비휘발성 메모리의 성능 개선을 위한 교체 및 균형 지연 기반 레드 블랙 트리 :A Red-Black Tree with Swapping and Delayed Rebalancing for Improving Non-Volatile Memory Performance

정민성

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 정민성 (충북대학교, 충북대학교 대학원)

지도교수: 나스리디노프 아지즈

발행연도: 2018

저작권: 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수1

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

비휘발성 메모리의 마모도 평준화를 위한 레드블랙 트리

정민성 , 이은지 한국인터넷방송통신학회 논문지 2019.01 학술저널

비대칭적 성능의 고용량 비휘발성 메모리를 위한 계층적 구조의 이진 탐색 트리

정민성 , 이미정 , 이은지 대한임베디드공학회논문지 2019.01 학술저널

2018

비휘발성 메모리의 성능 개선을 위한 교체 및 균형 지연 기반 레드 블랙 트리

정민성 전기·전자·정보·컴퓨터학부 컴퓨터과학과 2018.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

최근 인텔의 3D xpoint 가 출시됨에 따라 비휘발성 메모리에 대한 산업계의 관심이 고조되고 있다. 이에 산업계에서는 비휘발성 메모리의 활용방안을 모색하고 있는데, 가장 적용이 쉽고 간편한 방식이 기존 DRAM 대신 비휘발성 메모리를 메인메모리로 교체하는 Drop-in replacement이다. 이것은 추가적인 소프트웨어의 개발 없이 비휘발성 메모리의 넓은 용량을 활용할 수 있지만 기존의 무한에 가까운 수명인 DRAM과는 다르게 한정적인 수명을 가지는 비휘발성 메모리를 메인메모리로 교체하여 사용한다면 기존의 수명을 고려하지 않고 설계된 소프트웨어와 함께 구동될 경우 심각한 문제가 발생한다.
이에 현재 대표적인 시스템 소프트웨어인 커널에서 메모리의 데이터를 관리하기위해 사용하는 자료구조인 레드 블랙 트리를 타겟으로 쓰기량 변화와 특정 위치에 심각한 마모가 발생하는지 분석하고, 메모리를 평준하게 할당 해주는 평준화 버디 시스템, 특정 쓰기 횟수를 초과한 경우 노드의 메모리를 재할당하는 노드 교체 레드 블랙 트리, 평준화 버디 시스템과 노드 교체 레드 블랙 트리를 결합하고 그룹 단위로 키를 관리하여 트리의 재균형을 늦추는 균형 지연 기반 레드 블랙 트리를 제안한다.
실험을 통해 제안한 기법들과 기존의 레드 블랙 트리에 대해 쓰기량의 변화와 메모리 마모도에 대해 비교 분석한다. 기존 레드 블랙 트리 대비 노드 교체 레드 블랙 트리의 경우 데이터 복사 오버헤드로 인해 쓰기량이 평균 4.0% 증가하였지만 그룹단위의 키로 관리하여 트리의 재균형을 늦춘 균형 지연 기반 레드 블랙 트리의 경우 평균 9.6% 쓰기량이 감소함을 보인다. 또한 기존 레드 블랙 트리 대비 노드 교체 레드 블랙 트리의 경우 메모리를 재할당하여 메모리 쓰기량의 표준편차가 평균 9.8% 증가하였고 균형 지연 기반 레드 블랙 트리의 경우 평균 34.6% 증가시켜 메모리를 더욱 골고루 사용할 수 있음을 보인다.

With the recent release of Intel''s 3D Xpoint, interest of industry in non-volatile memory is on the rise. The industry is looking for ways to use non-volatile memory in main memory. The most convenient method is drop-in replacement to replace non-volatile memory with main memory instead of existing DRAM. This method can take advantage of the large capacity of non-volatile memory without the cost for additional software development. However if a non-volatile memory with limited lifetime is replaced with main memory, unlike conventional DRAM, serious problems arise when running with designed software.
In this paper, we first analyze the Red-Black Tree, which is a data structure used to manage memory data in the kernel, which is a typical system software, and analyze whether there is a serious WAF(write amplification factor) and serious wear out at a certain position. Second, we propose a Leveling Buddy System that allocates memory evenly for memory wear leveling and a Swapping Red-Black Tree that reallocates memory on a node if a certain number of writes is exceeded. Finally, we propose a Delayed Rebalancing Red-Black Tree that combines a Leveling Buddy System with a Swapping Red-Black Tree and manages the keys on a group to delay rebalance of tree.
We compare the proposed method and the original Red-Black Tree with the WAF and the memory wear leveling. In the case of Swapping Red-Black Tree compared to the original Red-Black Tree, the average amount of write increased by 4.0% due to the data copying overhead. However, the average amount of write decreased by 9.6% due to the decreasing rebalance of the tree in Delayed Rebalancing Red-Black Tree. In addition in the case of Swapping Red-Black Tree compared to original Red-Black Tree, the average of standard deviation of memory write amount decreased by 9.8% due to memory reallocation and in the case of Delayed Rebalancing Red-Black Tree, the average of standard deviation of memory write amount decreased by 34.6% due to the decreasing rebalance of the tree.

#비휘발성 메모리 #레드 블랙 트리 #버디 시스템 #메모리 할당자 #메모리 관리 알고리즘

Ⅰ. 서 론 1
1.1 연구 배경 1
1.2 연구 목표 및 내용 2
Ⅱ. 관련 연구 4
2.1 비휘발성 메모리의 개요 4
2.2 데이터 관리 알고리즘 5
2.2.1 이진 검색 트리 6
2.2.2 레드 블랙 트리 9
2.2.3 레딕스 트리 10
2.3 메모리 관리 시스템 11
2.3.1 버디 시스템 12
2.3.2 역 버디 시스템 15
2.4 성능 개선을 위한 레드 블랙 트리 15
2.4.1 락 해소 레드 블랙 트리 15
2.4.2 그룹화 제공 레드 블랙 트리 16
Ⅲ. 메모리 평준화를 위한 트리와 버디 시스템 제안 18
3.1 노드 교체 레드 블랙 트리 18
3.1.1 노드 교체 레드 블랙 트리 동작 방식 19
3.1.2 노드 교체 레드 블랙 트리 알고리즘 23
3.1.3 노드 교체 레드 블랙 트리의 한계점 27
Ⅳ. 쓰기 증폭 감소를 위한 균형 지연 기반 레드 블랙 트리 33
4.1 균형 지연 기반 레드 블랙 트리 33
4.1.1 균형 지연 기반 레드 블랙 트리 구조 34
4.1.2 균형 지연 기반 레드 블랙 트리 동작 방식 36
4.1.3 균형 지연 기반 레드 블랙 트리 알고리즘 41
Ⅴ. 실험 및 결과 분석 45
5.1 실험 환경 및 데이터 45
5.2 시스템 쓰기량 비교 46
5.2.1 알고리즘 별 발생한 쓰기량 비교 46
5.2.2 제안한 알고리즘의 노드 교체 횟수 비교 49
5.3 메모리 마모도 평준화 비교 50
5.3.1 마모도 분포 비교 51
5.3.2 메모리 주소별 쓰기량 56
Ⅵ. 결 론 61
참고문헌 63
요약(국문) 66

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)