계층형 메모리 시스템에서 비정상적 페이지 마이그레이션 탐지 = Detecting Abnormal Page Migration in Tiered Memory Systems

국문 초록 (Abstract)

최근 차세대 인터커넥트 기술의 발전으로 이기종 메모리를 계층적으로 구성하는 메모리 티어링 시스템이 널리 활용되고 있다. 메모리 티어링은 메모리 접근 빈도에 따라 페이지를 서로 다른 메모리 계층에 배치함으로써 성능과 비용 효율성을 향상시키지만, 워킹셋 크기가 상위 계층의 용량을 초과하거나 접근 패턴이 불안정한 경우 페이지가 계층 간을 반복적으로 이동하는 핑퐁(ping-pong) 현상이 발생할 수 있다. 기존 연구들은 페이지 마이그레이션 횟수나 메모리 대역폭과 같은 개별 지표를 기반으로 핑퐁 현상을 분석해 왔으나, 이러한 접근은 워킹셋 변화로 인해 발생하는 정상적인 대량 마이그레이션과 반복적인 핑퐁 현상을 명확히 구분하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 메모리 접근 패턴, 커널 수준의 페이지 마이그레이션 통계, 그리고 데이터 전송률을 종합적으로 고려하는 다요소 지표 기반 핑퐁 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 워킹셋의 안정성 변화를 정량적으로 분석하고, 이를 실제 페이지 이동 및 메모리 트래픽 정보와 결합하여 핑퐁 현상을 판별한다. 실험을 통하여 제안 기법이 워킹셋 변화로 인한 정상적인 마이그레이션과 대규모 워킹셋 환경에서 발생하는 핑퐁 현상을 효과적으로 구분할 수 있음을 확인한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recent advances in next-generation interconnect technologies lead to the widespread adoption of memory tiering systems that hierarchically integrate heterogeneous memory devices. Memory tiering improves performance and cost efficiency by placing pages in different memory tiers according to memory access frequency; however, when the working-set size exceeds the capacity of the upper tier or access patterns become unstable, pages may repeatedly migrate between tiers, resulting in ping-pong behavior. Existing studies analyze ping-pong behavior based on individual indicators such as page migration counts or memory bandwidth, but these approaches fail to clearly distinguish normal large-scale migrations caused by working-set changes from repetitive ping-pong behavior. This paper proposes a multi-factor-based ping-pong detection method that jointly considers memory access patterns, kernel-level page migration statistics, and memory throughput. The proposed method quantitatively analyzes the stability of working-set changes and combines this information with actual page movements and memory traffic to identify ping-pong behavior. Experimental results show that the proposed method effectively distinguishes normal migrations induced by working-set changes from ping-pong behavior occurring in large working-set environments.