제목: Storage-class memory: The next storage system technology
저자: Freitas, R F; Wilcke, W W,
저널명: IBM Journal of Research and Development; Armonk(2018)
Abstract:
기존의 기계식 storage인 HDD를 개선하기위해서 storage-class memory(SCM)라는 것이 제안되어져 왔고, 이 것은 빠르고, 비싸지 않으며, 전력효율이 좋다는 장점이있다. 미래에는 이 것이 disk drive를 모두 대체할 것이고, disk의 I/O성능을 엄청 좋게 만들것이다. 이 논문에서는 SCM의 대한 전반적인 내용과 트렌드, 계획 등을 보여줄것이다.
Introduction:
옛날부터 largescale 컴퓨팅을 위해서 DRAM와 disk; 메모리들에 대한 연구가 꾸준히 있었는데, 가장 큰 문제는 disk 와 memory간의 성능 차를 줄이는 것이다. memory: 빠르고, 비싸며, 휘발성이고, disk: 느리고, 싸며, 영구적이다. 그래서 SCM: 빠르고, 싸며, 영구적인 저장장치에 대한 연구를 계속했는데, NAND flash memory는 early version이라고 할 수 있다(disk 보단 빠르고, memory보단 싸며, 반영구적이다)
하지만 미래에는 이 것들을 모두 극복해 나갈것이다. 이에대해 NVM(non-volatile memory)에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 이 논문에서는 disk 기술의 트렌드와 SCM 기중에 대한 브리핑 및 전망을 살펴본다.
Disk technology trends
disk 기술은 면적 밀도, cost per byte쪽에서 더디게 성장하고 있다(2008년도라 좀 다를수도)
Areal density, cost, and capacity
전반적으로 성장률이 낮다. 지금까지는 연평균 성장률(CAGR)가 줄고 있는데 앞으로는 40%로 떨어질 것이다. form factor 또한 작아지는 쪽으로 발전하고 있는데, storage 성능을 내기위해서는 더 맣은 disk들을 장착해야하고 이를 위해서 점점 작아진다. 3.5inch에서 2.5inch로 줄어 든바 있으며 1.8까지도 줄어들 예정. 용량은 1.8inch에 5TB까지로 늘것이다.
Performance
disk의 성능은 bandwidth와 access time으로 구해진다. 이건 areal density보다 더 느리게 발전 중임.
점차 성장률이 떨어지는 추세이며 앞으로도 성장률이 나아지길 예측하지 않음.
Power
모터 돌리는 전력은 떨어뜨릴수가 없는 고정값임. 전력 효율 향상에 한계까 있음
Storage-class Memory
SCM의 특징은 nonvolatility, low latency, low cost per bit, physical durability.가 있음.
Storgae들의 performance, space, power tradeoff관계에서 훨신 상위 호환이 될 것임.
첫번째 큰 난관은 write endurance가 가장 큰 챌린지가 될 것, flash같은 경우는 1000~100000 정도 밖에 되지 않음. DRAM은 10^15정도 디스크는 10^12정도. SCM처럼 동작하려면 10^8~10^12는 되야함
두번째 난관은 disk drive에 견줄 수 있는 density를 갖는 것, multilayer, multibit cell, sublithographic addressing 등등이 나오고 있음.
현재로써는 PCM이 가장 상용화에 근접한 듯
SCM system impact
SCM은 storage와 memory간의 벽을 허물 것이다.
SCM은 몇가지 요소들로인해서 delay가 추가될 수 있음
1. address translation
2. wear leveling
하지만 성능이 디스크 대비 워낙 좋아서 지금까지는 너무 느려서 swap용도로 밖에 잘 안사용되던 virtual memory의 사용성이 증대될 수 있음.
SCM은 CPU의 address map을 거 flat하게 만들것임.(DRAM range와 I/O range간의 성능 격차를 줄임)
단일 노드에서는 큰 L4 cache(secondary memory)가 될 수있고 멀티 노드에서는 inter node 레벵에서의 shared memory가 될 수 있음.
Workloads
HPC workload는 크게 두가지 로 나눌 수 있음 Compute-centric workload, Data-centric workload
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