20150629

1. 영어 기사 읽기
1) Smartphone Battery Drains a Lot Even with Dark Screen, Scientific American
2) Navy pays Microsoft $9 million a year for Windows XP, CNN


2. 프로세스가 kill 명령어에도 죽지 않는 이유
프로세스가 kill 명령어에도 죽지 않았다. 찾아보니 uninterruptible sleep에 들어간 경우에 발생할 수 있다고 한다(시스템 콜, NFS 접근 등의 상황). (What if ‘kill -9’ does not work?, Unix & Linux, http://unix.stackexchange.com/questions/5642/what-if-kill-9-does-not-work)


3. Dead-block prediction 관련 논문 읽기
Dead-block prediction 기법의 종류와 각각의 차이점을 파악하기 위해 몇 가지 논문을 간단히 훑어봄. 자세한 내용은 읽지 않음.
[ISCA’00] Selective, accurate, and timely self-invalidation using last-touch prediction
Dead block prediction 기법에 관련된 첫 연구인 것으로 보인다. Distributed shared memory 시스템에서 coherence overhead를 줄이고자 self invalidation을 사용할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 self invalidation 기법에 dead block prediction을 적용하자고 제안한다. 임의로 self validation을 하는 것보다, dead block prediction을 적용해 dead block을 self invalidation하면 성능 향상을 기대할 수 있을 것. dead block predictor로 last-touch predictor(LTP)를 제안한다. LTP는 trace-based correlation을 사용하는데, 명령어 시퀀스와 최종 접근을 연관시켜 last-touch인지 아닌지 예측한다. LTP에서 trace-based correlation을 사용하는 이유는, 프로그램이 일정한 명령어 순서를 반복한다고 가정하기 때문이다.
[ISCA’01] Dead-block prediction & dead-block correlating prefetchers
기존의 miss correlating prefetcher (MCP)는 miss address의 correlation으로 prefetch를 결정하는데, 그보다는 dead-block address의 correlation으로 prefetch하는 것이 적합하다. miss address의 correlation을 사용해 prefetch하는 것은, prefetched data가 제시간에 캐시에 도달하는 것을 보장하지 못한다 (prefetch request 발생과 실제 access 사이 간격이 너무 짧음). 오히려 dead-block address의 correlation을 사용해 prefetch하는 것이 적합하다 (Section 2). Dead-block address의 correlation으로 prefetch하는 것이 prefetch의 timeliness를 확보할 가능성이 높다. 따라서 이 논문에서는 dead-block의 예측을 위한 DBP와, dead-block을 사용한 prefetch를 위한 DBCP를 제안한다.
[TOC’08] Counter-Based Cache Replacement and Bypassing Algorithms
이 논문에서는 counter-based dead-block prediction을 제시하면서, 이를 사용한 cache replacement 기법과 bypassing algorithm을 제시한다. counter-based cache replacement 기법은 counter를 사용해 dead-block을 확인하고, dead-block을 우선적으로 교체하는 것이다. counter-based bypassing algorithm은 counter를 사용해 접근 횟수를 확인하고, 한 번도 접근되지 않는다면, 다음에는 해당 캐시 레벨을 건너뛰고 상위 레벨로 바로 보낸다.
이 논문에서 흥미로웠던 것은 캐시 레벨에 따라 접근 횟수의 의미가 다름을 분석한 것이다. LRU 기법은 기본적으로 locality를 가정하고 있는데, 메모리 접근의 locality는 L2 이하에서는 보이지 않을 수 있다(L2 이하에서 LRU 사용이 비효율적일 수 있음). L1에서는 locality가 높아 보이지만, L2에의 캐시 접근은 L1에서 한 번 filtering되었기 때문에 locality가 적어 보인다. 오히려 L2에서 재접근이 발생하는 것은 상대적으로 L1에서 재접근이 적은 데이터이다 (L1에서 재접근될 만큼의 locality는 없으나, L2에서 재접근될 정도의 locality는 있는 경우).
한편, dead time을 그림으로 잘 표현해둔 것도 도움이 되었다. dead time에 대해 ‘데이터가 캐시에 올라와 있으나 사용되지 않는 시간’ 정도로 이해하고 있었는데, 그림으로 확인하니 훨씬 이해가 잘 되었다. 다른 사람에게 설명하기도 좋을 것 같다. Cache line의 life cycle에 대한 그림은 figure 1에 있으며, 이는 원래 “A Model for Estimating Trace-Sample Miss Ratios”에서 정의한 개념이라고 한다.


4. nonce
nonce는 임의의 숫자로, 이를 사용해 replay attack을 방어할 수 있다.

References:
[1] Cryptographic nonce, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Cryptographic_nonce
[2] 김종율, nonce, http://yulistic.com/security/74


5. 대전 교통 정보 OpenAPI
대전교통정보센터 (http://traffic.daejeon.go.kr/mainFront/atmsMain.do)에서 OpenAPI를 제공한다.

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