混合內存頁面管理策略的性能和能耗研究

陳俊熹，沙行勉,2，諸葛晴鳳,2，陳咸彰

（1.重慶大學計算機學院，重慶 400044；2.信息物理社會可信服務計算教育部重點實驗室，重慶 400044）

混合內存頁面管理策略的性能和能耗研究

陳俊熹1，沙行勉1,2，諸葛晴鳳1,2，陳咸彰1

（1.重慶大學計算機學院，重慶 400044；2.信息物理社會可信服務計算教育部重點實驗室，重慶 400044）

隨著信息物理系統和普適計算的發展，現有內存無法滿足智能終端等嵌入式系統對性能、能耗和設備面積的高要求。工業界和學術界正提出使用新型非易失性存儲器（NVM）和DRAM混合內存系統的解決思路。針對NVM和DRAM混合的內存系統架構，提出一種新型的高效、低能耗的頁面管理機制。該機制根據不同數據頁的訪問特征和歷史信息，提出一種新的頁面初始化分配策略，和一種根據數據頁的訪問方式等歷史信息物理動態調整存儲位置的方法。實驗結果表明，該方法相比既有Linux內存管理策略可提高149%的性能，可降低55.4%的能耗。

混合式內存管理；性能優化；能耗優化；非易失性內存

0 引言

信息物理系統[14]（Cyber-Physical Systems，CPS）和普適計算[15]的發展，從多方面對嵌入式設備和系統提出了更高的要求。例如移動終端和可穿戴式設備對設備面積、實時性和能耗提出高要求。同時，為滿足日益提升的需求，大量嵌入式設備中的內存已達到GB級別，對能耗和性能產生重要影響。

現有嵌入式系統普遍使用DRAM作為內存，然而兩個因素使得僅用DRAM作內存難以滿足日益提高的需求。第一是DRAM的制程已接近極限，其存儲密度很難再提高。第二是DRAM為保存數據，必須周期性地刷新所有存儲單元，產生巨大的能耗開銷。Zhong K等[5]指出，現有許多智能設備的內存能耗已占到系統能耗的30%以上。

新型非易失性存儲器（Non-Volatile Memory，NVM）卻在這兩個方面具有優勢。NVM具有比DRAM高的存儲密度，可字節尋址，其讀寫速度達到了納秒級，與DRAM讀寫速度相當。同時，NVM空閑時不需要刷新存儲單元，因而閑時能耗極低。所以NVM具有取代DRAM作為主存的潛力。然而，NVM也存在一些缺陷，這主要體現在寫速度慢、寫能耗大和每個單元寫次數有限。

相變存儲器（Phase Change Memory,PCM）[13]是一種典型的NVM。表1以PCM為例，對DRAM、PCM以及閃存存儲器（Flash）之間的多種性質進行了對比[4]。

表1 幾種不同存儲介質的參數對比

基于上述原因，嵌入式系統設計中越來越多地使用NVM和DRAM結合的內存系統[5,10]。然而，傳統的內存管理機制不能很好地管理DRAM和NVM混合的內存系統。一方面，現有內存管理系統都是在DRAM中為數據分配物理頁，沒有考慮到DRAM和NVM各自的性質特點，如NVM的讀、寫和磨損特性等，不能很好地發揮混合內存的作用。另一方面，現有內存管理系統在DRAM和交換區之間交換頁面時，沒有考慮到數據的訪問特征。因此，為了高效節能地使用NVM和DRAM的混合內存，必須基于DRAM和NVM的特點，設計新的內存頁面管理方法。

本文使用基于NVM和DRAM混合的內存體系架構，提出一種高效且低能耗的混合內存頁面管理方法（Hybrid Memory Page Management，簡稱HMPM）。HMPM通過減少DRAM和NVM之間的數據頁遷移次數，即頁面再分配次數來提升系統性能并降低能耗。首先，HMPM根據數據頁的訪問方式，在頁面初始化分配階段，從不同存儲介質為不同類型的數據頁分配物理空間。其次，HMPM根據數據頁被訪問的歷史記錄和訪問方式，動態地調整數據頁在DRAM和NVM上的物理位置。

