Recently, hybrid transactional memory (HyTM) has gained much interest from researchers because it combines the advantages of hardware transactional memory (HTM) and software transactional memory (STM). To provide the concurrency control of transactions, the existing HyTM-based studies use a bloom filter. However, they fail to overcome the typical false positive errors of a bloom filter. Though the existing studies use a global lock, the efficiency of global lock-based memory allocation is significantly low in multi-core environment. In this paper, we propose an efficient hybrid transactional memory scheme using near-optimal retry computation and sophisticated memory management in order to efficiently process transactions in multi-core environment. First, we propose a near-optimal retry computation algorithm that provides an efficient HTM configuration using machine learning algorithms, according to the characteristic of a given workload. Second, we provide an efficient concurrency control for transactions in different environments by using a sophisticated bloom filter. Third, we propose a memory management scheme being optimized for the CPU cache line, in order to provide a fast transaction processing. Finally, it is shown from our performance evaluation that our HyTM scheme achieves up to 2.5 times better performance by using the Stanford transactional applications for multi-processing (STAMP) benchmarks than the state-of-the-art algorithms.
공유메모리 멀티프로세서 시스템에서, lock을 사용하는 전통적인 동기화 방식의 문제점들을 극복하기 위하여 트랜잭셔널 메모리(transactional memory)가 제안되었고, 고성능 트랜잭셔널 메모리를 실용화하기 위한 다양한 구현 방법들이 계속해서 연구되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 트랜잭셔널 메모리의 실용화 및 수행 속도 개선에 주력하고 있으며, 충돌 관리 정책(conflict management policy)에 따른 트랜잭셔널 메모리의 시스템 오버헤드를 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문은 트랜잭셔널 메모리의 한 종류인 하드웨어 트랜잭셔널 메모리를 충돌 관리 정책에 따라 네 가지로 분류하고, 모델링과 시뮬레이션을 통해 이 네 가지의 성능과 시스템 버스 트래픽을 비교 분석한다. 그리고 이러한 비교 분석 결과를 바탕으로 시스템 성능에 가장 크게 기여 할 수 있는 효율적인 충돌 관리 정책을 제시한다.
하드웨어 트랜잭셔널 메모리(HTM)는 트랜잭션 처리를 위한 병렬 프로그래밍 패러다임을 크게 바꾸었으며, 최근 Intel에서 TSX를 제안함에 따라 HTM에 기반한 다수의 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 트랜잭션 처리에서 하나의 원인에 대한 충돌 예측만을 지원하며, 모든 워크로드에 대해 획일화된 TSX 환경을 제공한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 멀티코어 인메모리 환경에서 트랜잭션을 처리하기 위한 효율적인 HTM 기법을 제안한다. 첫째, 제안하는 기법은 과거 트랜잭션 처리 정보를 수집한 매트릭스를 이용하여, HTM 실패시의 대비책 경로로써 STM 혹은 single lock을 선택한다. 둘째, 머신러닝 알고리즘 기반 재시도 정책을 제공함으로써, 워크로드 특성에 맞는 효율적인 트랜잭션 처리를 수행한다. 마지막으로 STAMP를 이용한 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 10~20%의 성능 향상이 있음을 보인다.
다중 코어 프로세서의 보급과 더불어 이를 효율적으로 활용하기 위한 병렬 프로그래밍의 중요성은 나날이 강조되고 있다. 트랜잭셔널 메모리는 병렬 프로그래밍의 핵심적인 요소인 동기화(Synchronization)를 위해 제안된 구조로서 lock을 사용한 동기화로 인해 발생하는 병렬성 저하, deadlock 등의 문제를 극복할 수 있다. 본 논문은 높은 수준의 contention 상황에 따른 효율적인 트랜잭셔널 메모리의 구조에 대한 이론적인 분석을 제시하며 시뮬레이션을 통해 분석의 타당성을 확인한다. 시뮬레이션 환경은 하드웨어 트랜잭셔널 메모리 (Hardware Transactional Memory) 시스템으로 구성되었으며 이론의 검증을 위해 STAMP 벤치마크와 높은 contention을 유발하는 프로그램을 시뮬레이션 하였다. 또한 트랜잭셔널 메모리를 적용한 dining philosopher problem의 모델링을 통해 효율적인 자원 할당 방안에 있어 lazy 데이터 관리 정책이 유리함을 보였다.
다중 코어 프로세서가 널리 보급되면서 멀티 쓰레디드 프로그램 상의 동기화를 용이하게 구현할 수 있는 해결 방안으로 트랜잭셔널 메모리가 각광을 받고 있다. 이를 위해 고성능의 하드웨어 트랜잭셔널 메모리에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 대표적인 연구결과로 UTM, VTM, FastTM, LogTM, LogTM-SE 등이 소개되었다. 특히, 충돌 감지 정책으로 시그니처를 사용한 LogTM-SE는 효율적인 메모리 관리와 쓰레드 스케쥴링을 통해 고성능의 트랜잭셔널 메모리를 구현하였다. 하지만, 이 방식은 프로세서 내부의 코어 수가 증가하는 것에 비례하여 한 코어가 비교해야 하는 시그니처의 수가 증가하는 문제점을 갖고 있다. 이는 시그니처 처리 과정에서 병목현상을 야기하여 전체 성능을 저해하는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 시그니처 비교 과정에서 나타날 수 있는 이러한 병목 현상을 개선하여 전체 트랜잭셔널 메모리의 성능 향상을 이루고자 다중 시그니처 비교 방식의 새로운 구조를 제안한다.
