本文選題：地址映射 + 磨損均衡�。� 參考：《西南交通大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：閃存作為一種性能優(yōu)良的半導(dǎo)體存儲(chǔ)芯片,廣泛應(yīng)用于諸如固態(tài)硬盤(SSDs)、存儲(chǔ)卡(SD cards)等設(shè)備。但由于閃存物理介質(zhì)能承受的擦除次數(shù)有限,閃存芯片上共存的高頻更新數(shù)據(jù)(熱數(shù)據(jù))和低頻更新數(shù)據(jù)(冷數(shù)據(jù))會(huì)造成其物理介質(zhì)的不均衡磨損,縮短其使用壽命。本文提出一種基于分組-偏向隨機(jī)游走的地址映射算法,利用程序訪問存儲(chǔ)器時(shí)體現(xiàn)的局部性和偏向隨機(jī)游走理論,將冷熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在邏輯上相鄰的閃存物理塊中,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種閃存轉(zhuǎn)換層控制器�，F(xiàn)有的閃存轉(zhuǎn)換層傾向于利用不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分別操控地址映射、磨損均衡及垃圾回收過程,與其不同的是,本文設(shè)計(jì)的閃存轉(zhuǎn)換層控制器通過一個(gè)核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操控并協(xié)調(diào)這三個(gè)過程,從而在消耗一定內(nèi)存資源的條件下,簡(jiǎn)化算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。本文以磨損均衡效果較為穩(wěn)定的雙池算法和消耗內(nèi)存較少的BET算法作為參照,從算法應(yīng)對(duì)不同冷熱數(shù)據(jù)比例的能力、磨損均衡效果及內(nèi)存消耗量三方面與本文提出的算法進(jìn)行了比較。從算法應(yīng)對(duì)不同比例冷熱數(shù)據(jù)的能力來看,BET只適用于熱數(shù)據(jù)占主導(dǎo)情況,而本文提出的算法與雙池算法都適用于冷數(shù)據(jù)占主導(dǎo)、熱數(shù)據(jù)占主導(dǎo)以及最接近真實(shí)冷熱數(shù)據(jù)共存比例的情況。在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的冷熱比例最接近真實(shí)情況時(shí),本文提出算法的均衡磨損性能與雙池算法相當(dāng)；且在熱數(shù)據(jù)占主導(dǎo)的情況下,本文提出算法的磨損性能優(yōu)于雙池算法；只有在冷數(shù)據(jù)占主導(dǎo)的情況下,本文提出算法的磨損均衡性能略遜于雙池算法。但本文提出算法對(duì)內(nèi)存空間需求較大,針對(duì)這一缺陷,本文進(jìn)一步簡(jiǎn)化了算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),從后續(xù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看,在算法整體思路不變的情況下,改進(jìn)后的算法進(jìn)一步優(yōu)化了磨損均衡效果,并有效地減少了內(nèi)存開銷。實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的基于分組-偏向隨機(jī)游走的閃存地址映射及磨損均衡算法適用范圍廣,且可在占用較少內(nèi)存資源的前提下,有效延長閃存存儲(chǔ)系統(tǒng)的使用壽命。
[Abstract]:As a semiconductor memory chip with excellent performance, flash memory is widely used in devices such as solid state hard disk (SSD), memory card (SD card) and so on. However, due to the limited erasure times of flash physical media, the coexistence of high frequency update data (thermal data) and low frequency update data (cold data) on flash memory chip will cause uneven wear and tear of physical medium and shorten its service life. In this paper, an address mapping algorithm based on packet-biased random walk is proposed. By using the local and biased random walk theory when the program accesses the memory, the cold and hot data are stored in the logically adjacent flash memory blocks. On this basis, a flash memory conversion layer controller is designed and implemented. The existing flash conversion layer tends to manipulate address mapping, wear balance, and garbage collection processes using different data structures. The flash transfer layer controller designed in this paper controls and coordinates these three processes through a core data structure, which simplifies the data structure of the algorithm under the condition of consuming some memory resources. In this paper, the two-cell algorithm with stable wear equalization effect and the BET algorithm with less memory consumption are taken as the reference, and the ability of the algorithm to deal with different ratios of cold and hot data is discussed. The wear equalization effect and memory consumption are compared with the proposed algorithm. From the view of the ability of the algorithm to deal with different proportions of cold and hot data, BET is only suitable for the dominant situation of thermal data, while the algorithm proposed in this paper and the dual-cell algorithm are both suitable for the dominance of cold data. Thermal data dominated and closest to the coexistence of real hot and cold data. When the ratio of cold and heat stored is the closest to the real situation, the equalization wear performance of the algorithm is equal to that of the two-cell algorithm, and the wear performance of the algorithm is superior to that of the double-cell algorithm when the thermal data is dominant. Only when the cold data is dominant, the wear equalization performance of the proposed algorithm is slightly inferior to that of the dual-cell algorithm. However, this paper proposes that the algorithm needs a large amount of memory space. In view of this defect, this paper further simplifies the data structure of the algorithm. From the results of subsequent experiments, under the condition that the whole idea of the algorithm remains unchanged, The improved algorithm further optimizes the wear equalization effect and effectively reduces the memory overhead. Experimental results show that the proposed flash address mapping and wear equalization algorithm based on grouping bias random walk has a wide range of applications and can effectively prolong the service life of flash memory system on the premise of occupying less memory resources.
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP333

