The initial location of data in DRAMs is fixed and controlled by the ‘address-mapping’. Whereas, the memory access pattern can change dynamically which means that we cannot extract DRAM performance efficiently. Recently, Dynamic Re-arrangement of Address Mapping (DReAM) found out a way to detect application specific address mapping by finding and assigning the bits which have highest change rate to column, bank, rank and channel bits to reduce the bank conflicts. However, this scheme results in a lot of bit re-assignment. We found out that this much of bit re-assignment is not necessary and assigning bits based on the application’s memory access features like row buffer hit rate, no. of concurrent streams can give a better performance and energy efficiency. The scheme presented in this thesis gives 12% IPC improvement as compared to baseline and up to 51% in single core experiments. It reduces energy consumption up to 15% on average. Row buffer hit rate has also improved significantly and activation precharge energy is reduced 33% on average. Our scheme also outperforms the DReAM’s scheme in nearly all of the above presented metrics. For multi core experiments, it shows performance improvement of 2.7% on average and energy efficiency of 9% across all workloads.
DRAM 상에 존재하는 데이터들이 최초의 위치는 '주소 맵핑' 에 의해 결정되며, 최신의 메모리 컨트롤러들도 고정된 주소 맵핑을 사용한다. 반면, 메모리 접근 패턴은 동적으로 변하는 특성을 갖는다. 이러한 동적으로 변화하는 메모리 접근 패턴과 고정된 주소 맵핑 체계로 인해, DRAM의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 없었다. 최근의 Dynamic Re-arrangement of Address Mapping (DReAM) 연구는 DRAM 인터페이스 상에서 관찰된 어플리케이션 접근 패턴을 바탕으로 특정 어플리케이션에 특화된 주소 맵핑을 감지하는 기법을 소개하였다. 이 기법은 XOR 게이트를 활용하여 주소 맵핑 비트의 패턴 변화를 얻어내고, 이 패턴 변화를 통해 가장 많이 변경된 물리적 주소 비트부터 컬럼, 뱅크, 랭크, 채널에 순차적으로 할당하는 방식을 사용하였다. 하지만, 이러한 방식은 많은 수의 불필요한 주소 비트의 재정렬을 발생시키며, 이러한 주소 재정렬은 row buffer hit rate이나 concurrent steam의 수와 같은 어플리케이션의 메모리 접근 특성을 활용하면 더 좋은 성능과 에너지 효율을 얻을 수 있다. 이 석사 학위 논문에서 소개하는 기법은 기준 대비 12%의 IPC 향상 및 단일 코어 실험에서 최대 51%의 성능향상을 보며, 에너지 소비 또한 최대 15%까지 줄인다. Row buffer hit rate 또한 상당히 향상되며, activation precharge energy 또한 평균 33% 감소한다. DReAM과의 비교에 있어서도 위에서 제시한 거의 모든 지표에 대해 더 나은 결과를 보인다. 다중 코어 실험에서는 2.7%의 평균 성능 향상과 9%의 에너지 효율 향상을 보인다.