本文從系統性能和能耗這兩個方面來闡述HMPM策略相比于既有Linux內存管理策略的優勢。實驗表明，HMPM策略可以使得系統性能提升了149%，能耗降低了55.8%。

1 相關工作

隨著嵌入式設備對設備大小、實時性和能耗的要求越來越高，嵌入式設備也越來越多地使用NVM作為內存。文獻[5]中將PCM作為智能手機系統的交換分區。PCM交換區中的頁以只讀的方式存在，系統可直接進行讀操作，當寫請求到來時，則需先將其換入到DRAM后再進行寫操作。這種方式存在一個負面影響，在寫操作頻繁的系統中，大量的交換操作會使得系統性能受到影響。文獻[7]提出在內存控制器中為系統的DRAM和PCM頁框記錄一個訪問行為表，每次內存訪問操作都會對該表進行修改。當該訪問行為記錄表顯示對應的PCM頁框超過寫操作閾值時，則會引起頁框交換操作。頁框的交換由內存控制器中專門的頁框遷移控制模塊完成，以減少系統的開銷。文獻[9]提出使用DRAM和PCM混合的內存架構來獲得更低的系統能耗。作者從硬件控制器和操作系統兩個層次減少對PCM的寫操作，從而提升系統性能并降低能耗。另一些研究重點是減少PCM的寫操作來提升PCM的使用壽命[1，6，11]。在文獻[1]中，作者使用PCM作為主存，DRAM作為系統的寫緩沖區。內存數據先寫到DRAM，只有發生寫回操作時才寫PCM。文獻[3]通過實現兩種磨損均衡策略來優化寫分布，主要思想是通過頁的寫次數對頁進行排序，在進行分配時快速地找到寫次數少的頁，并使得寫操作更均勻的分配到每個頁。以上工作都是對系統做單一方面的優化，沒有整套的頁面管理方案。

本文的主要研究內容在于設計NVM與DRAM混合內存系統下的頁面管理機制，包括頁面的分配和磨損均衡方法，以優化嵌入式系統的性能和能耗。

2 系統架構與特征

2.1 系統架構

本文采用DRAM和NVM混合內存體系結構，如圖1所示。其中，DRAM和NVM共享地址空間，混合內存控制器負責處理CPU訪問DRAM或NVM的內存請求。混合內存控制器可以直接存取DRAM或NVM中的頁。這種系統結構可以減少芯片面積并降低能耗。本文并不針對特別的嵌入式系統或應用研究DRAM和NVM的配置比率，而是考慮這種架構下的頁面分配方法。

圖1 混合內存系統架構圖

由于DRAM和NVM各有優勢，為了在嵌入式系統中獲得更高性能和更低能耗，必須根據系統訪問數據的特征，在恰當的內存中為的數據頁分配物理頁。

2.2 數據頁的訪問方式及分類

系統的數據頁在其使用過程中具有不同的訪問方式，即不同的訪問權限和訪問頻率。根據數據頁的訪問方式，可以把數據頁分為三類：

（1）只讀頁，即在其使用周期中不會發生寫操作的頁。這類頁面包括存放內核及用戶程序的代碼段、庫文件等的頁；

（2）讀頻繁頁，即在其使用周期中讀操作居多的頁。例如以讀方式打開的文件的映射頁等；

（3）寫頻繁頁，即在其使用周期中寫操作居多的頁。例如存放內核數據結構的頁、屬于進程堆、棧的頁，以及用寫方式打開的文件的映射頁等。

根據不同類型數據頁的特征，為其分配恰當的物理頁可以減少數據頁在NVM和DRAM間的遷移，從而提高系統性能并降低能耗開銷。

3 混合內存頁面管理機制

本節介紹混合內存頁面管理（HMPM）機制。HMPM分為兩部分。一是根據數據頁的訪問方式，在系統初次使用該頁面時，靜態地為頁面分配恰當的物理頁，即初始化分配。二是動態地對系統中已有數據頁的頁面再分配策略。

