인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
피인용 0
초록·키워드
장치 간에 성능 차이를 보완하기 위하여 캐시가 사용되며, 이를 위한 여러 캐시 교체 기법들이 연구되었다. 이러한 캐시 교체 기법들은 메모리 및 실행 오버헤드를 가지고 있지만, 기법들을 평가할 때 캐시 히트율이 사용되고 교체 기법의 오버헤드는 주목받지 못했다. 최근 컴퓨터 시스템의 캐시 크기는 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 오버헤드 역시 커지고 있다. 이러한 추세에 따라 본 논문은 교체 기법의 히트율과 함께 오버헤드에도 주목하여 캐시 교체 기법 평가에 새로운 관점을 제공하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 먼저 LRU, CLOCK, 2Q, ARC, 그리고 RAND 교체 기법의 메모리 및 실행 오버헤드를 분석한다. 그리고 메모리 및 실행 오버헤드가 작은 구역 사상(RM) 기법을 제시한다. 또한 핫/콜드 데이터를 다르게 취급하는 RM2 기법도 제시한다. 분석 및 실제 시스템에서 측정한 실험 결과에 따르면 RM과 RM2 기법은 오버헤드가 크게 작을 뿐 아니라 최신 기법들과 대등한 성능을 보인다. 또한 메모리 오버헤드가 작은 기법은 주어진 캐시 크기에 더 많은 데이터를 캐싱하여 전체적인 데이터 접근 시간을 감소시킨다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
