A Flash Scheduling Strategy for Current Capping in Multi-Power-Mode SSDs
【背景&问题】SSD是一种低功耗设备，其运行功耗要比HDD低。然而随着SSD中并行能力的提升以及IO传输速率地增加。SSD运行功耗/峰值功耗的管理变得越来越重要，这涉及设备运行所支持的最大功耗以及成本问题。
【现有方法】
1.后台请求将会对功耗产生较大的影响，减少后台请求。
2.减少随机写请求（会触发频繁GC）来降低功耗。
3.监视芯片的状态（ready/busy），峰值电流主要通过控制busy 芯片的数量。-- 会限制整体的并行性。
4.在两个操作之间插入一段idle time来交错它们执行峰值。-- 没有考虑读写擦除操作类型对功耗的影响。
【本文方法】
本文考虑了读写擦除操作在执行过程中对电流的需求，并对其构建模型。例如，对于读操作，先在闪存芯片上读取数据，之后将读取的数据通过总线传输到SSD控制器。在此过程中，电流的变化如下图(a)所示。先是flash处于busy状态，电流逐渐上升，当数据读取结束后，用于flash的电流逐渐下降，bus总线电流上升。当数据传输结束后，bus上的电流逐渐降低。从上述过程中可以抽象出读取过程的电流变化（如灰色线所示）。可以建模为线性拟合的模型，如右上角所示。我们通过记录拐点处的值即可还原出整个过程的电流变化，也即可以计算出任意读请求处理时刻的电流值。对于写请求和擦除请求亦是如此。
当确定读写以及擦除操作的电流模型后，对于运行时期的总电流就可以计算出来。如果发现峰值电流高于阈值，此时就需要对下发的请求进行调度。确保闪存上处理的请求总电流峰值控制在阈值电流之内。
本文考虑了特定操作类型（读/写/擦除）各自在执行过程中的电流变化，因此可以更为细致地计算闪存电流峰值，并达到控制峰值电流的目的。
目前高密度闪存的功耗问题是一个值得关注的关键问题，尤其是针对一些终端设备对耗电限制的场景。过高的功耗也会带来额外的可靠性问题，影响用户的体验。
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