3.1 基于頁分類的初始化分配策略

基于頁分類的初始化分配策略是指在系統或用戶進程創建該數據頁時，根據所創建的數據頁的類別，為數據頁分配適當的物理頁。

我們提出的初始化分配策略為：在創建數據頁時，系統從NVM為只讀頁和讀頻繁頁分配物理頁，而從DRAM為寫頻繁頁分配物理空間。對于臨界情況，當DRAM空間不足時，系統所有的物理頁都從NVM分配，當NVM不足時，系統所有的物理頁都從DRAM分配。而當DRAM和NVM空間都不足時，系統必須結束進程或將數據頁交換到外部儲存器來釋放內存。本文將不討論DRAM和NVM空間都不足的這種情況。從DRAM和NVM分配物理空間時，HMPM使用Linux系統現有的分配策略，即伙伴系統算法及slab分配器。這兩種分配策略充分地考慮了系統空間的外部碎片和內部碎片的問題，是現代操作系統中最常用的分配算法。

3.2 再分配策略

在現有Linux系統中，當系統內存不足時，使用頁交換機制在主存和交換區之間遷移數據頁以釋放內存空間。每當系統需要訪問被遷移到交換區上的頁時，都必須在主存中為該數據頁重新分配物理頁，這種機制容易引起頻繁的頁面再分配，即“顛簸（Thrashing）”現象，對系統性能造成極大的損害。

HMPM為NVM頁和DRAM頁設計不同的再分配策略，以減少頁面再分配的次數。需要注意的是，在混合內存體系結構中，每當頁面在NVM和DRAM之間進行交換時，數據頁虛擬地址到對應物理地址的映射關系，即頁表也會進行修改，所以進程仍然可以通過數據頁的虛擬地址訪問交換后的物理頁。

（1）NVM頁再分配到DRAM

在現有操作系統的內存管理機制中，當內存不足時，頁框回收算法會選擇部分非活動的頁換出到交換分區中，從而釋放內存空間。進程一旦請求訪問已經換到交換分區中的頁時，無論訪問方式是讀或是寫，都必須執行換入操作。這種方式使得再分配操作非常頻繁，并且沒有利用NVM的特性，嚴重損害系統性能。

為了最小化系統中的再分配操作，本文提出“懶分配（Lazy allocation）”的再分配方法。懶分配的主要思想是盡量不將NVM的頁換入到DRAM中。當進程讀NVM的頁時，不執行再分配操作；當進程寫NVM的頁時，并不立即執行再分配操作，僅當該頁的寫次數達到設定的閾值時才進行再分配。

進程訪問數據頁的信息可以定義如下：假設進程要訪問位于NVM上的頁p，訪問方式為a。a是一個二值變量，a=0表示讀，a=1表示寫。設p對應的物理頁已有的寫次數為Wp。根據以上定義，懶分配的具體描述如算法1所述。

算法1懶交換的再分配方法。

輸入：被訪問的數據頁p，p的訪問方式a，p對應的物理頁的寫次數Wp，閾值Γ。

輸出：訪問后的數據頁p。

直接讀取該物理頁；

在DRAM上為頁p再分配頁并修改頁表；釋放NVM上頁p對應的物理頁，Wp=0；在相應的DRAM頁上執行寫操作；

在算法1中，當進程需要訪問NVM上的數據頁時，算法首先判斷其訪問方式a。a等于0時，進程直接讀取該頁。否則，判斷所請求頁p對應的物理頁的寫次數是否超過預設的閾值Γ。如果未超過閾值，則直接寫頁p對應的NVM物理頁，并增加當前數據頁寫次數的值；否則執行再分配操作，即在DRAM為該數據頁分配一個新的物理空間，并將頁p的數據移動到新分配的頁，然后釋放原來的NVM頁并重置Wp的值。最后，在頁p新分配到的DRAM物理頁上寫數據。

