플래시 메모리의 인기가 증가하면서 스토리지 시스템의 변화를 가져왔다. 플래시 메모리 기반의 SSD(Solid State Disk)는 기존의 HDD(Hard Disk Drive)를 대체할 매체로 주목을 받고 있으며 HDD에 비해 훨씬 더 높은 대역폭, 랜덤 접근 성능 및 충격에 강한 장점들을 갖는다. 그러나 플래시 메모리는 HDD와 달리 덮어쓰기(In-Place update)가 불가능 하기 때문에, 데이터를 업데이트 하기 위해서는 해당영역을 지운 후 업데이트를 해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 캐시 안에서의 거의 접근하지 않을 블락과 캐시로 들어가는 것을 막기 위한 기법을 제시한다. 이것은 캐시의 오염을 막고 더 오랜 기간 동안 캐시 안에서 인기 있는 블락 들을 유지하고 높은 히트율로 연결될 것이다. 또한 캐시 교체의 수를 줄임으로써 SSD의 쓰기를 감소할 것이고 그 결과 성능 뿐만 아니라 SSD의 수명도 연장 에도 도움이 될 것이다.
플래시 메모리는 전력 소비가 적고 처리속도가 빨라 임베디드 시스템의 저장 매체로서 많은 연구가 이루어져왔다. 특히, 최근에는 플래시메모리로 구성된 반도체 디스크(Solid state disk, SSD)가 하드디스크를 점점 대체하고 있는 추세이다. 현재 SSD는 성능을 높이기 위해서 병렬성을 이용한 다중채널과 다중웨이를 사용하고 있다. 이 구조에서는 연속된 여러 개의 블록들로 구성된 슈퍼블록단위로 플래시 메모리에 기록하게 된다. 본 논문은 병렬처리를 최적화하기 위해 SSD의 버퍼를 비울 때 희생 슈퍼블록을 선정하고 재구성하는 방법을 제안하고 있다. 실험을 통해서 희생 슈퍼블록 선정 방법을 바꾸는 것으로 슈퍼블록단위의 쓰기 횟수를 35% 줄일 수 있고, 슈퍼블록 구성 방법을 달리하여 9%를 추가적으로 더 줄일 수 있었다.
낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid-State Disk)는 빠른 속도와 저전력, 휴대성, 내구성 등의 특성을 가져 전통적인 저장 장치인 하드 디스크(HDD:Hard Disk Drive)를 대체할 차세대 저장 장치로 주목받고 있다. 그러나 저장 장치 성능 측정 도구는 기존의 하드 디스크의 특성을 기반으로 한 것들이 대부분으로 이를 통해 SSD의 성능을 측정하기엔 적합하지 않다. 특히 SSD는 하드 디스크에 비해 단위 공간 당비용이 수십 배 가량 높아 저장 공간의 효율적인 관리를 위해 컨트롤러(Controller)가 데이터 압축 기법을 사용하기도 하는데 이 압축 기법을 사용하는 컨트롤러에 따라 SSD는 다른 성능을 보인다. 또, 여러 가지 명령들이 한꺼번에 존재할 때 컨트롤러에 따라 이를 적절히 효율적으로 처리해주는 기능을 가지고 있는데 이 역시 SSD의 성능에 차이를 가져온다. 그러나 기존 저장 장치 성능 측정 도구는 압축 기법 유무를 판별할 수 있으면서 여러 명령들이 한꺼번에 존재할 때 SSD 성능의 차이를 파악할 수 있는 통합된 성능 측정 도구는 없다. 본 논문에서는 다양한 패턴에 따라 SSD의 특성을 측정할 수 있는 도구인 uFlip 성능 측정 도구를 기반으로, 압축 기법의 사용 유무를 판별할 수 있는 기능과 명령 큐 깊이(Command Queue Depth)에 따라 성능의 차이를 판별할 수 있는 기능을 추가하였고, uFlip 기반 수정된 성능 측정 도구로 몇 가지 상용 SSD의 성능을 평가하여 비교함으로써 추가된 기능들의 유무에 따라 SSD별로 다른 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 전송 수준 모델링 기법을 이용하여 SSD가 장착된 PC 시스템의 성능 분석 및 구조 탐색을 위한 시스템 수준 환경 구축을 제안한다. 구축된 시뮬레이션 환경은 SSD가 장착된 PC 시스템의 관점에서 다양한 구조적 변화에 대한 정량적인 성능 분석을 제공할 뿐만 아니라, 기존의 레지스터 전송 수준 모델링 기법보다 매우 빠른 시뮬레이션 속도를 제공한다. 구축된 시뮬레이터의 유용성을 보이기 위하여, PC 수준의 구조 탐색과 SSD 수준의 구조 탐색을 수행하였다. 특히 SSD 수준의 구조 탐색에서는 캐시 버퍼에서 저장된 데이터의 캐시 적중률에 따른 성능 변화와 NAND 플래시 메모리의 성능 변화가 전체 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이러한 실험 결과는 제안된 시뮬레이터가 PC 환경하에서 SSD 및 PC 구조의 성능 분석 및 구조 개선에 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주었다.
