Nowadays, emerging technologies such as big data analysis and machine learning impose a significant burden on memory costs. To address these problems, the concept of a disaggregated memory system is gaining traction as a means to efficiently utilize memory resources. Page migration becomes necessary to achieve high memory utilization in a disaggregated memory system. Furthermore, employing huge pages can enhance the overall performance of applications on a disaggregated memory system by reducing address translation costs. However, the use of huge pages can also result in increased memory internal fragmentation, leading to wasted local memory. To mitigate this issue, we propose a novel page migration technique that incorporates effective huge page promotion. Our scheme demonstrates a 2.3% performance improvement compared to a scenario where all memory resides in local memory, despite our scheme utilizing only 30% of local memory. Additionally, our approach effectively leverages huge pages, reducing TLB misses by 75% compared to a scheme that only employs regular page sizes.
현재, 대규모 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 신기술의 대두로 메모리가 차지하는 비용이 증가하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분리 메모리 시스템이 메모리를 효율적으로 사용하기 위한 수단으로 주목받고 있습니다. 분리 메모리 시스템에서는 메모리 활용량을 증가시키기 위한 메모리 이주 정책이 필요합니다. 또한, 많은 메모리를 효율적으로 사용하기 위해, 2MB의 페이지를 활용하는 대용량 페이지를 사용함으로서 주소변환 비용을 낮춰 응용 프로그램의 성능을 향상 시킬 수 있습니다. 하지만, 대용량 페이지로 인한 메모리 내부 단편화가 귀중한 로컬 메모리의 낭비를 유발할 수 있다는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 우리는 효과적인 대용량 메모리 활성화를 고려한 메모리 이주 기법을 제안합니다. 우리의 기법은 로컬 메모리의 30%만을 사용하고도, 모든 메모리가 로컬 메모리에 있는 시나리오에 대비하여 2.3%의 좋은 성능을 보입니다. 또한, 일반적인 4KB 페이지를 사용하는 시나리오와 비교했을 때, TLB miss를 75% 줄이는 효과를 보여줍니다.
