[논문]내로우 값을 이용한 상변화 메모리상에서의 에너지 소모 절감 기법

김영웅

doi:10.7236/jiibc.2015.15.2.137

[국내논문] 내로우 값을 이용한 상변화 메모리상에서의 에너지 소모 절감 기법
Reducing Method of Energy Consumption of Phase Change Memory using Narrow-Value Data 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.15 no.2, 2015년, pp.137 - 143

초록
AI-Helper

과거 30년 동안 메모리 생산의 경제성 이유로 주 메모리 핵심 제품으로 사용된 DRAM의 단점을 극복할 수 있는 대체 기술로 PRAM 기술이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 PRAM의 내로우 값을 이용하여 쓰기 동작을 줄임으로써 에너지 소모를 절감할 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 내로우 값을 이용한 데이터 압축 방법을 기술하고, PRAM의 아키텍쳐 구조를 설정하고, Simplescalar 3.0e 시뮬레이터와 SPEC CPU2000 벤치마크를 사용하여 실험한다. 본 연구의 실험 결과에 의하면 제안된 기법을 사용할 경우 PRAM의 데이터 히트율은 39.4%에서 67.7%로 증가하였으며, 에너지 소모율은 9.2% 감소하였다. 제안된 기법을 사용하기 위해서는 공간 오버헤드가 워드 당 3.13% 발생하며 약간의 추가적인 하드웨어 모듈이 필요하다.

Abstract ▼ AI-Helper

During the past 30 years, DRAM has been used for the reasons of economic efficiency of the production. Recently, PRAM has been emerged to overcome the shortcomings of DRAM. In this paper, we propose a technique that can reduce energy consumption by use of a narrow values to the write operation of PRAM. For this purpose, we describe the data compression method using a narrow value and the architecture of PRAM, We also experiment under the Simplescalar 3.0e simulator and SPEC CPU2000 benchmark environments. According to the experiments, the data hit rate of PRAM was increased by 39.4% to 67.7% and energy consumption was reduced by 9.2%. In order to use the proposed technique, it requires 3.12% of space overhead per word, and some additional hardware modules.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 PRAM의 쓰기 동작을 내로우 값(narrow value)을 이용하여 줄임으로써 에너지 소모를 절감할 수 있는 기법을 제안한다. 내로우 값은 데이터가 전체 비트의 절반만으로 표현될 수 있는 값을 말한다.
본 연구에서는 시스템에서 사용되는 프로그램의 데이터 중 내로우 값을 지닌 데이터가 많다는 특성을 이용하여 PRAM에서 적재되는 데이터를 압축하여 적재하는 방법을 제안한다. 적재되는 데이터를 압축하면 동일 공간에 기존 대비 더 많은 데이터를 적재할 수 있게 되며, 이는 결과적으로 페이지 교체율을 감소시켜 더 적은 쓰기 동작을 유발하게 된다.
본 연구에서는 PRAM의 쓰기 동작을 내로우 값을 이용하여 줄임으로써 에너지 소모를 절감할 수 있는 기법을 제안한다. 내로우 값들의 상위 비트들을 버리고 하위비트값 만을 PRAM에 저장하는 방식으로 PRAM 교체율을 줄이고 이에 따른 쓰기 동작을 줄임으로서 에너지소모를 절감하였다.

가설 설정

반대로 데이터를 읽어 상위 비트로 전달해야 할 경우에는 내로우 값 비트에 저장된 값을 읽어온 후 쉬프트 로직의 입력 값으로 사용하여 압축된 데이터를 원래의 형태로 복원시킨다. 쉬프트 로직은 쉬프터와 가산기를 혼합하여 간단히 구현할 수 있으며 이 때 추가되는 연산 속도는 크게 증가되지 않으므로 성능에 영향을 주지 않는다고 가정하였다.
또한 PRAM에서 데이터를 압축하여 적재한 후 남는 여분의 공간에 추가 데이터를 적재하여야 하는데 이는 데이터를 상위 레벨 메모리로 전달한 후 PRAM이 접근되지 않는 여분의 시간에 수행해도 충분하다. 따라서 이 부분은 PRAM 하위 시스템 외부의 메인 컨트롤러에서 수행한다고 가정하였으며 추가되는 하드웨어 로직은 없고 동작 방식의 변경만 있다고 가정하였다.

제안 방법

데이터가 내로우 값으로 판명되면 워드의 하위 절반 비트만을 사용하여 저장되며, 이 값이 내로우 값이라는 것을 표시하기 내로우 값 비트에 표기를 한다. 여기서 내로우 값 비트는 원래의 PRAM에는 없는 구조지만 본 연구에서 제안하는 PRAM 구조에 추가하였다. 만약 적재될 워드가 내로우 값이 아니라면 원래의 워드 크기만큼 PRAM에 적재한다.