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳君華;胡昌振;;基于隨機(jī)游走的蠕蟲網(wǎng)絡(luò)演化研究[J];信息網(wǎng)絡(luò)安全;2009年07期

2 吳迪;周利娟;林鴻飛;;基于隨機(jī)游走的就業(yè)推薦系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[J];廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年01期

3 李星;鐘志農(nóng);李洋;;一種隨機(jī)游走中心性的快速算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2013年08期

4 蘇浩航;張義門;張玉明;解敏;滿進(jìn)財(cái);;基于改進(jìn)的壓縮式隨機(jī)游走算法對(duì)靜態(tài)電源/地網(wǎng)的模擬[J];計(jì)算物理;2007年06期

5 任磊;杜建邦;邵春江;;光纖慣導(dǎo)角度隨機(jī)游走誤差傳播特性研究[J];宇航學(xué)報(bào);2013年05期

6 劉陽;季新生;劉彩霞;;網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化:基于隨機(jī)游走的邊權(quán)預(yù)處理方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2013年10期

7 曹穎;郝欣;朱曉恩;夏順仁;;基于自動(dòng)隨機(jī)游走的乳腺腫塊分割算法[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2011年10期

8 李靖;冀中;;圖像多樣性重排序技術(shù)綜述[J];信息技術(shù);2013年06期

9 劉輝;;基于隨機(jī)游走算法的社交網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建[J];湖北成人教育學(xué)院學(xué)報(bào);2014年01期

10 宋銳;湯建勛;周健;;工作電流對(duì)二頻機(jī)抖激光陀螺角隨機(jī)游走影響的研究[J];激光雜志;2010年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前3條

1 鄭偉;王朝坤;劉璋;王建民;;一種基于隨機(jī)游走模型的多標(biāo)簽分類算法[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集A輯一[C];2010年

2 朱松豪;羅青青;梁志偉;;一種改進(jìn)圖像標(biāo)注的新方法[A];第24屆中國控制與決策會(huì)議論文集[C];2012年

3 燕飛;張銘;譚裕韋;唐建;鄧志鴻;;綜合社會(huì)行動(dòng)者興趣和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞纳鐓^(qū)發(fā)現(xiàn)方法[A];NDBC2010第27屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(B輯)[C];2010年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 長盛基金管理有限公司研究部副總監(jiān) 李驥;投資自己熟悉的股票[N];證券時(shí)報(bào);2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

1 鄧凱英;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)搜索策略及相關(guān)模型的數(shù)值方法[D];東北師范大學(xué);2015年

2 徐曉華;圖上的隨機(jī)游走學(xué)習(xí)[D];南京航空航天大學(xué);2008年

3 孫甲申;基于主題模型和隨機(jī)游走的標(biāo)簽技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2013年

4 呂強(qiáng);面向高性能和強(qiáng)表達(dá)力的自動(dòng)規(guī)劃[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

5 趙學(xué)華;統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)模型若干關(guān)鍵問題研究[D];吉林大學(xué);2014年

6 廖振;基于查詢點(diǎn)擊核心圖的查詢推薦問題研究[D];南開大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 何岱洧;Z~d上使Schramm的上界達(dá)到的旋轉(zhuǎn)配置[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

2 汪幫菊;基于隨機(jī)游走的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類算法研究[D];安徽大學(xué);2016年

3 蘭佳妮;基于分組—偏向隨機(jī)游走的閃存地址映射及磨損均衡算法研究[D];西南交通大學(xué);2016年

4 金連寶;基于分層信息融合和隨機(jī)游走的顯著性檢測(cè)[D];南昌航空大學(xué);2016年

5 馮維思;多屬性隨機(jī)游走在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[D];西南大學(xué);2016年

6 唐小龍;基于隨機(jī)游走的圖像分割相關(guān)算法研究[D];電子科技大學(xué);2016年

7 陸林;圖上的智能隨機(jī)游走分類算法研究及應(yīng)用[D];揚(yáng)州大學(xué);2014年

8 王麗莎;基于隨機(jī)游走模型的個(gè)性化信息推薦[D];大連理工大學(xué);2011年

9 胡潔;基于圖論的醫(yī)學(xué)圖像分割隨機(jī)游走算法研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2013年

10 鄭偉;基于增強(qiáng)語義和隨機(jī)游走的分類算法研究[D];清華大學(xué);2011年

，

本文編號(hào)：2013918