為了實現虛擬再分配策略，我們在控制器中為NVM物理頁面設置一個當前寫次數計數器WCcur，用于記錄該頁面發生寫操作的頻繁程度，并設定寫次數閾值Γ。

（2）閾值的設定

在3.2（1）中，算法1根據閾值Γ斷定是否應該將NVM的頁換入DRAM。適當的閾值Γ對性能至關重要。本節討論閾值Γ的設置方法。

從系統性能的角度考慮，當寫NVM上的頁p的開銷大于頁面再分配所產生的開銷時，就應當為p進行再分配操作，將其換入DRAM中。此后所有針對頁p的寫操作都可以利用DRAM寫性能的優勢。我們用Γ表示閾值，以CN表示直接寫一個NVM頁產生的開銷，以CRA表示一個NVM頁先經過頁面再分配，再完成寫操作所產生的開銷。CRA包括從DRAM中再分配頁的開銷和讀取數據頁的開銷CS，以及寫一個DRAM頁的開銷CD。因此，閾值Γ的取值滿足式（1）。

根據我們的實驗測算，Linux系統中CS的時間開銷是18μs。寫一個DRAM頁的開銷為0.4μs左右，即CD=0.4μs。此外，設NVM寫延遲為DRAM寫延遲的5倍[4]，即CN=2μs。因此，通過式（1）可得閾值Γ取值10。

下面我們驗證上述閾值計算方法是2-optimal的方法，即最壞情況下的開銷是最優解的兩倍。假設對一個頁進行N次寫操作，以RC表示懶分配算法的開銷，則RC滿足式（2）:

如果N〈Γ，系統不采取再分配操作，此時的解是最優解。當N≥Γ時，懶分配算法首先寫NVM頁Γ-1次，然后將其再分配到DRAM上并進行剩余的寫操作。然而此時的最優解應該是第一次寫之前就將頁換入DRAM，然后寫DRAM，即最優解的開銷是CS+N*CD= ΓCN-CD+N*CD。這種情況下懶分配算法產生的開銷與最優解的開銷的比值Ra為：

因此，使用這種閾值設置的懶分配算法，最壞情況下產生兩倍于最優解的開銷，即這種閾值生成算法是2-optimal。

（3）DRAM頁再分配到NVM

現有操作系統在內存空間不足時，使用“最近最少使用（LRU）”算法從DRAM中選取需要交換到交換區中的頁。Linux的LRU使用非活動鏈表Lina和活動鏈表La來記錄系統中正在使用頁面的冷熱情況（即訪問頻率高低程度）。當內存空間不足時，系統只從非活動鏈表Lina中選擇部分冷數據頁交換到磁盤來釋放內存空間。

LRU只區別數據頁的冷熱情況不適用于混合內存架構，原因在于使用NVM作為部分內存時，由于NVM具有讀寫不對稱的特性，因此不僅要考慮數據頁的冷熱程度，還需要考慮數據頁的讀寫方式。

為此，本文提出同時考慮數據冷熱程度和訪問方式的“最近最少寫（Least Recently Write，簡稱LRW）”算法。LRW算法不僅將DRAM上的冷數據頁遷移到NVM，還將讀頻繁的熱數據頁遷移到NVM。“讀頻繁的熱數據頁”在LRW算法里是指在活動列表La里最近沒有被寫的數據頁。LRW算法相較LRU算法有兩個好處：第一，LRW可以釋放更多的DRAM空間，將其留給寫頻繁頁使用；第二，讀頻繁熱數據頁放在NVM上可以使系統在保證性能不損失的情況下達到降低能耗的目的。由于CPU可以直接訪問NVM上的頁，進程讀NVM頁時也不需要進行再分配操作，避免了額外的開銷。

LRW算法也使用非活動鏈表Lina記錄冷數據頁，用活動鏈表La記錄熱數據頁。Lina和La中的每一個頁都有一個臟標記位，用于表示該頁最近是否被寫過。當DRAM不足時，內存管理系統使用LRW算法逐個檢查所有已分配的DRAM頁，判斷是否應該釋放該頁。LRW算法的具體描述如下：

如算法2所示，LRW算法在循環中逐個檢查已分配的DRAM數據頁。算法先判斷已分配數據頁p是否屬于非活動鏈表。若屬于就將其加入待再分配鏈表Lrea。否則，算法通過頁的臟標記來檢測該頁最近是否被寫過。如果該頁最近未被寫過，就將其加入待再分配鏈表Lrea。最后，LRW返回Lrea鏈表。內存管理系統按照實際需求選取Lrea中一定數量的頁移動到NVM上。

