CASTLab은 차세대 스토리지 시스템, 특히 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)의 설계와 최적화에 중점을 두고 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 블록 기반 및 키-값(Key-Value) SSD의 구조적 설계, 장치 수명 연장, 그리고 다양한 워크로드 환경에서의 성능 최적화에 관한 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 대규모 데이터센터와 클라우드 환경에서 요구되는 고성능, 고내구성 SSD의 설계와 관련된 문제를 해결하기 위해 새로운 아키텍처와 제어 알고리즘을 개발하고 있습니다. SSD의 수명 연장과 성능 향상을 위해 패턴 인식 기반의 상태 인코딩, 가비지 컬렉션(GC) 최적화, 그리고 채널 자원의 효율적 분배 등 다양한 기술을 도입하고 있습니다. 예를 들어, TailCut과 같은 패턴 인식 인코딩 기법은 3D NAND 플래시 메모리의 주요 오류 원인을 분석하고, 취약한 상태 패턴을 제거함으로써 SSD의 수명과 읽기 지연을 크게 개선하는 데 기여하였습니다. 또한, 대용량 키-값 워크로드에 최적화된 LK-SSD 설계는 기존 SSD가 겪는 긴 꼬리 지연과 낮은 저장 효율 문제를 해결하는 혁신적인 접근법을 제시하였습니다. 이러한 연구는 실제 산업계와 연계된 프로젝트 및 특허 출원으로 이어지고 있으며, SSD 하드웨어 자원의 최적 할당을 위한 자동 탐색 장치 및 방법 등 실질적인 기술적 성과를 창출하고 있습니다. CASTLab의 연구는 데이터센터, 클라우드, AI 반도체 등 다양한 응용 분야에서 스토리지 시스템의 성능과 신뢰성을 획기적으로 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

CASTLab은 스토리지 시스템의 효율적인 운영을 위한 시스템 모델링, 워크로드 특성 분석, 그리고 자원 할당 전략 개발에 집중하고 있습니다. 다양한 워크로드가 동시에 실행되는 환경에서 각 워크로드의 요구사항을 만족시키면서도 전체 시스템의 자원을 효율적으로 분배하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 이를 위해 연구실은 워크로드 특성화, 자원 할당 알고리즘, 그리고 시뮬레이션 및 에뮬레이션 도구 개발에 힘쓰고 있습니다. 특히, 플래시 기반 캐싱 시스템에서 여러 워크로드가 자원을 공유할 때 발생하는 성능 저하와 자원 낭비 문제를 해결하기 위해 다중 자원 공정 할당(Multi-Resource Fair Allocation) 기법을 개발하였습니다. 이 기법은 용량, 대역폭, 장치 수명 등 여러 자원을 동시에 고려하여 자원을 분배함으로써, 기존의 단일 자원 중심 할당 방식보다 공정성과 효율성을 크게 높였습니다. 또한, MQSim-E와 같은 엔터프라이즈 SSD 시뮬레이터를 개발하여 실제 환경에서의 성능을 정밀하게 예측하고, 새로운 자원 관리 전략의 효과를 검증할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 연구는 SSD 및 스토리지 시스템의 자원 관리와 운영 효율성을 극대화하는 데 기여하며, 데이터센터와 클라우드 인프라의 신뢰성과 확장성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 또한, 특허로 출원된 자동 탐색 기반 자원 할당 기술은 실제 산업 현장에서의 적용 가능성을 높이고, 차세대 스토리지 시스템의 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.

CASTLab은 스토리지 하드웨어와 소프트웨어의 통합적 성능 향상을 위해 운영체제(OS) 및 소프트웨어 스택의 최적화 연구도 활발히 진행하고 있습니다. SSD와 같은 고성능 스토리지 장치의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 커널 레벨에서의 솔루션 개발, 전체 시스템의 거시적 분석 및 최적화, 그리고 소프트웨어 스택의 효율화가 필수적입니다. 연구실은 커널 레벨에서의 I/O 스케줄링, 가비지 컬렉션 인식 스케줄러, 그리고 NVMe 프로토콜 기반의 엔터프라이즈 SSD 확장 등 다양한 운영체제 최적화 기술을 개발하였습니다. 예를 들어, GC-Free SSD를 위한 호스트 인터페이스 로직 설계는 I/O 요청의 지연과 자원 경합 문제를 효과적으로 완화하여, QoS(서비스 품질) 요구사항을 만족시키는 동시에 전체 시스템의 응답성을 크게 향상시켰습니다. 또한, 소프트웨어 스택의 병목 현상을 분석하고, 최적화 방안을 도출함으로써 스토리지 시스템의 전반적인 성능을 극대화하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 시스템에 적용 가능한 실용적 솔루션을 제공하며, 고성능 컴퓨팅, 대규모 데이터 처리, AI 및 클라우드 환경에서의 스토리지 시스템 운영 효율성을 높이는 데 크게 기여하고 있습니다. CASTLab의 운영체제 및 소프트웨어 스택 최적화 연구는 하드웨어와 소프트웨어의 경계를 넘나드는 융합적 접근을 통해 차세대 컴퓨팅 인프라의 핵심 기술을 선도하고 있습니다.