클라우드 컴퓨팅 및 모바일 통신 서비스의 사용량이 급격히 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 데이터를 저장하는 스토리지 장치로서 소비 전력이 작으며 우수한 데이터 접근 성능을 보이는 SSD(Solid State Disk)가 각광받고 있다. SSD는 다수의 NAND 플래시 메모리를 부착하고 호스트에서 요구하는 명령을 받아 수행하는 대용량 장치이다. 이러한 SSD는 비휘발성, 빠른 성능, 내구성, 저전력 등의 장점으로 인해 시장에서 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 SSD의 장점들에도 불구하고 읽기, 쓰기, 삭제 연산 수행 시간의 비대칭성과 불균등한 기본단위, 덮어쓰기 연산의 불가, 한정된 블록 당 삭제횟수 등의 NAND 플래시 메모리의 내재적 단점들이 존재한다. 그 중 NAND 플래시 메모리의 블록 당 한정된 삭제 횟수는 SSD의 수명에 영향을 끼치며 일정한 삭제 횟수를 초과하게 되면 안정성이 크게 떨어지게 되고 더 이상 사용이 불가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 환경에서의 SSD에서 NAND 플래시 블록의 한정된 삭제 횟수에 따른 성능의 효율성을 향상시키기 위하여 중복 제거 기법을 적용한 SSD기반의 회복 효율성 최적화 시스템을 설계하였다.
플래시 메모리는 빠른 처리 속도, 비휘발성, 저전력, 강한 내구성으로 인해 최근 다방면에서 활용되는 비중이 점점 커지고 있고, 최근 비트 당 가격이 저렴해지면서 NAND 플래시 기반의 SSD (Solid State Disk)가 기존 기계적 메커니즘의 HDD(Hard Disk Drive)를 대체할 새로운 저장 장치로 주목받고 있다. 특히 모바일 기기에 적용되는 싱글 패키지 SSD 제품의 경우 병렬 처리를 통한 성능 향상을 위해 채널 수를 증가시키면 NAND 플래시 컨트롤러의 면적과 입출력 핀 수가 채널 수 증가에 따라 증가하여 폼팩터 (form factor)에 직접적인 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 NAND 플래시 채널 수와 인터페이스의 채널당 FIFO 버퍼 사이즈를 최적화하여 SSD 컨트롤러의 성능을 고려한 면적과 입출력 핀 수를 최소화하고 이를 폼팩터에 반영하는 방법을 제안한다. 이중 버퍼를 채용한 10채널 지원 SSD 컨트롤러에 대해서 실험을 통해 동일한 성능을 유지하면서도 버퍼 블록 사이즈를 73%정도 축소시킬 수 있었고, 컨트롤러 전체 칩 면적으로는 채널 수 감소에 따른 채널별 컨트롤 블록과 입출력 핀 수 감소 등으로 인해 대략 40%정도 축소 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 SSD (solid state disk)에 쓰이는 NAND flash 메모리 에러 정정에 관한 오류정정 방법 중에서 Parallel BCH(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem) 방법 및 VLSI 설계를 제안하였다. 제안된 설계는 에러 정정 능력(t=18, 8) 을 가변적으로 하여 사용빈도수의 증가로 높은 에러 율을 가진 데이터 공간에 신뢰성을 높였고, 디코더의 병렬처리 비트 수를 인코더의 처리 비트 수에 2배로 하여 디코더의 수행시간을 줄였고 이에 따르는 latency도 기존 회로에 비해 1/2로 감소함을 확인 하였다.