從算法2的描述容易看出，LRW算法的時間復雜度為O（n），n為系統正在使用的DRAM頁數量。這與LRU算法的時間復雜度一樣，只是在LRW算法的第三步，算法增加了對每個頁面臟標記位的判斷，這一操作是常數時間完成的，其對系統性能的影響可以忽略不計。

4 實驗及結果分析

本章對比分析提出的HMPM方法和Linux內核既有方法。首先介紹實驗設置，其次比較兩種方法所產生的再分配次數，然后對比兩種方法的整體性能，最后分析兩種方法的能耗開銷。

4.1 實驗設置

本文仿真實驗平臺的硬件環境為4核Intel i3 CPU，頻率為3.30GHz，內存16GB，操作系統為Ubuntu Linux14.04內核。仿真實驗設置DRAM內存區的大小為4GB，NVM內存區的大小為12GB。

實驗一共設置9組不同的測試集，每組測試集都包括超過200萬次的頁面分配請求和超過2000萬次的數據頁訪問請求。不同測試集的主要區別在于它們訪問內存數據頁的讀寫比例不同。例如，在讀寫比為0.9的測試集中，90%的頁面分配請求是分配只讀頁或讀頻繁頁。同時，90%的數據頁訪問請求都是讀請求。實驗記錄這9組測試集在執行過程中產生的頁面再分配次數，以及讀寫DRAM和NVM的次數，再根據性能和能耗模型計算不同策略下系統使用內存的性能和能耗。

4.2 再分配次數的比較

圖2描述了HMPM策略和Linux策略在不同讀請求比例下再分配次數情況，即數據頁在DRAM和NVM之間發生交換的次數情況。再分配會產生大的能耗和性能開銷。圖例中的“L”表示Linux策略，“H”表示我們的HMPM策略，“D2N”表示DRAM數據頁再分配到NVM，“N2D”表示NVM頁再分配到DRAM。

從圖2中可以看出，在不同的讀請求比例下，Linux策略下的再分配次數基本保持不變，且都高于HMPM策略下的再分配次數。其原因在于，在Linux策略中，不管對數據頁的訪問方式是讀或者寫，只要系統訪問位于NVM的數據頁，即換出頁，就會產生NVM到DRAM的再分配操作。這在一方面這增加了“N2D”再分配操作的次數，另一方面增加了DRAM的訪存壓力，間接導致“D2N”再分配操作次數的增加。

HMPM策略下兩種類型的再分配次數都隨著讀請求的增加而減少。HMPM策略把讀頻繁的數據頁直接分配到NVM，并且當以讀的方式訪問NVM的數據頁時，不執行再分配操作。因此，在讀請求越多的系統環境中，數據頁越多的位于NVM，減少了“N2D”的次數，也減少了DRAM的訪存壓力。

4.3 系統性能的比較

寫NVM的速度遠高于DRAM的寫速度，HMPM能大幅減少在NVM上的寫次數，進而提高系統性能。圖3描述了在不同讀請求比例的情況下，HMPM策略相比于既有Linux策略的性能對比情況。性能的對比采用歸一化的方式，我們以Linux策略的系統性能為1，然后來衡量HMPM策略下的系統性能。圖3表明，HMPM策略帶來的系統性能提升隨著讀請求比例的增大而增加。讀請求比例為0.1時，HMPM策略性能為Linux策略性能的1.26倍，當讀請求比例為0.9時，HMPM策略性能為Linux系統性能的2.49倍。

圖2 兩種策略的再分配次數對比

圖3 兩種策略的性能對比

系統性能的提升來自于兩個方面。其一是因為隨著讀請求比例的增加，HMPM策略的再分配次數減少，使得系統中頁面遷移的開銷減少。其二是因為隨著讀請求比例的增加，寫NVM的次數相應減少。由于寫NVM的開銷大于讀NVM以及讀寫DRAM的開銷，因此寫NVM的比例下降使得系統性能得到提升。

4.4 系統能耗的比較

我們使用文獻[5]中的能耗模型來衡量HMPM策略和Linux策略在不同讀寫請求比例下的能耗情況。

表2 訪問DRAM和NVM的能耗數據及助記符[5]