트랜잭셔널 메모리 시스템에서 오버플로우(overflow) 발생 시 이를 처리하기 위한 데이터의 기록은 그 복잡성으로 인해 전체 시스템 성능 저하의 주요 요인이 된다. 특히, 오버플로우 된 데이터가 일으킬 수 있는 충돌감지를 위해 캐시 일관성 프로토콜 상에 추가적인 상태 설정이 요구되며 이로 인해 트랜잭션간 커뮤니케이션에 지연이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 트랜잭셔널 메모리 시스템에서 오버플로우에 의해 발생하는 오버 헤드를 줄이기 위한 효율적인 캐시 구조를 연구하였다. 본 논문에서 제안하는 보조 캐시(supportive cache)는 1차 캐시와 동일한 교체 정책을 사용하며 병렬 룩업이 가능하도록 작동한다. 보조 캐시의 성능 평가를 위해 하드웨어 트랜잭셔널 메모리 시스템인 LogTM-SE를 사용하였으며 시뮬레이션 결과 평균적으로 37%의 성능 향상을 보였다.
트랜잭셔널 메모리는 트랜잭션 처리를 위한 병렬 프로그래밍 패러다임을 크게 바꾸었으며, 하드웨어 및 소프트웨어 방식에 따라 STM, HTM, HyTM으로 구분된다. 그러나, 기존 연구들은 모든 워크로드에 대해 획일적인 재시도 정책을 제공하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 샘플링 기반 유연한 재시도 정책을 이용한 하이브리드 트랜잭셔널 메모리 기법을 제안한다. 첫째, 제안하는 기법은 트랜잭션의 특성을 파악하여 HTM 혹은 STM을 선택하여 수행하거나, 블룸필터를 이용하여 동시에 HTM과 STM을 수행한다. 둘째, 제안하는 기법은 각 워크로드 내의 트랜잭션의 특성을 반영한 유연한 HTM 재시도 정책을 제공한다. 마지막으로 STAMP를 이용한 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 10~20%의 성능 향상이 있음을 보인다.
본 논문에서는 시그니처 기반의 이거 하드웨어 트랜잭셔널 메모리(eager HTM)에서 발생하는 거짓 충돌을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 이 방법에서는 각 트랜잭션이 실행 중에 접근하는 캐시 블록들을 추적한다. 그리고 다른 코어로부터의 요청에 대해 충돌이 없다는 증거를 추적한 정보가 제공하면, 시그니처 서브시스템이 충돌이라고 선언하더라도 그것을 무시하도록 조치한다. 따라서 제안한 방법을 사용하면 거짓 충돌에 의한 트랜잭션의 멈춤 또는 취소를 줄일 수 있다. 이 방법은 시그니처 기반의 이거 HTM을 구현하는 멀티코어 프로세서의 성능을 향상시키기 위해 사용할 수 있다. 16개의 코어로 구성된 LogTM-SE 시스템에서 스탠포드 대학에서 개발한 STAMP 벤치마크를 사용하여 실험한 결과, 제안한 방법을 사용할 경우 시스템의 성능은 평균 20.6% 만큼 향상되었다.
멀티스레드 프로그램의 수행 중에 발생할 수 있는 자료경합은 프로그래머가 의도하지 않은 비결정적 수행으로 인해 신뢰할 수 없는 프로그램의 결과를 발생시킨다. 이러한 자료경합의 디버깅을 위해서 시간 및 자원적 비용이 과도하게 발생하기 때문에 프로그램의 수행 중에 이를 용인하고 치유하는 것이 중요하다. 본 논문은 멀티스레드 프로그램을 대상으로 소프트웨어 트랜잭셔널 메모리(STM)를 사용하여 공유변수에 대한 트랜잭션 영역을 설정하고 공유변수에 대한 이벤트 충돌 유형에 따른 자료경합 치유기법을 설계한다. 최종적으로는 프로그램 수행 중에 자료경합을 치유하는 기법의 실현가능성을 확인한다.
As new applications of cloud data management system (CDMS) such as online games, cooperation edit, social network, and so on, are increasing, transaction processing capabilities for CDMS are required. Several transaction processing methods for cloud data management system (CDMS) have been proposed. However, existing transaction processing methods have some problems. Some of them provide limited transaction processing capabilities. Some of them are hard to be integrated with existing CDMSs. In this paper, we proposed a new concurrency control method to support transaction processing capability for CDMS to solve these problems. The proposed method was designed and implemented based on Spark, an in-memory distributed processing framework. It uses RDD (Resilient Distributed Dataset) model to provide fault tolerant to data in the main memory. In our proposed method, database stored in CDMS is loaded to main memory managed by Spark. The loaded data set is then transformed to RDD. In addition, we proposed a multi-version concurrency control method through immutable characteristics of RDD. Finally, we performed experiments to show the feasibility of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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