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라스트 레벨 캐시 메모리 및 이의 데이터 관리 방법

  • 기술번호 : KST2019014892
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 실시예에 따른 라스트 레벨 캐시 메모리 및 이의 데이터 관리 방법은 메인 메모리로부터 캐시 데이터를 페치하여 캐시 블록 단위로 저장하는 캐시 메모리 모듈, 캐시 메모리 모듈에서 축출되는 캐시 블록들을 임시 저장하는 빅팀 버퍼, 빅팀 버퍼에 누적 저장된 캐시 블록들의 용량이 기지정된 기준 용량 이상이면, 캐시 블록들을 각각 적어도 하나의 캐시 블록을 포함하는 k개의 클러스터로 KM 클러스터링하고, k개의 클러스터 중 다수의 캐시 블록을 포함하는 적어도 하나의 클러스터를 선택하는 KM 클러스터링 엔진 및 KM 클러스터링 엔진에서 선택된 적어도 하나의 클러스터를 각각 클러스터 그룹으로 저장하는 KM 버퍼를 포함한다.
Int. CL G06F 12/0897 (2016.01.01)
CPC G06F 12/0897(2013.01)
출원번호/일자 1020180047991 (2018.04.25)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1976320-0000 (2019.04.30)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190507) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.04.25)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김신덕 서울특별시 서대문구
2 이현숙 서울특별시 영등포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.04.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0412076-81
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.01.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.03.22 수리 (Accepted) 9-1-2019-0014568-06
4 등록결정서
Decision to grant
2019.04.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0306782-79
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
메인 메모리로부터 데이터를 페치하여 캐시 블록 단위로 저장하는 캐시 메모리 모듈; 상기 캐시 메모리 모듈에서 축출되는 캐시 블록들을 임시 저장하는 빅팀 버퍼; 상기 빅팀 버퍼에 누적 저장된 상기 캐시 블록들의 용량이 기지정된 기준 용량 이상이면, 상기 캐시 블록들을 각각 적어도 하나의 캐시 블록을 포함하는 k개의 클러스터로 KM 클러스터링하고, 클러스터링된 k개의 클러스터 중 다수의 캐시 블록을 포함하는 적어도 하나의 클러스터를 선택하는 KM 클러스터링 엔진; 및 상기 KM 클러스터링 엔진에서 선택된 적어도 하나의 클러스터를 각각 클러스터 그룹으로서 인가받아 저장하는 KM 버퍼; 를 포함하는 라스트 레벨 캐시 메모리
2 2
제1 항에 있어서, 상기 KM 클러스터링 엔진은 상기 캐시 블록 각각의 메모리 주소를 유사도 평가 지표로 이용하여, 상기 k 개의 클러스터로 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리
3 3
제1 항에 있어서, 상기 KM 클러스터링 엔진은 각각에 포함된 캐시 블록의 개수에 따라 상기 k개의 클러스터를 정렬하고, 정렬된 상기 k개의 클러스터 중 캐시 블록이 많은 기설정된 개수의 클러스터를 선택하는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리
4 4
제1 항에 있어서, 상기 캐시 메모리 모듈은 N(여기서 N은 자연수)개의 캐시 블록(cache block)에 대해 세트(set)로 인덱스가 할당되는 N way 세트 연관 캐시인 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리
5 5
제4 항에 있어서, 상기 캐시 메모리 모듈은 상기 N개의 캐시 블록 중 상기 메인 메모리에서 페치한 페치 데이터를 저장하는 페치 파트 블록과 캐시 미스(cache miss)가 발생된 블록의 다음 주소에 대응하는 블록을 프리페치 데이터로 저장하는 캐시 블록인 프리페치 파트 블록의 수가 조절되는 세트 분할가능 캐시(set divisible cache)인 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리
6 6
제1 항에 있어서, 상기 빅팀 버퍼는 상기 KM 클러스터링 엔진에서 선택된 상기 클러스터 그룹을 상기 KM 버퍼로 전송한 이후, 저장된 전체 캐시 블록을 각 캐시 블록에 설정된 더티 비트에 따라 폐기하거나 상기 메인 메모리로 전송하는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리
7 7
