全国信息存储年会参会总结
时隔近3个月,我本科毕业后第一次回到了西安,见到了在本校读研的舍友们,不过主要还是来参加信息存储年会的。 会议有特邀报告、青年学者报告和优秀论文交流报告,分别是大神级的学者、大神级的青年学者和大神级的博士生进行报告,听了这些报告真的感觉到自己的差距有多么大,同时感觉不虚此行。 这是一篇我所听报告的部分内容的总结,语言从我个人理解的角度出发,信息可能不全或不准确,如有问题,欢迎讨论和指正。 阻变存储器性能优化方法的研究 冯丹教授讲的题目是“ 阻变存储器性能优化方法的研究 ”。首先RRAM(阻变式存储,Resistive Random Access Memory,ReRAM)是一种非易失性存储器(NVM),尺寸单元小,有发展潜力。冯丹教授这次的报告是比较偏硬件,但还是有很多启发。 背景: DRAM在技术上要降低能耗、提升容量越来越难,而且DRAM技术提高的速度比CPU慢,另外技术工艺达到40nm之后很难再提高。所以ReRAM代替DRAM是一种选择。 RRAM的存在的问题: 1. reset延迟和能耗代价均高于set;2. TLC的延迟大于SLC;3. 存在IR-drop的问题,离驱动电源越近,延迟越低。 几项工作: 1. 针对上述第一点问题,提出了可以将对角线上的set和reset并行,这样降低了总延迟时间。 2. 针对上述第二点问题,使用了一种“压缩率感知”的方法,利用MLC/TLC中中间几种状态慢于两边状态的特点,将中间的几个状态合并,根据压缩的工作负载的压缩率,来进行决策,重新编码存储(比如把原来MLC的4中状态中的第2、3两种合为一个状态,这样就变成了3中状态,减小了延迟和能耗)。3. 针对上边的第三点问题,用双端驱动代替单端驱动,这样处于接近电源驱动的区域就增多了,并且可以根据快慢在驱动层中区分硬件上的快慢区域,来合理使用。 半层次化的语义存储体系结构 华中科大华宇教授的报告,讲了一种” 半层次化的语义存储体系结构 “,希望将原来的存储结构(比如文件系统的目录结构)转为一种多标签的索引结构。 背景: 存储有5个趋势,分别是更大规模、智能化、一体化(计算和存储更近)、长期化和边缘化(雾计算,临近计算等)。 问题: 存储的层次化越来越明显,同时新兴的存储期间很多(PCM、SSD、DRAM、3D Xpoint……);NVM能缓解存储的压力,但是由于寿命等问题无法从根本上解决问题;对于文件系统来说,查找树不是太高就是太胖;locality的设计思想是用稀缺资源存储最热的数据,但目前的大趋势是locality正在减小;cache的适应能力弱,比如需要较强时间的预热,代价很高。 解决思路: 用语义存储带起当前的存储模式,例如:文件系统中使用扁平化的树结构,一个文件同时贴上(识别出)多种标签;有了这种模式,非精确dedulication中可以在关联数据间进行,提升效率;近似图像语义间的dedupe;data cube是对于高维查找提前做出计算的一种方法,如果基于语义,可以缩小计算范围。 数据中心驱动下KV系统的设计和实现 德州大学阿灵顿分校的Song Jiang教授主要讲了KV系统的缓存问题。 问题: 由于在分布式存储中,所有的访问都要经过metadata server(MDS),所以MDS是一个瓶颈,应用Key-Value(KV)系统就是取消了MDS的一种解决方案。KV系统是需要缓存的,怎么更高效的利用有限的缓存空间是一个问题。 思路: 可以使用更好的缓存数据替换算法,但是并没有效果太好的;可以提升内存容量,但是这会直接导致成本上升;可以利用压缩提升缓存利用率,但是解压和压缩也会导致很大的性能下降。 方法: 对实际访问trace数据分析发现,随着缓存空间的增长,缓存命中率上升到80%是很快的,但从80%上升到90%则需要更多的内存,基于这点,将cache分级,最热的数据不进行压缩,对并非太热的数据进行压缩,这就很好的平衡了压缩解压缩的延迟和缓存的利用率问题。 对于这种方法,还有一个解释,就是对cache命中,即使要进行解压缩操作,时间也远远小于访问存储服务器进行磁盘访问,这样,即使缓存利用率提升了5%,也可能带来很大的性能提升效果。Song教授解释的意思是,由于磁盘访问的速度特别慢,在命中率从90%提升到95%的情况下,更应该看到的是未命中率降低了一半(10%–>5%),而不是命中率提升了很少(90%->95%) 其他 清华的陆游游博士介绍了NVM+RDMA的分布式存储方案,有了RDMA,CPU传送所有数据的等待时间减小到传送存储地址的时间。 华科博士生左鹏飞提出了一种基于位置分享的解决哈希冲突的策略,用于NVM系统。 上海交大的博士生董明凯介绍了他发表在ATC 17上的文章Soft Updates Made Simple and […]