Java virtual machine has the garbage collector that automate memory management. Mark-compact algorithm is one of the garbage collection algorithm that operating in 2 phases, marking and sweeping. One is Marking is marking live objects reachable from root object set. Sweeping is sweeping unmarked object from memory(return to free memory pool). This algorithm is easy to implement but cause a memory fragmentation. So compacting memory, before memory defragmentation become serious. When compacting memory, all other processes are suspended. It is critical for embedded system that must guarantee real-time processing. This paper introduce enhanced mark-compact garbage collection algorithm. Grouping the objects by their size that minimize memory fragmentation. Then apply smart algorithm to the grouped objects when allocating objects and compacting memory.
최근 상변화메모리와 같은 고속 스토리지 매체의 출현으로 느린 디스크 스토리지에 적합하게 설계된 메모리 관리 기법에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문에서는 상변화메모리를 가상메모리의 스왑장치로 이용하는 시스템을 위한 새로운 페이지 교체 정책을 제안한다. 제안하는 방식은 페이지 교체 정책이 전통적으로 추구하던 페이지 폴트 횟수 절감뿐 아니라 스왑 장치에 발생하는 쓰기량 절감을 동시에 추구한다. 이는 상변화메모리의 쓰기 연산이 느리고 쓰기 횟수에 제한이 있다는 점에 착안한 것이다. 구체적으로 살펴보면 메모리 부하가 높은 경우 페이지 폴트를 줄이는 데에 초점을 맞추고 메모리 공간에 여유가 있을 경우 스토리지 쓰기량을 줄이는 적응적인 방식을 채택한다. 이를 통해 제안하는 정책이 메모리 시스템의 성능을 저하시키지 않으면서 스토리지 쓰기량을 크게 절감함을 다양한 워크로드의 메모리 참조 트레이스를 재현하는 시뮬레이션 실험을 통해 보인다.
The Use-after-free (UAF) bug is a long-standing temporal memory safety issue. To prevent UAF attacks, two commonly used approaches are lock-and-key and pointer nullification. Recently, ARM architecture supports the Memory Tagging Extension (MTE) that implemented a lock-and-key mechanism using a 4-bit tag during memory access. Previous research proposed a virtual address tagging scheme utilizing MTE to prevent UAF attacks. In this paper, we aimed to measure a simplified version of the previously proposed virtual address tagging scheme on real machines supporting MTE by implementing a simple module and conducting experiments.
This work presents a virtual prototyping design approach for an area-based image stitching hardware. The virtual hardware obtained from virtual prototyping is equivalent to the conceptual algorithm, yet the conceptual blocks are linked to the actual circuit components including the memory, logic gates, and arithmetic units. Through the proposed method, the overall structure, size, and computation speed of the actual hardware can be estimated in the early design stage. As a result, the optimized virtual hardware facilitates the hardware implementation by eliminating trail design and redundant simulation steps to optimize the hardware performance. In order to verify the feasibility of the proposed method, the virtual hardware of an image stitching platform has been realized, where it required 10,522,368 clock cycles to stitch two $1280{\times}1024$ sized images. Furthermore, with a clock frequency of 250MHz, the estimated computation time of the proposed virtual hardware is 0.877sec, which is 10x faster than the software-based image stitch platform using MATLAB.
본 논문에서는 우리 옛 조선의 한양 모습을 경복궁을 중심으로 가상현실을 이용하여 복원 하였다. 복원에 있어 단원 분할 및 Resource Manager Discard Bytes channel의 가상현실 방법을 채택하여 memory 및 vedio memory 점유율을 낮춰 가상현실 실행 속도와 그래픽 효과의 퀄리티를 높이는데에 그 목적이 있다.
