随着大数据应用的涌现,计算机系统需要更大容量的内存以满足大数据处理的高时效性需求.新型非易失性存储器(non-volatile memory,NVM)结合传统动态随机存储器(dynamic random access memory,DRAM)组成的混合内存系统具有内存容量大、功...随着大数据应用的涌现,计算机系统需要更大容量的内存以满足大数据处理的高时效性需求.新型非易失性存储器(non-volatile memory,NVM)结合传统动态随机存储器(dynamic random access memory,DRAM)组成的混合内存系统具有内存容量大、功耗低的优势,因而得到了广泛关注.大数据应用同时也面临着旁路转换缓冲器(translation lookaside buffer,TLB)缺失率过高的性能瓶颈.大页可以有效降低TLB缺失率,然而,在混合内存中支持大页面临着大页迁移开销过大的问题.因此,设计了一种支持大页和大容量缓存的层次化混合内存系统:DRAM和NVM分别使用4KB和2MB粒度的页面分别进行管理,同时在DRAM和NVM之间实现直接映射.设计了基于访存频率的DRAM缓存数据过滤机制,减轻了带宽压力.提出了基于内存实时信息的动态热度阈值调整策略,灵活适应应用访存特征的变化.实验显示:与使用大页的全NVM内存系统和缓存热页(caching hot page,CHOP)系统相比平均有69.9%和15.2%的性能提升,而与使用大页的全DRAM内存系统相比平均只有8.8%的性能差距.展开更多
传统磁盘存储设备因其固有的机械特性,已不能满足当前的数据密集型应用程序的需求。基于闪存的固态存储设备(solid state drive,SSD)的出现改善了这种情况,并被广泛用作缓存以降低内存与磁盘之间的性能差距。针对由DRAM和SSD构成的多级...传统磁盘存储设备因其固有的机械特性,已不能满足当前的数据密集型应用程序的需求。基于闪存的固态存储设备(solid state drive,SSD)的出现改善了这种情况,并被广泛用作缓存以降低内存与磁盘之间的性能差距。针对由DRAM和SSD构成的多级缓存,提出了一种可配置的历史信息感知的多级缓存替换策略Charm.Charm允许用户配置应用的访问模式、读写模式等多项内容,并且还可以根据应用对文件的历史访问信息来判断访问模式,从而能够适应访问模式的变化.此外,Charm过滤掉那些只访问一次的数据,将多次访问的热数据缓存至SSD,减少对SSD的写入次数,提升SSD寿命.使用MCsim对Charm与现有的多级缓存替换算法进行了对比测试,在实际的工作负载下,Charm优于其它多级缓存算法.展开更多
文摘随着大数据应用的涌现,计算机系统需要更大容量的内存以满足大数据处理的高时效性需求.新型非易失性存储器(non-volatile memory,NVM)结合传统动态随机存储器(dynamic random access memory,DRAM)组成的混合内存系统具有内存容量大、功耗低的优势,因而得到了广泛关注.大数据应用同时也面临着旁路转换缓冲器(translation lookaside buffer,TLB)缺失率过高的性能瓶颈.大页可以有效降低TLB缺失率,然而,在混合内存中支持大页面临着大页迁移开销过大的问题.因此,设计了一种支持大页和大容量缓存的层次化混合内存系统:DRAM和NVM分别使用4KB和2MB粒度的页面分别进行管理,同时在DRAM和NVM之间实现直接映射.设计了基于访存频率的DRAM缓存数据过滤机制,减轻了带宽压力.提出了基于内存实时信息的动态热度阈值调整策略,灵活适应应用访存特征的变化.实验显示:与使用大页的全NVM内存系统和缓存热页(caching hot page,CHOP)系统相比平均有69.9%和15.2%的性能提升,而与使用大页的全DRAM内存系统相比平均只有8.8%的性能差距.
文摘传统磁盘存储设备因其固有的机械特性,已不能满足当前的数据密集型应用程序的需求。基于闪存的固态存储设备(solid state drive,SSD)的出现改善了这种情况,并被广泛用作缓存以降低内存与磁盘之间的性能差距。针对由DRAM和SSD构成的多级缓存,提出了一种可配置的历史信息感知的多级缓存替换策略Charm.Charm允许用户配置应用的访问模式、读写模式等多项内容,并且还可以根据应用对文件的历史访问信息来判断访问模式,从而能够适应访问模式的变化.此外,Charm过滤掉那些只访问一次的数据,将多次访问的热数据缓存至SSD,减少对SSD的写入次数,提升SSD寿命.使用MCsim对Charm与现有的多级缓存替换算法进行了对比测试,在实际的工作负载下,Charm优于其它多级缓存算法.
