낸드 플래시 메모리를 위한 적응형 가비지 컬렉션 정책

Abstract

제자리 덮어쓰기가 불가능하고 블록의 지움 횟수가 제한되는 낸드 플래시 메모리를 저장매체로 사용하기 위해서 지움 횟수 평준화를 지원하는 다양한 가비지 컬렉션 정책들이 연구되고 있다. 기존 정책들은 지움 횟수 평준화를 지원하기 위해 가비지 컬렉션이 수행될 때마다 전체 블록에 대해 지움 대상 블록을 선정하기 위한 클리닉 지표를 구하는 연산을 수행하여야 하고 이 연산들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서 제안하는 가비지 컬렉션 정책은 지움 횟수의 분산(variance)과 블록들의 최대 지움 횟수에 따라 변경되는 임계값을 이용하여 전체 블록에 대한 클리닉 지표를 구하는 연산을 수행하지 않으면서 지움 횟수 평준화를 제공한다. 가비지 컬렉션 시 분산이 임계값 보다 작을 때는 Greedy 정책을 이용하여 지움 비용을 최소화하고, 분산이 임계값 보다 클 때는 최대 지움 횟수를 가진 블록을 지움 대상에서 제외하여 지움 횟수를 평준화한다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 가비지 컬렉션을 수행 하였을 때, 블록들의 지움 횟수가 지움 횟수 상한에 가까워질수록 블록들의 지움 횟수 표준 편차가 0에 근접하며, 기존의 지움 횟수 평준화를 지원하는 알고리즘과 비교하여 두 배 이상 빠른 가비지 컬렉션 속도를 보였다.