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李永坤;帕特里克·P·C·李。;John C.S.Lui。

固态驱动系统中垃圾收集算法的随机建模和优化。 （英语） Zbl 1323.60096号

排队系统。 77，第2期，115-148（2014）.
摘要：马尔可夫链和平均场分析是强大的工具，广泛用于大型计算机和通信系统的性能分析。在本文中，我们考虑了马尔可夫模型和平均场分析在固态驱动器（SSD）中的应用。SSD由于其高I/O性能和低能耗，现已广泛部署在手机、台式机和数据中心中。特别是，我们重点描述SSD中垃圾收集（GC）算法的性能耐久性权衡。具体来说，我们首先开发了一个随机马尔可夫链模型来捕获大规模SSD的I/O动态，然后采用平均场分析来导出渐近稳态，在此基础上，我们可以轻松分析一大类GC算法的性能耐久性权衡。我们进一步证明了模型的收敛性，并将模型推广到所有类型的工作负载。受此模型的启发，我们还提出了一种随机贪婪算法（RGA），该算法具有一个可调参数，用于在性能和耐久性之间进行权衡。使用带有SSD插件的DiskSim上的跟踪驱动模拟，我们演示了如何参数化RGA以实现性能耐久性权衡。

MSC公司：

60J20型 马尔可夫链和离散时间马尔可夫过程在一般状态空间（社会流动、学习理论、工业过程等）上的应用
60J10型 马尔可夫链（离散状态空间上的离散时间马尔可夫过程）
60公里30 排队理论的应用（拥塞、分配、存储、流量等）
68平方米 计算机系统环境下的性能评估、排队和调度
68瓦20 随机算法

关键词：

固态硬碟;垃圾收集算法;马尔可夫链模型;平均场分析;磨损均衡;清洁成本;随机贪婪算法

软件：

磁盘模拟程序
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Li}等人，《排队系统》。77，No.2，115--148（2014；Zbl 1323.60096）
全文： 内政部

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