 일단 공유객체를 임시 주소공간에 할당한 다음, 나중에 각 객체를 처음으로 참조한 처리기의 주소공간으로 정식 배치한다. 이렇게 함으로써 각 객체를 요청한 처리기별로 별도의 페이지에 각 객체가 할당되며, 서로 다른 처리기에서 요구한 데이타 객체들이 동일 공유 페이지에 섞이지 않게 된다. 본 기법의 효용성을 검증하기 위해 실제 병렬 응용을 사용하여 실행-기반 시뮬레이션을 수행하였다. 실험 결과 제시한 기법은 적은 오버헤드로 기존의 기법들에 비해 거짓 공유 현상을 적게 유발한다는 것을 확인하였다
본 논문에서는 플래시 메모리 파일 시스템을 위한 새로운 페이지 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 순수도를 고려하여 페이지를 할당하며, 이때 순수도는 플래시 메모리에서 유효한 페이지와 유효하지 않은 페이지가 공존하는 블록의 비율로 정의된다. 순수도는 플래시 메모리 파일 시스템의 블록 클리닝(block cleaning) 비용, 구체적으로 블록 클리닝을 수행할 때 복사해야할 페이지와 삭제해야할 블록의 양을 결정한다. 제안된 기법은 순수도를 향상시키기 위해 빈번하게 변경되는 데이터와 그렇지 않은 데이터를 구분하고, 이들을 서로 다른 블록에 할당한다 데 이터의 구분은 데이터의 속성 등의 정적 특성과 수행 시 변경 횟수 등의 동적 특성을 모두 고려한다 제안된 기법은 내장형 보드와 YAFFS 상에 구현되었으며, 성능 분석 결과 기존 YAFFS에 비해 최대 15.4초 (평균 7.8초) 블록 클리닝 시간을 단축시켰다. 또한 이용율이 증가함에 따라 제안된 기법이 더욱 좋은 성능을 제공하였다.
버스 분할 기법은 통신이 많은 모듈들을 가까이 배치하고 필요한 버스 단편만 사용함으로 버스 에너지 소비를 줄인다. 그러나 MPSoC와 같은 다중 프로세서 플랫폼에서는 캐시 일관성을 유지하기 위하여 모든 프로세서에서 버스 트랜잭션을 알아야 하므로, 기존의 버스 분할 기법을 적용할 수 없다. 본 논문에서는 공유 메모리 기반의 MPSoC 플랫폼에서 버스 에너지를 절감시키기 위한 버스 분할 기법을 제안한다. 제안된 버스 분할 기법은 비 공유 메모리와 공유 메모리의 버스를 분할함으로써, 캐시 일관성을 유지하며 비 공유 메모리를 참조할 때 소비하는 버스 에너지를 최소화시킨다. 또한, 태스크별 버스 트랜잭션 횟수를 기반하여 태스크를 할당함으로써, 공유 메모리를 참조할 때 소비하는 버스 에너지를 절감시키는 캐시 일관성을 고려한 태스크 할당 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험에서 제안된 버스 분할 기법은 비 공유 메모리 참조시의 버스 에너지를 최대 83%까지 절감시키며, 태스크 할당 알고리즘은 공유 메모리 참조시의 버스 에너지를 최대 36%까지 절감시키는 효과가 있음을 보여준다. 그럼으로 다중 프로세서 시스템에서도 버스 분할 기법을 적용하여 버스 에너지 절감 효과를 볼 수 있으며, 캐시 일관성을 고려한 태스크 할당 기법을 통해 추가적으로 버스 에너지를 절감할 수 있음을 보여준다.
거짓 공유는 공유 메모리 다중 처리기 시스템에서 여러 처리기들이 일관성 유지의 단위 메모리 영역을 공유함으로 인해 발생하는 현상으로써, 메모리 일관성 유지의 정확성에는 아무런 도움을 주지 못하면서 그 비용만 증가시키는 주요 요인이다. 특히 메모리 일관성 유지의 단위가 커질수록 그 피해가 더 커진다고 할 수 있다. 페이지-기반 분산 공유 메모리 시스템에서 거짓 공유를 줄이기 위해서는 공유 페이지에 할당되는 객체들의 특성을 미리 예측하여 참조 패턴이 상이한 객체들이 하나의 공유 페이지에 섞이는 것을 방지하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 객체-크기와 호출지-추적에 기반한 거짓 공유 감소 기법인 SCSTallocator: Sized and Call-Site Tracing based allocator)을 제시한다. SCSTallocator는 서로 다른 코드 위치에서 할당 요청된 공유 객체들은 각각 상이한 참조 패턴을 보일 것이라는 가정에 기반함과 동시에 요청된 객체의 크기가 다르면 향후 참조 패턴도 다를 것이라고 가정하고 있다. 본 논문에서는 기존의 두 정책(크기별 할당 정책과 호출지-추적 기반 할당 정책)을 동시에 적용할 경우 거짓 공유를 더 많이 줄일 수 있을 것이라는 예상을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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