하드웨어 성능 모니터링 유닛(Performance Monitoring Units, PMU)은 현대 마이크로프로세서의 표준 기능으로, 풍부한 마이크로아키텍처 이벤트 샘플러의 집합을 제공한다. 최근 다수의 프로파일 기반 최적화(profile-guided optimization, PGO) 프레임워크는 기존의 계측(instrumentation) 기반 프레임워크에 비해 훨씬 낮은 프로파일링 오버헤드를 제공하는 방식으로 이를 활용해 왔다. 그러나 기존의 PGO 프레임워크는 주로 바이너리의 배치(layout)를 최적화하는 데 집중하며, 메모리 계층(memory hierarchy)에 걸친 데이터 접근 행태에 대해 PMU가 제공하는 풍부한 정보를 간과한다. 따라서 본 연구에서는 MaPHeA를 제안한다. MaPHeA는 경량의 “M emory hierarchy- a ware P rofile-guided He ap A llocation” 프레임워크로, HPC와 임베디드 시스템 모두에 적용 가능하다. MaPHeA는 매우 낮은 프로파일링 오버헤드로, 그리고 추가적인 사용자 개입 없이 애플리케이션 성능을 향상시키기 위해 동적으로 할당된 힙(heap) 객체의 최적화된 할당을 안내하고 적용한다. MaPHeA의 효과를 입증하기 위해, 이를 떠오르는 DRAM-NVM 이기종 메모리 시스템(HMS)에서 힙 객체 할당 최적화, 선택적 huge-page(대형 페이지) 활용, 그리고 시간적 지역성(temporal locality)이 낮은 객체에 대한 캐시 가능성(cacheability) 제어에 적용한다. HMS에서 MaPHeA는 자주 접근되는 힙 객체를 fast DRAM 영역에 식별·배치함으로써, DRAM을 느린 NVM의 하드웨어 관리 캐시로 사용하는 기본 설정에 비해 메모리 집약적 그래프 처리(graph-processing) 및 Redis 워크로드의 성능을 평균 56.0% 향상시킨다. 또한 MaPHeA는 TLB 미스가 빈번하게 발생하게 하는 큰 힙 객체를 식별하여 huge page에 할당함으로써, Linux의 transparent huge-page 구현에 비해 Redis의 읽기 및 업데이트 작업 성능을 10.6% 향상시킨다. 더 나아가 시간적 지역성이 낮아 캐시 오염(cache pollution)을 유발하는 객체들을 구별하고, 이에 대해 write-combining을 적용함으로써, MaPHeA는 캐시 가능성 제어가 없는 시스템에 비해 STREAM 및 RADIX 워크로드의 성능을 평균 20.0% 향상시킨다.

행 단위 로우 해머(Row Hammer, RH) 공격은 컴퓨터 시스템에 대한 핵심적인 위협으로 여겨져 왔으며, 이에 따라 다수의 하드웨어 기반(HWbased) RH 완화 전략이 제안되어 왔다. 그러나 비인접(non-adjacent) RH 공격의 출현과 더 낮은 RH 임계값의 도입은, 이들 선행 솔루션의 보수적인 설계 특성으로 인해 해당 솔루션들의 면적 및 성능 오버헤드를 크게 증가시킨다. 우리는 Shuffling Aggressor DRAM Rows (SHADOW)라는 새로운 in-DRAM RH 보호 솔루션을 제안한다. SHADOW는 DRAM 로우 매핑 정보를 동적으로 무작위화하여, 공격자가 중요 데이터를 보유할 수 있는 특정 희생자(victim) 로우를 표적으로 삼지 못하게 한다. SHADOW는 in-DRAM 로우 셔틀(row-shuffle) 기법을 활용하기 때문에 비인접 RH 공격에 대해 강건하다. in-DRAM 로우 셔틀 동작을 낮은 성능 및 전력 오버헤드로 구현하기 위해, 우리는 새로운 DRAM 마이크로아키텍처 최적화 기법을 사용한다. 또한 최근에 도입된 JEDEC RFM 인터페이스를 활용하여 DRAM 인터페이스 변경 없이 in-DRAM RH 완화를 가능하게 한다. 추가적인 subarray당 DRAM 로우를 이용함으로써, SHADOW는 RFM 인터페이스를 위한 본질적 카운터(intrinsic counters) 이외에는 SRAM 또는 CAM 기반의 비용이 큰 추적(tracking) 구조를 요구하지 않는다. 우리는 적대적(adversarial) 패턴 분석을 통해 SHADOW의 RH 공격에 대한 강력한 확률적 보호 성능을 입증하고, 최신 하드웨어 기반 RH 예방 솔루션들과 비교하여 설득력 있는 성능, 면적 및 전력 오버헤드를 강조한다.