Phase Change Memory(PCM) with low power consumption and high integration attracts attention as a next generation nonvolatile memory replacing DRAM. However, there is a problem that PCM has long latency and high energy consumption due to the writing operation. The PCM & DRAM hybrid memory structure is a fruitful structure that can overcome the disadvantages of such PCM. However, the page replacement algorithm is important, because these structures use two memory of different characteristics. The purpose of this document is to effectively manage pages that can be referenced in memory, taking into account the characteristics of DRAM and PCM. In order to manage these pages, this paper proposes an page replacement algorithm based on frequently accessed and recently paged. According to our simulation, the proposed algorithm for the DRAM&PCM hybrid can reduce the energy-delay product by around 10%, compared with Clock-DWF and CLOCK-HM.
Modern computers provide tremendous computing capability and a large memory system. Hybrid memories consist of next generation memory devices and are adopted in high performance systems. However, the increased complexity of the microprocessor makes it difficult to operate the system effectively. In this paper, we propose a simple data migration method called Bandwidth-aware Data Migration (BDM) to efficiently use memory systems for high performance processors with hybrid memory. BDM monitors the status of applications running on the system using hardware performance monitoring tools and migrates the appropriate pages of selected applications to High Bandwidth Memory (HBM). BDM selects applications whose bandwidth usages are high and also evenly distributed among the threads. Experimental results show that BDM improves execution time by an average of 20% over baseline execution.
In general, PCM (Phase Change Memory) is unsuitable as a main memory because it has limitations: high read/write latency and low endurance. However, the DRAM&PCM hybrid memory with the same level is one of the effective structures for a next generation main memory because it can utilize an advantage of both DRAM and PCM. Therefore, it needs an effective page management method for exploiting each memory characteristics dynamically and adaptively. So we aim reducing an access time and write count of PCM by using an effective page replacement. According to our simulation, the proposed algorithm for the DRAM&PCM hybrid can reduce the PCM access count by around 60% and the PCM write count by 42% given the same PCM size, compared with Clock-DWF algorithm.
Modern cloud computing is rapidly changing from traditional hypervisor-based virtual machines to container-based cloud-native environments. Due to limitations in I/O performance required for both virtual machines and containers, the use of high-speed storage (SSD, NVMe, etc.) is increasing, and in-memory computing using main memory is also emerging. Running a virtual environment on main memory gives better performance compared to other storage arrays. However, RAM used as main memory is expensive and due to its volatile characteristics, data is lost when the system goes down. Therefore, additional work is required to run the virtual environment in main memory. In this paper, we propose a hybrid in-memory storage that combines a block storage such as a high-speed SSD with main memory to safely operate virtual machines and containers on main memory. In addition, the proposed storage showed 6 times faster write speed and 42 times faster read operation compared to regular disks for virtual machines, and showed the average 12% improvement of container's performance tests.
Jongmin Lee;Kwangho Lee;Mucheol Kim;Geunchul Park;Chan Yeol Park
Journal of Internet Technology
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제21권3호
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pp.849-859
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2020
High-performance computing (HPC) systems provide huge computational resources and large memories. The hybrid memory is a promising memory technology that contains different types of memory devices, which have different characteristics regarding access time, retention time, and capacity. However, the increasing performance and employing hybrid memories induce more complexity as well. In this paper, we propose a roofline-based data migration methodology called HyDM to effectively use hybrid memories targeting at Intel Knight Landing (KNL) processor. HyDM monitors status of applications running on a system and migrates pages of selected applications to the High Bandwidth Memory (HBM). To select appropriate applications on system runtime, we adopt the roofline performance model, a visually intuitive method. HyDM also employs a feedback mechanism to change the target application dynamically. Experimental results show that our HyDM improves over the baseline execution the execution time by up to 44%.
This paper is to propose a hybrid memory adaptor using next-generation nonvolatile memory devices such as phase-change memory to improve the performance limitations of OpenStack-based object storage systems. The proposed system aims to improve the performance of the account and container servers for object metadata management. For this, the proposed system consists of locality-based dynamic page buffer, write buffer, and nonvolatile memory modules. Experimental results show that the proposed system improves the hit rate by 5.5% compared to the conventional system.
We parallelized the CFD_NIMR model, which is a numerical meteorological model, for best performance on both of distributed and shared memory parallel computers. This hybrid parallelization uses MPI (Message Passing Interface) to apply horizontal 2-dimensional sub-domain out of the 3-dimensional computing domain for distributed memory system, as well as uses OpenMP (Open Multi-Processing) to apply vertical 1-dimensional sub-domain for utilizing advantage of shared memory structure. We validated the parallel model with the original sequential model, and the parallel CFD_NIMR model shows efficient speedup on the distributed and shared memory system.
The conventional hard disk has been the dominant database storage system for over 25 years. Recently, hybrid systems which incorporate the advantages of flash memory into the conventional hard disks are considered to be the next dominant storage systems to support databases for desktops and server computers. Their features are satisfying the requirements like enhanced data I/O, energy consumption and reduced boot time, and they are sufficient to hybrid storage systems as major database storages. However, we need to improve traditional index node management schemes based on B-Tree due to the relatively slow characteristics of hard disk operations, as compared to flash memory. In order to achieve this goal, we propose a new index node management scheme called FNC-Tree. FNC-Tree-based index node management enhanced search and update performance by caching data objects in unused free area of flash leaf nodes to reduce slow hard disk I/Os in index access processes.
DRAM은 빠른 쓰기/읽기 속도와 무한한 쓰기 횟수로 인해 컴퓨터 시스템에서 주로 메인 메모리로 사용되지만 저장된 데이터를 유지하기 위해 지속적인 전원공급이 필요하다. 반면, PCM은 비휘발성 메모리로 전원공급 없이 저장된 데이터를 유지할 수 있으며 DRAM과 같이 바이트 단위의 접근과 덮어쓰기가 가능하다는 점에서 DRAM을 대체할 수 있는 메모리로 주목받고 있다. 하지만 PCM은 느린 쓰기/읽기 속도와 제한된 쓰기 횟수로 인해 메인 메모리로 사용되기 어렵다. 이런 이유로 DRAM과 PCM의 장점을 모두 활용하기 위한 하이브리드 메인 메모리가 제안되었고 이에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 DRAM과 PCM으로 구성된 하이브리드 메인 메모리를 위한 새로운 페이지 교체 기법을 제안한다. PCM의 단점을 보완하기 위해 제안 기법은 PCM 쓰기 횟수를 줄이는 것을 목표로 하며 실험결과에서 알 수 있듯이 본 논문의 제안 기법은 다른 페이지 교체 기법에 비해 PCM 쓰기 횟수를 80.5% 줄인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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