기존의 운영체제에서 하드디스크의 성능을 향상시키기 위해서 사용해왔던 기술들이 SSD(Solid State Drive)에는 부정적 효과를 나타내는 경우가 많다. HDD의 기계적인 요소 때문에 접근 시간과 블록 주소의 순서가 성능에 매우 중요한 요인으로 작용하였지만, SSD는 불록 주소의 순서에 영향을 받지 않는 우수한 랜덤 읽기 성능을 제공한다. 실제 개인용 PC에서 SSD를 사용할 때에 선반입을 끄도록 권고되고 있다. 하지만 이 논문은 SSD의 내부 구조와 낸드 플래시 메모리의 특징을 고려한 선반입 및 메모리관리 정책를 결합한 방법을 제시한다. SSD에는 다수개의 낸드 플래시 메모리로 구성되어 있어 칩을 동시에 구동시키는 것이 중요하며, 낸드 플래시 메모리의 기본 입출력 단위가 계속 증가하는 방향으로 발전하고 있어서 SSD 내부의 동작 단위가 운영체제의 블록 크기보다 훨씬 커지게 되었다. 이 논문은 이러한 SSD의 특징과 경향을 수용하여, 제안하는 선반입 기법은 SSD의 동작 단위로 수행되며, 제안하는 메모리 관리 기법은 그 선반입 기법의 단점을 보완하여, 캐시 히트율과 선반입 히트율의 합이 최대가 되도록, 선반입되었지만 사용되지 않는 데이터를 적응적으로 퇴출한다. 본 기술은 리눅스 커널 모듈로 개발하였으며 실제 SSD를 사용하여 성능 평가를 실시하였다. 주어진 실험에서 제안하는 선반입 기법이 약 26%까지 성능을 향상시켰다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권1호
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pp.15-22
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2017
Although there are many efficient techniques to minimize the speed gap between processor and the memory, it remains a bottleneck for various commercial implementations. Since secondary memory technologies are much slower than main memory, it is challenging to match memory speed to the processor. Usually, hard disk drives include semiconductor caches to improve their performance. A hit in the disk cache eliminates the mechanical seek time and rotational latency. To further improve performance a divided disk cache, subdivided between metadata and data, has been proposed previously. We propose a new algorithm to apply the SSD that is flash memory-based solid state drive by applying FTL. First, this paper evaluates the performance of such a disk cache via simulations using DiskSim. Then, we perform an experiment to evaluate the performance of the proposed algorithm.
Hard disk drive(HDD)는 보조 저장장치로서 대부분의 컴퓨터 시스템에서 사용되고 있으나 기계적 특성으로 인하여 성능의 향상 측면에서는 한계점에 도달해 있는 상황이다. 반면, 플래시 메모리 기반인 solid state drive(SSD)는 고성능 저소음이라는 장점이 있지만, HDD에 비해 높은 가격으로 인해 아직 HDD를 완전 대체하기에는 부담이 크다. 따라서 SSD를 대용량인 HDD의 cache로 사용하는 SSD caching mechanism이 최근 주목을 받고 있다. SSD caching mechanism은 대표적으로 bcache, dm-cache, Flashcache, EnhanceIO 등이 있으며, 각 mechanism들은 구현상의 장단점과 차별성이 존재한다. 본 논문에서는 각 SSD caching mechanism들의 특정을 파악하고, 벤치마크를 통하여 성능을 비교 분석하였다. 이러한 연구를 기반으로 향후 더 성능이 좋은 SSD caching mechanism을 개발하는데 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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