제1 항에 있어서, 상기 KM 버퍼는 상기 빅팀 버퍼로부터 상기 캐시 블록을 상기 클러스터 그룹 단위로 인가받아 구분하여 저장하고, 저장된 클러스터 그룹들의 전체 용량이 상기 KM 버퍼의 용량을 초과하면, 선입 선출 기법에 따라 먼저 저장된 상기 클러스터 그룹의 캐시 블록부터 폐기하거나 상기 메인 메모리로 전송하는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리
8 8
제1 항에 있어서, 상기 KM 클러스터링 엔진은 상기 빅팀 버퍼 내에 포함되며, 상기 빅팀 버퍼는 상기 KM 버퍼의 내부에 포함되어, 상기 KM 버퍼의 메모리 용량 중 일부를 할당받는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리
9 9
제1 항에 있어서, 상기 라스트 레벨 캐시 메모리는 프로세서로부터 데이터 액세스 요청이 수신되면, 상기 캐시 메모리 모듈에 대응하는 데이터가 저장되었는지 탐색하고, 상기 캐시 메모리 모듈에 상기 데이터가 저장되지 않은 것으로 판단되면, 상기 빅팀 버퍼를 탐색하며, 상기 빅팀 버퍼에 상기 데이터가 저장되지 않은 것으로 판단되면, 상기 KM 버퍼를 탐색하며, 상기 KM 버퍼에 상기 데이터가 저장되지 않은 것으로 판단되면, 상기 메인 메모리에 액세스하여, 탐색된 데이터를 상기 프로세서 또는 상위 레벨 캐시로 전송하는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리
10 10
메인 메모리로부터 페치 또는 프리페치된 데이터를 캐시 블록 단위로 저장하는 캐시 메모리 모듈, 빅팀 버퍼, KM 클러스터링 엔진 및 KM 버퍼를 포함하는 라스트 레벨 캐시 메모리의 데이터 관리 방법에 있어서, 상기 캐시 메모리 모듈에서 축출되는 캐시 블록들을 상기 빅팀 버퍼에 임시 저장하는 단계; 상기 빅팀 버퍼에 누적 저장된 상기 캐시 블록들의 용량이 기지정된 기준 용량 이상이면, 상기 캐시 블록들을 각각 적어도 하나의 캐시 블록을 포함하는 k개의 클러스터로 KM 클러스터링하는 단계; 상기 k개의 클러스터 중 다수의 캐시 블록을 포함하는 적어도 하나의 클러스터를 선택하는 단계; 및 상기 KM 클러스터링 엔진에서 선택된 적어도 하나의 클러스터를 각각 클러스터 그룹으로서 상기 KM 버퍼에 저장하는 단계; 를 포함하는 라스트 레벨 캐시 메모리의 데이터 관리 방법
11 11
제10 항에 있어서, 상기 KM 클러스터링하는 단계는 상기 캐시 블록 각각의 메모리 주소를 유사도 평가 지표로 이용하여, 상기 k 개의 클러스터로 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리의 데이터 관리 방법
12 12
제10 항에 있어서, 상기 클러스터를 선택하는 단계는 각각에 포함된 캐시 블록의 개수에 따라 상기 k개의 클러스터를 정렬하는 단계; 및 정렬된 상기 k개의 클러스터 중 캐시 블록이 많은 기설정된 개수의 클러스터를 선택하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리의 데이터 관리 방법
13 13
제10 항에 있어서, 상기 KM 버퍼에 저장하는 단계는 상기 KM 클러스터링 엔진에서 선택된 적어도 하나의 클러스터를 각각 클러스터 그룹으로서 인가받는 단계; 및 상기 빅팀 버퍼에 저장된 캐시 블록들을 각 캐시 블록에 설정된 더티 비트에 따라 폐기하거나 상기 메인 메모리로 전송하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리의 데이터 관리 방법
14 14
제13 항에 있어서, 상기 KM 버퍼에 저장하는 단계는 저장된 클러스터 그룹들의 전체 용량이 상기 KM 버퍼의 용량을 초과하는지 판별하는 단계; 및 상기 KM 버퍼의 용량을 초과하면, 먼저 저장된 상기 클러스터 그룹의 캐시 블록부터 폐기하거나 상기 메인 메모리로 전송하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리의 데이터 관리 방법
15 15
제10 항에 있어서, 상기 라스트 레벨 캐시 메모리의 데이터 관리 방법은 프로세서로부터 데이터 액세스 요청이 수신되면, 데이터를 탐색하는 단계; 및 탐색된 데이터를 상기 프로세서 또는 상위 레벨 캐시로 전송하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리의 데이터 관리 방법
16 16
제15 항에 있어서, 상기 데이터를 탐색하는 단계는 상기 상기 캐시 메모리 모듈에 대응하는 데이터가 저장되었는지 탐색하는 단계; 상기 캐시 메모리 모듈에 상기 데이터가 저장되지 않으면, 상기 빅팀 버퍼를 탐색하는 단계; 상기 빅팀 버퍼에 상기 데이터가 저장되지 않으면, 상기 KM 버퍼를 탐색하는 단계; 및 상기 KM 버퍼에 상기 데이터가 저장되지 않으면, 상기 메인 메모리에 액세스하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 라스트 레벨 캐시 메모리의 데이터 관리 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 연세대학교 산학협력단 원천기술개발사업 [Ezbaro]이종 멀티코어 기반의 클라우드 상에서 프로그래머 생산성 및 퍼포먼스를 위한 엑사스케일 빅 데이터 분석 플랫폼(1/2단계)(3/3연차)