Core Concepts
LearnedFTLは、学習インデックスを活用してフラッシュベースSSDのアドレス変換効率を向上させ、ランダムリードアクセスによって引き起こされる二重読み取りを削減する。
Abstract
LearnedFTLは、学習インデックスを従来の需要ベースのページレベルFTL (TPFTL) に組み合わせた新しいFTLデザインです。LearnedFTLは以下の3つの主要な技術を提案しています:
効率的に学習インデックスを構築するための、インプレース更新可能な線形モデル
連続したPPNを得るための仮想PPN表現
トレーニングオーバーヘッドを削減するためのグループベースの割り当てと、GC/書き換え戦略によるモデルトレーニング
これらの技術を密接に統合することで、LearnedFTLはアドレス変換の処理速度を大幅に向上させ、アドレス変換によって引き起こされるフラッシュの読み取りアクセス数を削減することができます。
広範な実験の結果、LearnedFTLは最大55.5%のアドレス変換による二重読み取りを削減できることが示されました。その結果、LearnedFTLはTPFTLおよびLeaFTLスキームと比較して、P99のテール待ち時間を平均5.5倍および8.2倍改善できることが確認されました。
Stats
LearnedFTLはアドレス変換による二重読み取りを最大55.5%削減できる
LearnedFTLはTPFTLおよびLeaFTLと比較して、P99のテール待ち時間を平均5.5倍および8.2倍改善できる
Quotes
「LearnedFTLは、学習インデックスを活用してフラッシュベースSSDのアドレス変換効率を向上させ、ランダムリードアクセスによって引き起こされる二重読み取りを削減する。」
「LearnedFTLは、アドレス変換による二重読み取りを最大55.5%削減でき、P99のテール待ち時間を平均5.5倍および8.2倍改善できる。」