휴즈 페이지에 대한 성능 분석 및 최적화 연구

Abstract

오늘날 테라바이트 이상의 메모리를 지원하는 컴퓨팅 플랫폼과 이 러한 대용량 메모리를 활용하는 워크로드들이 일반화되고 있다. 이 러한 대용량 메모리의 사용은 주소 변환 오버헤드와 TLB miss가 큰 제약 사항이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 Huge Page를 사용 할 수 있다. 하지만 Huge Page로 인한 메모리 낭비로 인해 명확한 성능상의 이점에도 불구하고 대부분의 경우 Huge Page를 시스템 상에서 비활성화할 것을 권장하고있다. 이에 본 논문에서는 실행 시 간과 최대 메모리 사용량 분석을 통해 다양한 워크로드에서 Huge Page를 사용했을 때 Huge Page를 효율적으로 적용할 수 있는 워크 로드를 선택했다. 그런 다음 memory access tracing 도구를 이용하 여 해당 워크로드의 메모리 접근 패턴을 분석하여 Huge Page 보다 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 탐색했다. 반복적으로 접근되는 500MB 이상의 크기를 가지는 데이터 구조에 해당하는 메모리 영역 에 대해서만 부분적으로 Huge Page를 적용하여 실행 시간과 최대 메모리 사용량 사이의 적절한 trade-off를 결정함으로써 해당 워크 로드에서 Huge Page를 최적으로 적용하였다.

Recently, platforms supporting terabytes of more of memory and workloads utilizing large amounts of memory are becoming commonplace. The use of large memory has limitations in address translation overhead and TLB miss. As a one of solutions, you can use Huge Pages. However, in most cases it is recommended to disable Huge Pages on the system despite the clear performance advantages due to memory watste caused by Huge Pages. Therefore, in this paper, through analysis of execution time and maximum memory usage, when using Huge Pages in various workloads, a workload that can apply Huge Pages more efficiently was selected. Then, using a memory access tracing tool, we analyzed the memory access pattern of the workload to explore how to use Huge Pages efficiently. By applying a Huge Page only to a memory area corresponding to a data structure having a size of 500MB or more that is repeatedly accessed, a huge page is optimally applied in the workload by determining an appropriate trade-off between execution time and maximum memory usage.