面向智能终端的非易失SLC/MLC混合内存能耗与耐久性优化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61902045
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    27.0万
  • 负责人：
    龙林波
  • 依托单位：
    重庆邮电大学
  • 学科分类：
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

With the development of edge computing, a lot of data-intensive applications have been provided on edge smart devices. Compared with the traditional DRAM, the multiple-level cell (MLC) in emerging non-volatile memory (NVM) offers even higher density and larger capacity. However, this comes with the price of longer access energy and weaker endurance compared to its single-level cell (SLC) counterpart. Therefore, considering the limited resources in smart devices, how to effectively take advantage of the high-density MLC and the low-energy SLC in NVM becomes an important issue. Therefore, in order to meet the requirements of low energy and reliability on smart devices, this project focuses on exploring the system software optimizing techniques of SLC/MLC hybrid memory. At first, combining with the static and dynamic memory access features on the application-specific smart devices, energy-aware data allocation and memory management optimizing techniques are studied. Then, this project fully explores software compiler and lifetime management of memory page to improve the endurance of NVM. Finally, we will implement a prototype system based on real development board for evaluating our proposed techniques. The proposed techniques in this project can effectively lead to the promotion of emerging NVM in smart devices, and provide the technical support for the development of edge computing.
随着智能边缘计算的快速发展，网络边缘的智能终端将支持更多的数据密集型应用。新型非易失性存储器多层存储单元（MLC）在存储密度上的研究进展，为突破终端存储瓶颈带来了机遇。然而，相比其低密度的单层存储单元（SLC），MLC存在读写能耗高与耐久性低的缺陷。基于智能终端诸多特性，如何优化系统软件以充分发挥SLC/MLC在访问能耗与存储密度的互补优势，并降低耐久性低的负面影响仍是亟待解决的关键问题。为此，本项目围绕智能终端低能耗与耐久的关键目标，着力于非易失SLC/MLC混合内存的系统软件优化研究，具体包括：探索智能终端面向特定应用的静态与动态访存行为，分别在软件编译层与系统管理层，提出能耗感知的数据分布与页面分配优化方案；考虑SLC/MLC在耐久方面的差异化，设计多粒度的耐久性优化方案；最后构建原型验证平台，实现关键技术验证。本项目研究对智能终端和智能边缘计算的发展具有一定的理论意义和应用价值。

结项摘要

本项目围绕智能终端低能耗与耐久的关键目标，着力于非易失SLC/MLC混合内存的系统软件优化研究，具体包括：在软件编译层的数据布局优化方面，提出状态可变的非易失性内存的数据分配能耗优化方案、基于可变SPM的实时任务调度与数据分配方案、基于多核可变SPM的数据分配方案、基于保留状态的高速缓存管理方案；在操作系统层的页面管理优化方面，提出基于混合SLC/MLC内存架构的页面转换策略、基于3D TLC存储单元的数据分配与重编程技术、虚拟超级页机制；在耐久性优化方面，提出状态可变的非易失性内存的耐久性优化方案与MLC页面的磨损均衡优化方案。然后，通过构建原型验证平台，实现关键技术验证，实验结果显示我们的方案在能效、性能、寿命等方面取得较大提升。研究成果在国际重要学术期刊上发表6 篇学术论文，其中3篇CCF A类期刊，1篇CCF B类期刊，2篇CCF C类期刊；此外，录用未刊出学术论文2篇。并在关键技术点，申请 11项国家发明专利。培养研究10名（5人已毕业），就业去向均为领域内重要企事业单位。本项目研究对智能终端和智能边缘计算的发展具有一定的理论意义和应用价值。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（0）
专利数量（11）
Efficient Persistent Memory File Systems Using Virtual Superpages with Multi-level Allocator
使用带有多级分配器的虚拟超级页的高效持久内存文件系统
  • DOI：
    10.1016/j.sysarc.2022.102629
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Journal of Systems Architecture （CCF B）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Chaoshu Yang;Zhiwang Yu;Runyu Zhang;Shun Nie;Hui Lia;Xianzhang Chen;Linbo Long;Duo Liu
  • 通讯作者：
    Duo Liu
Performance-oriented Cache Management Scheme based on A Retention State for Energy-harvesting Nonvolatile Processors
基于能量收集非易失性处理器保留状态的面向性能的缓存管理方案
  • DOI：
    10.1016/j.future.2021.11.010
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Future Generation Computer Systems （CCF C）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yan Wang;Henian Fang;Linbo Long;Jinhui Liu
  • 通讯作者：
    Jinhui Liu
Fair-ZNS: Enhancing Fairness in ZNS SSDs through Self-balancing I/O Scheduling
Fair-ZNS：通过自平衡 I/O 调度增强 ZNS SSD 的公平性
  • DOI：
    10.1109/tcad.2022.3232997
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems （CCF A）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Renping Liu;Zhenhua Tan;Yan Shen;Linbo Long;Duo Liu
  • 通讯作者：
    Duo Liu
Improving Fairness for SSD Devices through DRAM Over-Provisioning Cache Management
通过 DRAM 预留空间缓存管理提高 SSD 设备的公平性
  • DOI：
    10.1109/tpds.2022.3143295
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems （CCF A）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Renping Liu;Zhenhua Tan;Linbo Long;Yu Wu;Yujuan Tan;Duo Liu
  • 通讯作者：
    Duo Liu
Optimizing Data Placement and Size Configuration for Morphable NVM based SPM in Embedded Multicore Systems
优化嵌入式多核系统中基于可变形 NVM 的 SPM 的数据放置和大小配置
  • DOI：
    10.1016/j.future.2022.05.005
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Future Generation Computer Systems （CCF C）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Linbo Long;Jinpei Du;Xuxu Deng;Renping Liu;Yi Jiang;Yan Wang
  • 通讯作者：
    Yan Wang

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其他文献

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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