대상 데이터

실험은 Simplescalar 3.0e^[7] 시뮬레이터와 SPEC CPU2000^[8] 벤치마크를 사용하여 측정하였다. 10억 사이클을 fast-forward 시킨 후 10억 사이클 동안 실행하였으며, 프로세서 구성은 ARM Cortex-A8^[9]을 기본으로 구성하였다.
0e^[7] 시뮬레이터와 SPEC CPU2000^[8] 벤치마크를 사용하여 측정하였다. 10억 사이클을 fast-forward 시킨 후 10억 사이클 동안 실행하였으며, 프로세서 구성은 ARM Cortex-A8^[9]을 기본으로 구성하였다. 표 1은 본 논문의 실험에서 설정한 프로세스 구성 내역이다.

성능/효과

본 연구의 실험 결과에 의하면 제안된 기법을 사용할 경우 PRAM의 데이터 히트율은 39.4%에서 67.7%로 증가하였으며, 에너지 소모율은 9.2% 감소하였다. 제안된 기법을 사용하기 위해서는 공간 오버헤드가 워드 당 3.
하지만 이러한 장점들에도 불구하고 DRAM에는 다음과 같은 단점들이 있다. 첫째, DRAM은 읽기 동작을 수행한 후 데이터 셀에 저장되어 있던 값이 지워지기 때문에 DRAM에서 읽기 동작을 수행하고 나면 해당 셀에 저장되어 있던 값을 다시 복구시켜줘야 한다. 둘째, DRAM 셀에 한번 저장된 값은 짧은 순간만 유지되기 때문에 수 밀리 초에 한 번씩 캐퍼시터를 다시 충전시켜주는 리프레시 동작이 필요하게 되며 이로 인하여 많은 양의 대기 전력을 소모하게 된다.
첫째, DRAM은 읽기 동작을 수행한 후 데이터 셀에 저장되어 있던 값이 지워지기 때문에 DRAM에서 읽기 동작을 수행하고 나면 해당 셀에 저장되어 있던 값을 다시 복구시켜줘야 한다. 둘째, DRAM 셀에 한번 저장된 값은 짧은 순간만 유지되기 때문에 수 밀리 초에 한 번씩 캐퍼시터를 다시 충전시켜주는 리프레시 동작이 필요하게 되며 이로 인하여 많은 양의 대기 전력을 소모하게 된다. 마지막으로, DRAM은 소프트 에러에 취약하다.
둘째, DRAM 셀에 한번 저장된 값은 짧은 순간만 유지되기 때문에 수 밀리 초에 한 번씩 캐퍼시터를 다시 충전시켜주는 리프레시 동작이 필요하게 되며 이로 인하여 많은 양의 대기 전력을 소모하게 된다. 마지막으로, DRAM은 소프트 에러에 취약하다. 외부에서 유입된 알파 입자 또는 노이즈 간섭 등으로 DRAM 셀에 저장된 값이 바뀌어 에러를 유발할 수 있다.
이렇게 내로우 값들의 상위 비트를 버림으로써 PRAM 내에는 더 많은 저장 공간을 확보할 수 있게 되며 이 경우 PRAM의 데이터 미스율 및 교체율(replacement rate)이 감소하게 된다. PRAM의 데이터가 교체되면 데이터를 디스크로부터 새로 읽은 후 PRAM에 적재하게 되는데, 이 횟수를 줄이면 그만큼 쓰기 동작 횟수를 감소시킬 수 있고 결과적으로 에너지 소모를 절감할 수 있다.
8%이다. 즉, PRAM에 적재되는 데이터들 중 절반에 가까운 수가 데이터 워드의 절반 공간만으로 표현이 가능하다는 뜻이며, 이 절반 공간을 압축하여 저장한다면 PRAM 메모리 크기의 20% ～ 25%에 해당하는 데이터들을 추가로 더 적재할 수 있다.
전체 PRAM 데이터 히트율은 67.7%이며 이 중 Extra Zipped Data Hit에 의해 상승된 히트율은 28.4%로, 본 제안 기법을 사용함으로서 약 30%에 달하는 PRAM 미스를 낮추고 PRAM 라인 교체를 감소시켰다.
그림 6은 제안한 기법으로 인해 절감된 에너지 소모를 보여준다. GZIP 벤치마크 프로그램의 경우 49.92%의 절감률을 보여주어 제안된 기법이 잘 동작함을 알 수 있으며, GCC와 ART는 거의 효과가 없음을 알 수 있다. GCC 와 ART는 PRAM 메모리의 라인 교체 횟수가 현저히 적어 제안된 기법이 잘 적용되지 않는다.
GCC 와 ART는 PRAM 메모리의 라인 교체 횟수가 현저히 적어 제안된 기법이 잘 적용되지 않는다. 그림 5에서도 알 수 있듯이, 데이터를 압축하여 추가적인 데이터를 더 적재함으로써 PRAM 데이터에 대한 미스가 거의 발생하지 않았으며, 제안 기법을 적용하기 전에도 미스율은 현저히 낮아 교체에 따른 에너지 소모가 크지 않았다. EON의 경우 제안 기법에 따른 감소율이 나타나지 않는데, 이는 제안 기법을 적용함으로서 교체가 전혀 발생하지 않았기 때문이다.
제안된 기법을 적용하면 원래의 PRAM 구조 대비 90.8%의 에너지 소모율을 보여주었으며, 이는 9.2%의 절감 효과가 있는 것으로 판단할 수 있다.
본 연구에서는 PRAM의 쓰기 동작을 내로우 값을 이용하여 줄임으로써 에너지 소모를 절감할 수 있는 기법을 제안한다. 내로우 값들의 상위 비트들을 버리고 하위비트값 만을 PRAM에 저장하는 방식으로 PRAM 교체율을 줄이고 이에 따른 쓰기 동작을 줄임으로서 에너지소모를 절감하였다. 제안된 기법을 통하여 PRAM 데이터 히트율을 28.
내로우 값들의 상위 비트들을 버리고 하위비트값 만을 PRAM에 저장하는 방식으로 PRAM 교체율을 줄이고 이에 따른 쓰기 동작을 줄임으로서 에너지소모를 절감하였다. 제안된 기법을 통하여 PRAM 데이터 히트율을 28.4% 증가시켰으며, 에너지 소모는 9.2% 감소하였다.

