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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김태석
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 광운대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2023
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Solid State Drive(SSD) 내부에 있는 Dynamic Random-Access Memory(DRAM)는 주소를 변환하거나 쓰기 요청 데이터를 임시로 저장하는 버퍼 역할을 하는 쓰기 버퍼(Write buffer)가 있다. 쓰기 요청은 다른 요청보다 긴 지연시간을 가지고 있어 지연시간을 줄이기 위해 쓰기 버퍼를 사용한다. 쓰기 버퍼 내 데이터에서 재참조 되지 않을 데이터를 플래시 메모리(Flash memory)에 교체하는 버퍼 교체 알고리즘(Buffer replacement algorithm)을 설계해야 쓰기 연산 횟수가 줄어들어 SSD의 성능 및 수명이 더 나은 성능을 보이는 것이 가능하다. 그 때문에 버퍼 교체 알고리즘은 지역성(Locality)을 근거로 한다. 교체 때 사용하는 방법 중 지역성을 잘 보여주는 재참조 거리(Reuse distance)는 방향에 따라 과거참조 거리(Backward reused distance)와 미래참조 거리(Forward reuse distance)로 나뉜다. 미래참조 거리를 교체 방법으로 사용하면 우수한 성능을 보이지만 미래를 알아야 한다는 점에서 구현이 어려워 대부분의 기존 연구들은 과거참조 거리를 사용하고 있다.
본 논문에서는 머신러닝을 통해 미래참조 거리를 예측하여 쓰기 버퍼 관리 방법을 제안한다. 또한, 예측하기 어려운 미래참조 거리를 분류 모델을 통해 미래참조 거리를 예측하는 방법을 제시하며, 미래참조 거리를 쓰기 버퍼 크기 기준으로 구간을 정해 이를 분류하여 분류한 값을 캐싱 우선순위(Caching Priority, CP)라고 한다. 예측한 캐싱 우선순위를 바탕으로 쓰기 버퍼에 저장 여부를 결정하는 버퍼 교체 알고리즘을 설계한다.
본 논문에서는 제안하는 쓰기 버퍼 관리 기법의 성능을 측정하기 위해 SSD 시뮬레이터를 직접 구현하였으며 다양한 환경에서 수집한 워크로드를 이용해 실험하였다. 실험결과, 기존 버퍼 교체 알고리즘 대비 캐시 적중률이 최대 38%의 성능 향상을 보였고, SSD 수명과 크게 관련이 플래시 메모리에 대한 쓰기 연산 횟수는 최대 38% 감소하였음을 확인하였다.
본 논문에서는 머신러닝을 통해 미래참조 거리를 예측하여 쓰기 버퍼 관리 방법을 제안한다. 또한, 예측하기 어려운 미래참조 거리를 분류 모델을 통해 미래참조 거리를 예측하는 방법을 제시하며, 미래참조 거리를 쓰기 버퍼 크기 기준으로 구간을 정해 이를 분류하여 분류한 값을 캐싱 우선순위(Caching Priority, CP)라고 한다. 예측한 캐싱 우선순위를 바탕으로 쓰기 버퍼에 저장 여부를 결정하는 버퍼 교체 알고리즘을 설계한다.
본 논문에서는 제안하는 쓰기 버퍼 관리 기법의 성능을 측정하기 위해 SSD 시뮬레이터를 직접 구현하였으며 다양한 환경에서 수집한 워크로드를 이용해 실험하였다. 실험결과, 기존 버퍼 교체 알고리즘 대비 캐시 적중률이 최대 38%의 성능 향상을 보였고, SSD 수명과 크게 관련이 플래시 메모리에 대한 쓰기 연산 횟수는 최대 38% 감소하였음을 확인하였다.
목차
제 1 장 서 론 1제 2 장 배경 지식 및 관련 연구 42.1. 쓰기 버퍼 42.2. 재참조 거리 62.3. 미래참조 거리에 따른 워크로드 분석 82.4. 관련 연구 162.5. 분류 모델 19제 3 장 미래참조 거리 예측 213.1. 쓰기 버퍼 크기와 미래참조 거리의 관계성 213.2. 캐싱 우선순위 223.3. 캐싱 우선순위 분류 모델 적용 26제 4 장 머신 러닝 기반 쓰기 버퍼 관리 기법 284.1. 분류 모델 기반 쓰기 버퍼 관리 기법 설계 284.2. 쓰기 버퍼 관리자 33제 5 장 성능 평가 365.1. 실험 목표 365.2. 성능 비교 알고리즘 365.3. 실험 환경 385.4. 실험 결과 405.5. 오버헤드 53제 6 장 결론 및 향후 연구 55참 고 문 헌 56
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