본 논문은 IJG JPEG 시스템에서 사용된 효율적인 메모리 관리 방법에 대해 소개한다. IJG JPEG 시스템의 메모리 관리 모듈은 여러 시스템에 독립적일 수 있도록 다양한 종류의 메모리 관리 모듈을 두고 있다. 각 메모리 관리 모듈은 메모리 객체를 small, large, virtual의 3가지로 구분하여 할당/해제하는데, 객체 단위로 할당/해제하지 않고
BSD 가상 메모리 시스템(BSD VM)은 페이지-아웃 시 디스크 I/O 횟수를 줄이기 위해 클러스터링 기법을 사용한다. 이 기법은 페이지-아웃 대상 페이지와 가상 메모리 공간에서 인접한 변경 페이지들을 그 대상 페이지와 함께 클러스터(그룹)를 만들어 한 번의 디스크 I/O로 디스크에 저장한다. 하지만 응용 프로그램이 가상 메모리 공간에서 서로 인접하지 않은 다수의 페이지들을 변경하면 클러스터들의 크기가 작아져 클러스터링의 효과가 감소된다. 이 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Multiple-Object Clustering(MOC) 기법을 제안한다. MOC는 클러스터별로 디스크 I/O를 하는 대신 여러 클러스터들을 모아 단일 디스크 쓰기로 페이지-아웃시킨다. 따라서 이 페치지-아웃 방식은 디스크 I/O 횟수를 감소시켜 시스틴 성능을 크게 향상시킨다. MOC는 성능 검증을 위해 FreeBSD 6.2 운영체제 커널에서 구현되었다. NS2, Scimark2 SOR, nbench LU 벤치마크를 통한 MOC 성능 측정 결과 기존 BSD VM보다 MOC의 실행 씨간이 9~45% 단축되었다.
본 논문은 이전 논문들에서 제안한 고속 홀로그램 생성기 구조의 입출력을 분석하여 가상의 마스터(Virtual Master, VM)를 구현하여 홀로그램 생성기의 입출력 신호 패턴을 생성하고, 이를 이용하여 AXI(Advanced eXtensible Interface)기반의 시스템과 연동하여 메모리 접근에 대한 분석하였다. 또한 메모리에 맵핑방법을 통하여 메모리 접근 시 레이턴시를 줄이는 방법을 제안하고 구현한 시스템을 통하여 메모리 접근에 대하여 분석하였다. 제안한 메모리 맵핑 방법을 통하여 분석하였을 때 약 3배 가량 행 활성화(Activation)을 줄여 레이턴시를 줄일 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.4776-4798
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2015
The location selection of virtual machines in distributed cloud is difficult because of the physical resource distribution, allocation of multi-dimensional resources, and resource unit cost. In this study, we propose a multi-object virtual machine location selection algorithm (MOVMLSA) based on group information, doubly linked list structure and genetic algorithm. On the basis of the collaboration of multi-dimensional resources, a fitness function is designed using fuzzy logic control parameters, which can be used to optimize search space solutions. In the location selection process, an orderly information code based on group and resource information can be generated by adopting the memory mechanism of biological immune systems. This approach, along with the dominant elite strategy, enables the updating of the population. The tournament selection method is used to optimize the operator mechanisms of the single-point crossover and X-point mutation during the population selection. Such a method can be used to obtain an optimal solution for the rapid location selection of virtual machines. Experimental results show that the proposed algorithm is effective in reducing the number of used physical machines and in improving the resource utilization of physical machines. The algorithm improves the utilization degree of multi-dimensional resource synergy and reduces the comprehensive unit cost of resources.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.2914-2935
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2016
With the increasing popularization of cloud computing, how to reduce physical energy consumption and increase resource utilization while maintaining system performance has become a research hotspot of virtual machine deployment in cloud platform. Although some related researches have been reported to solve this problem, most of them used the traditional heuristic algorithm based on greedy algorithm and only considered effect of single-dimensional resource (CPU or Memory) on energy consumption. With considerations to multi-dimensional resource utilization, this paper analyzed impact of multi-dimensional resources on energy consumption of cloud computation. A multi-dimensional resource constraint that could maintain normal system operation was proposed. Later, a novel virtual machine deployment method (NVMDM) based on improved particle swarm optimization (IPSO) and Euclidean distance was put forward. It deals with problems like how to generate the initial particle swarm through the improved first-fit algorithm based on resource constraint (IFFABRC), how to define measure standard of credibility of individual and global optimal solutions of particles by combining with Bayesian transform, and how to define fitness function of particle swarm according to the multi-dimensional resource constraint relationship. The proposed NVMDM was proved superior to existing heuristic algorithm in developing performances of physical machines. It could improve utilization of CPU, memory, disk and bandwidth effectively and control task execution time of users within the range of resource constraint.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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