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오덕재(Deok-Jae Oh),안정호(Jung Ho Ahn) 한국정보과학회 2021 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.27 No.11
많은 응용프로그램의 동적 메모리 할당은 범용 메모리 할당자를 통해 관리된다. Warehouse-scale system에서 동적 메모리 할당은 상당한 CPU (중앙 처리 장치) 사이클 비중을 차지하는 요소 중 하나로 제시되어 왔으며, 이를 최적화하기 위해 다양한 메모리 할당자들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 널리 사용되고 있는 메모리 할당자들을 응용프로그램에 적용하여 이들의 성능을 비교 분석하고 이를 통해 성능에 영향을 미치는 메모리 할당자의 요소들을 살펴보았다. 메모리 할당자의 구조는 메모리 할당과 해제하는 과정에서 소요되는 CPU 사이클에 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라, 메모리 배치 전략에 따라 메모리 시스템의 사용률을 향상시키는 것이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 분석 결과들을 바탕으로 범용 메모리 할당자의 메모리 배치 전략의 중요성을 확인한다. Dynamic memory allocation is managed through a general-purpose memory allocator. Dynamic memory allocation has been identified as a factor that spends a significant portion of CPU(Central Processing Unit) cycles in a warehouse-scale system, and various memory allocators have been proposed to optimize it. In this paper, we analyzed the performance of widely used memory allocators by comparing them with applications to identify the factors that affected the performance. The architecture of a memory allocator not only substantially affected the CPU cycles required during memory allocation and deallocation but it was also possible to improve the utilization of the memory system according to how the memory space was laid out. However, since the memory allocator could not identify the memory access pattern of the program that occured at runtime, there was a limitation in optimizing the layout of the memory space. Based on our analysis results, we explained the importance of memory layout strategy in memory allocators.
스토리지 기반 키-밸류 스토어를 이용한 대용량 DRAM/NVM 이종 메인 메모리 시스템의 유효성 검증
강철호(Chulho Kang),오덕재(Deok-Jae Oh),이어진(Eojin Lee),안정호(Jung Ho Ahn) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.6
The performance of in-memory databases and storage-based applications are limited due to either limited main memory capacity or a long latency. To overcome these limits, a number of studies have focused on high-capacity heterogeneous main memory systems using non-volatile memory (NVM). In this paper, we propose an efficient way to utilize high-capacity DRAM/NVM heterogeneous main memory systems with LevelDB. First, we demonstrate that SSTable of LevelDB is the most proper object to store in NVM. Also, because NVM has a smaller capacity compared to SSD or HDD, it is often impossible to store all SSTable levels in NVM. We analyze the access pattern of SSTable and demonstrate that allocating higher levels (e.g., L0) of SSTable to NVM is efficient because these levels have the more access count per unit capacity. Our experiment shows that the system which allocates higher levels of SSTable to NVM improves performance (operations per second) up to 38% compared to the system which allocates lower levels of SSTable to NVM.