후속연구

2% 감소하였다. 제안된 기법을 사용하기 위해서는 공간 오버헤드가 워드 당 3.13% 발생하며 약간의 추가적인 하드웨어 모듈이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	DRAM의 주요 장점은 무엇인가?	지난 30년간 DRAM은 주 메모리의 핵심으로 다뤄져 왔는데, 이는 DRAM이 대체 가능한 다른 기술인 SRAM, MRAM 및 플래시 등의 기술보다 더 싼 가격으로 대용량 고속 메모리 설계를 가능하게 하였기 때문이다. 즉, DRAM의 주요 장점은 집적도, 에너지 효율성, 속도 그리고 비트 당 원가가 저렴하다고 할 수 있다.
	상변화 메모리는 무엇인가?	상변화 메모리는 안정되면서도 서로 다른 특징을 갖는 특정 물질의 특성을 이용한 메모리이다. PRAM에서 이 물질은 보통 게르마늄, 안티모니, 그리고 텔루리움으로 이루어진 칼코겐 화합물 합금(Ge2Sb2Te5, GST)으로 구성되며, 이 물질은 물리적인 특성이 서로 다른 두 가지 상태로 변이될 수 있다[2].
	칼코겐 화합물 합금이 변이 될 수 있는 각각의 상태는 무엇인가?	PRAM에서 이 물질은 보통 게르마늄, 안티모니, 그리고 텔루리움으로 이루어진 칼코겐 화합물 합금(Ge2Sb2Te5, GST)으로 구성되며, 이 물질은 물리적인 특성이 서로 다른 두 가지 상태로 변이될 수 있다[2]. GST의 두 가지 상태 중 첫 번째는 무정형 상태(amorphous state)이다. 이 상태에서는 적은 양의 빛만 투과되며 높은 전기적 저항을 갖는다. 두번째 상태는 결정질 상태(crystalline state)로 이 상태에서는 높은 빛 투과율과 낮은 전기적 저항을 가진다. 100나노 초 이하의 빠른 결정질 상태 변이 속도와 상태 변이에 따른 큰 저항 변화는 GST를 이용하여 PRAM을 구현케 하는 중요한 요소이다.

참고문헌 (10)

Z. Shao, "Utilizing PCM for Energy Optimization in Embedded Systems," VLSI (ISVLSI), 2012 IEEE Computer Society Annual Symposium on, 398-403 pages, 19-21 Aug. 2012.
A. Mirhoseini, M. Potkonjak, and F. Koushanfar, "Coding-based energy minimization for phase change memory," DAC '12 Proceedings of the 49th Annual Design Automation Conference, Pages 68-76 , 2012.
S. Cho and H. Lee, "Flip-N-Write: A simple deterministic technique to improve PRAM write performance, energy and endurance," 42nd Annual IEEE/ACM International Symposium, pages, 12-16 Dec. 2009.
T. Liu, Y. Zhao. C. Xue, and M. Li, "Power-aware variable partitioning for DSPs with hybrid PRAM and DRAM main memory," Design Automation Conference (DAC), 2011 48th ACM/EDAC/IEEE, pages, 5-9 Jun. 2011.
O. Ergin et al, "Exploiting narrow values for soft error tolerance," IEEE Computer Architecture Letters, 2006.
J Kim, S Kim, Y Lee, SimTag: exploiting tag bits similarity to improve the reliability of the data caches, Proceedings of the Conference on Design, and Test in Europe, 08-12, Mar. 2010.
D. Burger and T. M. Austin. The SimpleScalar Tool Set, Version 2.0. Computer Architecture News, pages 13-25, Jun. 1997.
The Standard Performance Evaluation Corporation. Spec CPU2000 suite. http://www.specbench.org/osg/cpu2000/.
ARM Cortex A8 processor, "http://www.arm.com/products/processors/cortex-a/cortex-a8.php"
Y. Kim, "Improving Reliability of the Last Level Cache with Low Energy and Low Area Overhead"The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication(JIIBC), pages, 35-41, Apr. 2012.

저자의 다른 논문 :

활용도 분석정보

상세보기

다운로드

내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증