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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 정기석
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수31
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연속된 DRAM 제조 공정의 미세화 덕분에 비트 당 적은 비용으로 고용량의 DRAM을 제작할 수 있었다. 하지만 이 때문에 특정 로우가 너무 자주 엑티베이트되는 경우 인접한 로우 중 하나 이상의 비트가 의도치 않게 손실되는 새로운 신뢰성 문제인 로우해머링이 발생하였다. 로우해머링은 현대 컴퓨팅 시스템에 대한 악의적인 공격에 악용할 수 있을 뿐만 아니라, 더욱 미세화된 공정으로 제작한 DRAM에서는 일반적인 애플리케이션서도 발생할 수 있기 때문에 로우해머링을 해결하는 것은 중요하다. 로우해머링을 해결하기 위해 지금까지 여러 방법이 제시되었지만, 존재하는 해결책들은 각 방법의 한계점 때문에 완벽한 보호를 제공하지는 못한다. 따라서 로우 해머링을 위한 더욱 강력한 해결책이 필요하다.
본 논문에서는, 새로운 로우해머링 해결책인 적응형 확률적 추가 로우 리프레시 (Adaptive-probabilistic Additional Row Refresh, AARR)를 제시한다. 제안하는 방법에 이용된 주요한 관찰은 각 메모리 접근이 같은 로우해머링을 유발할 위협 수준을 가지지 않는다는 것이다. 즉, 같은 시간 동안 더 자주 접근된 로우에 접근하는 것은 거의 접근되지 않았던 로우에 접근하는 것보다 로우해머링을 유발할 확률이 상대적으로 더 높다. 본 논문에서는 각 메모리접근마다 로우해머링을 유발할 확률을 추적하기 위해 작은 크기의 표와 적은 수의 논리 블록을 추가하였다. 이를 활용하여, 매 메모리 접근마다 해당 메모리 접근의 로우해머링을 유발할 위협수준에 상응하여 동적으로 조절된 확률과 함께 이웃한 로우 중 하나를 리프레시 한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 널리 알려진 두 가지 기존의 해결책과 비교하여 로우해머링 문제에 관해 가장 안정적인 보호를 최소의 성능 및 에너지 오버헤드와 함께 제공한다는 것을 증명한다.
본 논문에서는, 새로운 로우해머링 해결책인 적응형 확률적 추가 로우 리프레시 (Adaptive-probabilistic Additional Row Refresh, AARR)를 제시한다. 제안하는 방법에 이용된 주요한 관찰은 각 메모리 접근이 같은 로우해머링을 유발할 위협 수준을 가지지 않는다는 것이다. 즉, 같은 시간 동안 더 자주 접근된 로우에 접근하는 것은 거의 접근되지 않았던 로우에 접근하는 것보다 로우해머링을 유발할 확률이 상대적으로 더 높다. 본 논문에서는 각 메모리접근마다 로우해머링을 유발할 확률을 추적하기 위해 작은 크기의 표와 적은 수의 논리 블록을 추가하였다. 이를 활용하여, 매 메모리 접근마다 해당 메모리 접근의 로우해머링을 유발할 위협수준에 상응하여 동적으로 조절된 확률과 함께 이웃한 로우 중 하나를 리프레시 한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 널리 알려진 두 가지 기존의 해결책과 비교하여 로우해머링 문제에 관해 가장 안정적인 보호를 최소의 성능 및 에너지 오버헤드와 함께 제공한다는 것을 증명한다.
목차
제 1 장 서 론 1제 2 장 배경 및 연구의 동기 4제 1 절 DRAM 리프레시 . 4제 2 절 로우해머링 (Row-hammering). 5제 3 절 기존 해결책 및 문제점 6제 3 장 제안하는 방법. 8제 1 절 제안하는 방법의 개요 . 8제 2 절 제안하는 방법의 구현 . 10제 3 절 제안하는 해결책의 동작 11제 4 장 평가 방법 . 13제 5 장 실험 결과 . 16제 6 장 결론 23
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