技术论文题为“DRAM翻译层:Software-Transparent DRAM电能节约为分类记忆”是首尔国立大学的研究人员发表的。
“记忆崩溃是一种很有前途的解决方案规模由多个服务器节点共享的内存容量和带宽的灵活和有效的方式。DRAM功耗,据报道约40%的总系统在数据中心服务器,将成为一个更加严重的问题在这个高容量的环境。利用较低的平均利用率的DRAM能力在今天的数据中心,它呼吁把未分配/冷DRAM排名进入节电模式。然而,传统DRAM地址映射与细粒度交错rank-level最大化并行性是不兼容rank-level DRAM电源管理技术。此外,现有的DRAM节电技术往往需要侵入性的变化系统栈,包括操作系统,内存控制器(MC),甚至DRAM设备,为部署带来了额外的挑战。因此,我们建议DRAM翻译层(迪泰)主机软件/ MC-transparent DRAM与商品DRAM设备电源管理。受Flash翻译层(FTL)在现代ssd,迪泰放在CXL内存控制器提供(i)灵活解决主机物理地址之间的映射和DRAM设备物理地址和(2)host-transparent内存页面迁移。利用迪泰,我们提出两个DRAM节电技术与不同时间粒度最大化DRAM行列的数量可以进入低功耗状态而提供足够的DRAM带宽:rank-level省电和hotness-aware self-refresh。第一种技术整合未分配的内存页面排名回收的一个子集的一个虚拟机(VM),并将它们透明的操作系统和主机MC。我们与CloudSuite基准评价表明,该技术节省DRAM平均功率31.6% 1.6%的性能成本。的hotness-aware self-refresh方案进一步减少DRAM能源消耗14.9%微不足道的性能损失伺机通过迁移冷页面转化为一个等级,使其进入self-refresh模式。”
找到这里的技术论文。发表:2023年6月。
文静,Wonsuk张成泽,Haneul公园,Jongsung Lee Soosung Kim Jae w·李。2023。DRAM翻译层:Software-Transparent DRAM电力储蓄分类记忆。在第50届国际研讨会的计算机体系结构(ISCA ', 17 - 21 23), 6月区间2023,奥兰多,佛罗里达州,美国。ACM,纽约,纽约,美国13页。https://doi.org/10.1145/3579371.3589051。
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