모바일 디바이스, PC, 서버 형 워크스테이션 시스템에서 널리 사용되고 있는 낸드 플래시 메모리는 기존의 하드 디스크에 비해 저 전력 소비, 높은 성능, 랜덤 접근 가능 등의 장점을 갖는 반면, 덮어쓰기가 불가능하여 데이터를 쓰기 전에는 항상 삭제 연산을 필요로 하는 구조적 약점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위해 낸드 플래시 메모리의 제어기는 FTL을 사용하여 디바이스 내부 연산을 변형시킨다. 하지만 고성능 대용량 낸드 플래시 메모리 저장장치의 사용이 증가됨에 따라, 제한된 DRAM 크기에 비해 매핑 알고리즘에서 사용되는 매핑 테이블의 크기가 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문은 이러한 DRAM의 용량 부족 문제를 해결하기 위해, 페이지 매핑 기법을 바탕으로한 적응적 매핑정보 캐싱 기법을 제안한다. 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 다양한 워크로드 분석을 기반으로 낸드 플래시 접근을 최소한으로 하는 매핑정보 캐싱 방식을 사용한다. 트레이스 기반 시뮬레이터를 통해 실험한 결과, 본 논문에서 제시하는 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 기존의 고정 매핑정보 캐싱 알고리즘에 비해 최소 7%에서 최대 70%의 성능향상을 보임을 확인할 수 있었다.
NAND flash memory has been widely used as a storage medium in mobile devices, PCs, and workstations due to its advantages such as low power consumption, high performance, and random accessability compared to a hard disk drive. However, NAND flash cannot support in-place update so that it is mandatory to erase the entire block before overwriting the corresponding page. In order to overcome this drawback, flash storages need a software support, named Flash Translation Layer. However, as the high performance mass NAND flash memory is getting widely used, the size of mapping tables is increasing more than the limited DRAM size. In this paper, we propose an adaptive mapping information caching algorithm based on page mapping to solve this DRAM space shortage problem. Our algorithm uses a mapping information caching scheme which minimize the flash memory access frequency based on the analysis of several workloads. The experimental results show that the proposed algorithm can increase the performance by up to 70% comparing with the previous mapping information caching algorithm.
