KCC 2021
Current Result Document : 342 / 342
| 한글제목(Korean Title) |
캐시 성능 향상을 위한 머신 러닝 기반 캐시 교체 정책 |
| 영문제목(English Title) |
Machine Learning-Based Cache Replacement Policy to Improve Cache Performance |
| 저자(Author) |
최혜정
박세진
Hye-Jeong Choi
Se-Jin Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1439 ~ 1441 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 기존 명시적인 구현에 의해 동작하는 캐시 교체 정책의 문제점을 해결하기 위해 최적 캐시 교체 알고리즘인 Belady's MIN 알고리즘의 교체 패턴을 학습하여 효율적으로 캐시 교체 대상을 선정할 수 있는지 확인한다. 제안하는 방법은 Belady’s MIN 알고리즘에 의해 교체된 항목들의 특징을 학습 데이터로 사용하여 머신 러닝 모델을 학습시키고 캐시 교체가 필요할 때 학습된 모델이 제거할 항목을 예측하여 캐시에서 제거한다. 다양한 머신 러닝 알고리즘의 정확도를 평가하고 LRU, LFU, Belady's 알고리즘 과 머신 러닝 기반 캐시 교체 정책의 적중률을 비교한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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