쓰기 버퍼 관리를 위해 분류 모델을 활용한 미래 재참조거리 예측 (The Prediction of Forward Reuse Distance Using a Classification Model for Write Buffer Management)

서지정보

· 발행기관 : 사단법인 한국융합기술연구학회
· 수록지 정보 : 아시아태평양융합연구교류논문지 / 9권 / 5호 / 13 ~ 23페이지
· 저자명 : 차혜진, 김태석

초록

SSD의 쓰기 버퍼는 입출력 요청의 지연시간과 플래시 메모리의 수명을 개선하기 위해 사용된다. SSD 쓰기 버퍼를 관리하는 기존의 알고리즘들은 LRU와 같이 과거의 참조 정보를 사용하거나 계산 비용이 높은 딥러닝을 활용해 미래의 참조 패턴을 예측한다. 본 논문에서는 머신러닝을 활용해 합리적인 계산 오버헤드로 미래의 참조패턴을 예측해 쓰기 버퍼를 관리하는 기법을 제안한다. 동일한 데이터가 언제 다시 참조되는지를 의미하는 미래 재참조거리가 쓰기 버퍼보다 클 경우 버퍼에 저장하지 않고 바로 플래시 메모리에 저장하는 전략을 사용한다. 다만, 미래 재참조거리를 정확하게 예측하는 것은 불가능할 뿐만 아니라 버퍼관리에 필수적이지 않기 때문에 쓰기 버퍼의 크기를 고려해 몇 단계로 그룹핑한다. 그런 다음, 그룹으로 정의된 미래 재참조거리를 캐싱을 위한 우선순위 삼아 우선순위 기반의 버퍼관리 정책을 제안한다. 모의실험 결과, 제안하는 기법이 히트율 관점에서 최적인 Belady 알고리즘에 근접하는 성능을 보인 한편, LRU 기반의 기존 알고리즘에 비해 큰 성능 향상을 보였다.

영어초록

The SSD write buffer is used to improve the latency of I/O requests and the lifetime of flash memory. Most algorithms for managing the SSD write buffer use past reference information such as LRU (Least Recently Used) or predict the future reference using deep learning with high computation cost. In this paper, we propose a technique for managing write buffers by efficiently predicting future reference patterns with a reasonable computation overhead using machine learning. If the future reuse distance, which means when the same data is re-referenced, is greater than the write buffer size, a strategy of directly flushing it in the flash memory without storing it in the buffer is used. However, since it is impossible to accurately predict the future reuse distance and is not essential for buffer management, we first group the future reuse distance into several levels considering the size of the write buffer. Then, a priority-based buffer management policy is proposed by taking the grouped future reuse distance as a priority for caching. As a result of the simulation, the proposed method showed a performance close to the optimal Belady's algorithm in terms of hit rate, while showing significant performance improvement compared to the existing LRU-based algorithm.

참고자료

· 없음