表2列出了訪問DRAM和NVM產生的能耗數據及對應的助記符，系統訪問內存產生的能耗分為動態能耗ED和靜態能耗ES兩種，即讀寫數據頁面所產生的能耗以及維持數據所產生的能耗。因此，系統訪問內存所產生的能耗E滿足式（5）

其中系統運行過程中讀、寫DRAM數據的大小分別為SRD、SWD字節，讀、寫NVM數據的大小分別為SRN、SWN字節，它的大小由系統DRAM容量Cdram、NVM的容量Cnvm以及系統運行時間T決定。

圖4描述了在不同讀請求比例下HMPM和Linux兩種策略的能耗變化情況。隨著讀請求比例的增大，使用HMPM策略的系統訪問內存的能耗持續降低，而Linux策略的能耗幾乎不變。在讀請求所占比例為90%時，Linux策略下的能耗為1344.9J，HMPM策略下的能耗為599.2J，即HMPM策略下的能耗相比Linux策略降低了55.4%。

圖4 兩種策略的能耗對比

通過圖4可以發現，在寫請求比例較大時，HMPM策略的能耗也低于Linux策略。這是因為Linux策略下的再分配次數要遠大于HMPM的再分配次數，大量的“D2N”遷移操作增加了NVM的寫次數。

5 結語

本文討論了使用混合內存結構的嵌入式系統的頁面分配方法，提出了一套高效低能耗的內存頁面管理方法。該方法主要從靜態初始化分配和動態再分配兩個方面來決定數據頁在混合內存系統中的存儲位置，以充分利用NVM的高速讀和低讀能耗、低閑時能耗，和DRAM高速寫等特性。仿真實驗結果表明，HMPM方法在系統性能、能耗以及NVM使用壽命三個方面都比既有Linux策略表現更好。本文的方法在以下方面存在局限性：（1）某些數據頁的訪問特征不明顯，初始化分配策略分配此類數據頁時可能會預測失敗；（2）本文假設DRAM和NVM的總容量能滿足所有的內存分配請求，未考慮內存空間不足的情況。下一步工作將研究在內存空間不足時的頁回收策略，以及數據頁在混合內存與交換區之間的交換策略。

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作者簡介:

陳俊熹（1991-），男，碩士研究生，研究方向為新型體系結構、先進存儲體系結構

Research on the Efficiency and Energy Consumption of Hybrid-Memory Page Management Mechanism

CHEN Jun-xi1，SHA Xing-mian1，2，ZHUGE Qing-feng1，2,CHEN Xian-zhang1

（1．College of Computer Science,Chongqing University,Chongqing 400044；
（2．Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber Physical Society,Ministry of Education,Chongqing 400044）

With the development of Cyber-Physical Systems and Ubiquitous Computing,it is hard for existing memory systems to meet the high requirements of performance,energy consumption,and area of embedded systems．Industry and academia have been proposing to use the hybrid memory system of emerging Non-Volatile Memory（NVM）and DRAM to tackle the problem．Proposes a novel page management mechanism,achieves high performance and low energy consumption,for hybrid memory based embedded systems．Based on the access features and history information of pages,the mechanism designs a new strategy to determine the initial allocation of pages,an approach to dynamically adjust the physical locations of pages based on the history of data accesses on the pages．The experimental results show that,comparing with existing memory management approaches in Linux,the proposed method can improve performance by 149%,save 55．4%of energy．

Hybrid Memory Management;Performance Optimization;Energy Optimization;Non-Volatile Memory

“863”國家高技術研究發展計劃（No.2015AA015304）、國家自然科學基金項目（No.61472052、No.61173014）、重慶市科技攻關項目（No.cstc2014yykfB40007）

1007-1423（2017）11-0010-08

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.11.002

沙行勉（1964-），男，博士，教授、研究方向為大數據存儲和計算、嵌入式和實時系統、先進體系結構等

E-mail:edwinsha@cqu．edu．cn

2017-03-16

2017-04-10

諸葛晴鳳（1970-），女，博士，博導教授，研究方向為面向大數據應用的新型體系結構和系統優化、內存計算系統、先進存儲體系結構等

陳咸彰（1989-），男，博士研究生，研究方向為新型體系結構、嵌入式和實時系統