선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서 제안한 기법을 평가하기 위하여 메모리 트레이스(Memory Trace) 기반의 시뮬레이터를 개발하였다. 본 실험에서 사용된 메모리 트레이스는 Simics라는 시스템 수준의 시뮬레이터에서 실제 응용 프로그램을 수행하면서 추출하였다 [11].
- 두 가지 형태의 상변화 메모리의 장점만을 취하기 위하여 압축 기법을 활용하고 특정 MLC 상변화 메모리를 SLC 상변화 메모리처럼 활용하여 SLC 상변화 메모리의 성능과 MLC 상변화 메모리의 저장 용량을 동시에 가진 메모리 시스템 관리 기법이 제안된 바 있다 [8]. 본 논문에서는 [8]에서 제시된 기법을 기반으로 저장 위치를 고려하고 압축과 정에서 발생하는 인접 메모리 주소의 유휴 공간을 이용하여 상변화 메모리 시스템의 성능을 더욱 향상시키는 기법을 제안하고자 한다.
- 상변화 메모리는 MLC 기술로 인해 저장 용량을 2배 이상 늘리는 것이 가능해졌지만 이 경우 SLC 상변화 메모리에 비해 응답시간과 에너지 사용량이 늘어나는 단점이 있다. 본 논문에서는 압축 기반의 상변화 메모리 시스템에서 저장 위치를 고려한 SLC/MLC 하이브리드 관리 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 큰 추가 부하 없이 시스템의 수행시간과 에너지 소모량을 감소시켰으며 실제 응용들에서 추출한 트레이스를 이용한 트레이스 기반 시뮬레이션 결과 하이브리드 SLC/MLC 관리 기법 없이 압축만 적용한 시스템 대비 수행시간은 평균 45.
가설 설정
- 그림 1은 본 논문에서 제안하는 기법의 상위 수준의 동작 방식을 보여주고 있다. 그림 1에서 표현된 것과 같이 메인 메모리는 n 바이트의 기본 단위로 하는 MLC 상변화 메모리를 기준으로 주소가 부여되어 있다고 가정한다. n 바이트는 메인 메모리의 기본 접근 단위인 최하위 계층 캐쉬(Last-level cache, LLC)의 캐쉬라인 크기와 동일하다.
- n 바이트는 메인 메모리의 기본 접근 단위인 최하위 계층 캐쉬(Last-level cache, LLC)의 캐쉬라인 크기와 동일하다. 본 논문에서는 1개의 상변화 메모리 소자를 이용하여 2비트를 표현하는 2비트 MLC 상변화 메모리를 가정하였다. 하지만 본 논문에서 제안한 기법은 3비트 이상을 표현하는 MLC(또는 TLC라고도 불림)상변화 메모리에도 적용 가능하다.
- 본 기법을 지원하기 위해 추가적으로 필요한 태그 메모리의 용량은 메인 메모리의 용량과 압축에 사용되는 기본 단위 크기에 의해 결정된다. 본 논문에서는 총 4 GB의 메인 메모리를 가정하였으며 압축의 단위는 캐쉬라인의 크기인 64 바이트로 가정하였다. 이 경우 태그 메모리를 구현하기 위해 24 MB의 메모리가 추가적으로 필요지만 메모리 접근의 기본 단위 크기가 커질 경우 태그메모리에 필요한 용량은 감소한다.
- 상변화 메모리는 읽고 쓸 때 SLC 모드와 MLC 모드로 동적으로 변경하는 것을 지원하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 기존 논문 [6]에서와 같이 쓰기 과정에서 SLC 모드와 MLC 모드로 SET 동작, RESET 동작, 부분 SET 동작을 지원하고 dual mode sense amplifier를 이용하여 SLC 모드와 MLC 모드의 읽기가 가능한 상변화 메모리를 가정하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.