SHF: Small: Exploring and Enhancing Capabilities of Emerging Hybrid/Convertible Solid-State Drives

SHF:小型:探索和增强新兴混合/可转换固态硬盘的功能

基本信息

  • 批准号:
    2208317
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 58.39万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-08-01 至 2024-02-29
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The world’s digital data has increased immensely with the tremendous development of technology. By 2025, the total amount of digital data will reach 175 Zettabytes. It becomes a critical and increasing challenge to manage this huge amount of data. The demand for high-performance and large-capacity storage systems is rapidly increased to cover this big data environment; still, it is a critical challenge to satisfy both high performance and large capacity in a single storage device with a low cost. To achieve this goal, an emerging storage device named hybrid/convertible Solid-State Drive (SSD) provides unique properties compared to traditional storage devices and can satisfy the requirement in such an environment. However, the emerging device has not been fully investigated and cannot reach its full potential. This project aims to fully explore the abilities of hybrid/convertible SSDs. The completion of this project will initialize a paradigm shift in today’s storage systems to handle massive amounts of data more efficiently with high capacity and high-speed access. The research will also impact the burgeoning storage market, implement outreach to K-12, undergraduate, and minority students, and incorporate research results into courses, thus enhancing the student experience.This project intends to develop and enhance the capabilities of the emerging hybrid/convertible SSD through the following three thrusts: 1) A novel management scheme for hybrid/convertible SSDs is developed to balance the performance and capacity of the storage system. In particular, this thrust focuses on device management and advanced the zone named space technique. 2) A high-performance Redundant Array of Inexpensive Disks system is built inside hybrid/convertible SSDs to efficiently protect data stored in these drives while retaining the same reliability. 3) An efficient key-value store system in the emerging storage devices is investigated to solve big data issues. In particular, this thrust develops a high-performance log-structured merge tree-based key-value system based on the unique properties of the emerging storage device.This project is jointly funded by the SHF program cluster of the CISE/CCF directorate and the Established Program to Stimulate Competitive Research (EPSCoR).This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
随着技术的巨大发展,全球数字数据数量大幅增加,到 2025 年,数字数据总量将达到 175 ZB,管理如此庞大的数据量成为一项日益严峻的挑战。大容量存储系统正在迅速增加以覆盖这种大数据环境,但如何以低成本在单个存储设备中同时满足高性能和大容量是一个严峻的挑战。混合/可转换固态硬盘 (SSD) 与传统存储设备相比具有独特的性能,可以满足此类环境的要求。但是,这种新兴设备尚未经过充分研究,无法充分发挥其潜力。探索混合/可转换 SSD 的能力。该项目的完成将启动当今存储系统的范式转变,以通过高容量和高速访问更有效地处理大量数据。该研究还将影响新兴的存储市场。实施外展活动K-12、本科生和少数族裔学生,并将研究成果纳入课程,从而增强学生体验。该项目旨在通过以下三个重点开发和增强新兴混合/可转换 SSD 的功能: 1)新颖的管理混合/可转换SSD方案的开发是为了平衡存储系统的性能和容量,特别是,该重点侧重于设备管理和先进的区域命名空间技术。 2)构建了高性能廉价磁盘冗余阵列系统。 3) 研究新兴存储设备中的键值存储系统以解决大数据问题。基于新兴存储设备独特属性的日志结构合并树键值系统。该项目由 CISE/CCF 理事会的 SHF 计划集群和刺激竞争研究既定计划共同资助(EPSCoR)。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Work-in-Progress: ExpCache: Online-Learning based Cache Replacement Policy for Non-Volatile Memory
正在进行中的工作:ExpCache:基于在线学习的非易失性内存缓存替换策略
  • DOI:
    10.1109/cases55004.2022.00010
  • 发表时间:
    2022-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yang, Jinfeng;Li, Bingzhe;Yuan, Jianjun;Shen, Zhaoyan;Du, David;Lilja, David
  • 通讯作者:
    Lilja, David
HL-DNA: A Hybrid Lossy/Lossless Encoding Scheme to Enhance DNA Storage Density and Robustness for Images
HL-DNA:一种增强图像 DNA 存储密度和鲁棒性的有损/无损混合编码方案
Machine Learning-based Adaptive Migration Algorithm for Hybrid Storage Systems
基于机器学习的混合存储系统自适应迁移算法
  • DOI:
    10.1109/nas55553.2022.9925545
  • 发表时间:
    2022-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shetti, Milan M.;Li, Bingzhe;Du, David H.C.
  • 通讯作者:
    Du, David H.C.
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.4
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    Bingzhe Li;A. Wagner;Yujian Song;Xiangxiang Chen;Yihan Lu
  • 通讯作者:
    Yihan Lu
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Lintao Xian;Bingzhe Li;Jing Liu;Zhongwen Guo;D. Du
  • 通讯作者:
    D. Du
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知道了