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CXL 메모리가 서버 시스템의 메모리 아키텍처에 미치는 영향을 예측하기 위해 CXL 메모리를 이용한 대역폭, 용량 확장 효과를 Meta의 Key-Value Cache인 CacheLib과 Hazelcast의 In-Memory Data Grid를 통해 분석하며 CXL 메모리를 위한 SW의 최적화 디자인을 소개합니다.

Data intensive한 서비스가 활성화 됨에 따라, 이를 지원하고 더 나은 성능을 요구하는 서버 시스템의 메모리 확장 요구는 커져갔습니다. 과거의 메모리 시스템 아키텍처로는 DRAM을 넘어서는 확장 요구를 달성할 수 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 CXL 메모리의 등장은 DRAM의 대역폭과 용량 한계를 극복하며, 메모리 시스템 아키텍처의 변화를 이끌고 있습니다.

현재 CXL 메모리의 상용화를 위한 개발은 빠르게 진행되는 반면, 실제 서버 시스템에 적용 되어 서비스에 사용된 사례를 분석한 연구는 부족합니다. 이 발표에서 우리는 CXL 메모리를 이용한 실제 응용 SW의 성능 개선 사례, CXL 메모리를 위한 SW의 최적화 디자인 및 가이드 라인을 설명해드릴 예정입니다.

■ 발표자 소개

이경수 (SK하이닉스)

소프트웨어의 개발 방법과 운영 방법에 관심이 많으며 애자일을 신봉하지만 임베디드/리눅스 개발자로 경력을 시작하였습니다. 더 넓은 IT 세상을 알기 위해 시스템 응용 기술사가 되었고 데이터 센터라는 또 다른 세상을 알게 되었습니다.

현재는 이때의 경험을 바탕으로 데이터 센터 고객의 입장에서 SKH 메모리에 대한 폭넓은 Insight, Vision을 제공하고 있습니다. 오늘도 팀원 들과 데이터 센터의 플랫폼 SW를 연구하며 다가올 Memory Forest 세상의 자양분이 되고 있습니다.

오세진 (SK하이닉스)

SK하이닉스의 메모리와 클라우드/데이터센터향 Big data analytics 플랫폼 Software와의 연계성을 발굴하는 메모리 시스템 아키텍처 선행 연구를 하고 있습니다. 특히, In-Memory data analytics, 분산 시스템 분야에 주 관심사를 두고 있습니다.

연구와 더불어 매사 혼자가 아닌 팀 동료, 협업 파트너들과 웃으면서 일할 수 있는 환경을 만들고자 노력하고 있습니다.