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NTIS 바로가기주관연구기관 | 광운대학교 Kwangwoon University |
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연구책임자 | 김태석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300010773 |
과제고유번호 | 1711169161 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-18 |
키워드 | 머신러닝.입출력 성능.SSD.macine learning.I/O performance.NVMe.HMB. |
□ 연구개요
본 과제에서는 NVMe SSD의 호스트 메모리 버퍼(HMB)를 이용해 호스트와 SSD가 협력하는 환경을 구축하고, 이를 바탕으로 다차원 스토리지 최적화에 다양한 머신러닝 기술을 적용, 검증해볼 수 있는 프레임워크를 연구함. 또한 개발된 프레임워크를 이용해 SSD의 다차원 최적화를 위해 머신러닝을 활용하는 사례를 연구함.
□ 연구 목표대비 연구결과
● NVMe의 HMB 지원 SSD 에뮬레이터 개발
공개된 오픈 SSD 시뮬레이터에 기반해 SSD와 호스트가 서로 공유할 수 있는 HMB를 지원하는
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