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저자정보
Seungyong Lee (Seoul National University) Hyokeun Lee (Seoul National University) Hyuk-Jae Lee (Seoul National University) Hyun Kim (Seoul National University of Science and Technology)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.10 No.2
발행연도
2021.4
수록면
160 - 166 (7page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2021.10.2.160

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Phase-Change Memory (PCM) is known as the next generation of memory thanks to its outstanding properties, such as fast speed, non-volatility, scalability, and low power consumption. Based on these characteristics, PCM can be used in larger expanded memory or faster storage compared to HDD or NAND flash memory. Therefore, various companies are trying to deploy PCM-based memory products. However, studies on deciding the target system of PCM are still insufficient, which is an obstacle to the commercialization of PCM. In this paper, a file system benchmark, Filebench, is evaluated with various operating options to find the most appropriate workload for PCM as storage. An experiment was conducted in a virtual system by mounting PCM with a PCM-aware file system. The results demonstrate that the PCM-based system performs up to 500 times better than traditional storage if executing workloads with a significant amount of write operations and synchronization operations. A number of applications were tested on various configurations of systems, and workload characteristics suitable for the PCM-based system are presented.
#Non-volatile memory #Phase-change RAM #File system #Storage

목차

Abstract
1. Introduction
2. Background
3. System Description
4. Evaluation
5. Conclusion
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
B. Kim et al., “PCM: Precision-Controlled Memory System for Energy Efficient Deep Neural Network Training,” in Proc. 2020 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), pp. 1199-1204, Apr 2020. Article (CrossRef Link) google schola D. T. Nguyen, N. H. Hung, H. Kim, and H.-J. Lee, “An Approximate Memory Architecture for Energy Saving in Deep Learning Applications,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 67, no. 5, pp. 1588-1601, May 2020. Article (CrossRef Link) google schola C. Lee and H. Lee, “Effective Parallelization of a High-Order Graph Matching Algorithm for GPU Execution,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 29, no. 2, pp. 560-571, Feb. 2019. Article (CrossRef Link) google schola M. Kim, I. Chang and H. Lee, “Segmented Tag Cache: A Novel Cache Organization for Reducing Dynamic Read Energy,” IEEE Transactions on Computers, vol. 68, no. 10, pp. 1546-1552, 2019. Article (CrossRef Link) google schola L. Jiang, Y. Zhang and J. Yang, “Mitigating write disturbance in super-dense phase change memories,” in Proc. 2014 44th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks, pp. 216-227, 2014. Article (CrossRef Link) google schola

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