We present the first rigorous security, performance, energy, and cost analyses of the state-of-the-art on-DRAM-die read disturbance mitigation method, Per Row Activation Counting (PRAC), described in JEDEC DDR5 specification's April 2024 update. Unlike prior state-of-the-art that advises the memory controller to periodically issue refresh management (RFM) commands, which provides the DRAM chip with time to perform refreshes, PRAC introduces a new back-off signal. PRAC's back-off signal propagates from the DRAM chip to the memory controller and forces the memory controller to 1) stop serving requests and 2) issue RFM commands. As a result, RFM commands are issued when needed as opposed to periodically, reducing RFM's overheads. We analyze PRAC in four steps. First, we define an adversarial access pattern that represents the worst-case for PRAC's security. Second, we investigate PRAC's configurations and security implications. Our analyses show that PRAC can be configured for secure operation as long as no bitflip occurs before accessing a memory location 10 times. Third, we evaluate the performance impact of PRAC and compare it against prior works using Ramulator 2.0. Our analysis shows that while PRAC incurs less than 13% performance overhead for today's DRAM chips, its performance overheads can reach up to 94% for future DRAM chips that are more vulnerable to read disturbance bitflips. Fourth, we define an availability adversarial access pattern that exacerbates PRAC's performance overhead to perform a memory performance attack, demonstrating that such an adversarial pattern can hog up to 94% of DRAM throughput and degrade system throughput by up to 95%. We discuss PRAC's implications on future systems and foreshadow future research directions. To aid future research, we open-source our implementations and scripts at https://github.com/CMU-SAFARI/ramulator2.


翻译:我们对JEDEC DDR5规范2024年4月更新中描述的最先进片上DRAM读取干扰缓解方法——行激活计数(PRAC)——首次进行了严格的安全性、性能、能耗及成本分析。与先前建议内存控制器周期性发出刷新管理(RFM)命令(为DRAM芯片提供执行刷新操作的时间)的技术不同,PRAC引入了一种新型退避信号。该退避信号从DRAM芯片传播至内存控制器,强制内存控制器:1)停止服务请求;2)发出RFM命令。因此,RFM命令仅在需要时触发而非周期性执行,从而降低了RFM的开销。我们通过四个步骤分析PRAC:首先,定义了代表PRAC安全最坏情况的对抗性访问模式;其次,研究了PRAC的配置方案及其安全影响。分析表明,只要在访问内存位置10次之前未发生位翻转,PRAC即可配置为安全运行模式;第三,使用Ramulator 2.0评估PRAC的性能影响并与现有方案对比。分析显示,虽然PRAC对当前DRAM芯片造成的性能开销低于13%,但对于未来更易受读取干扰位翻转影响的DRAM芯片,其性能开销可能高达94%;第四,定义了加剧PRAC性能开销的可用性对抗访问模式以实施内存性能攻击,证明此类对抗模式可占用高达94%的DRAM吞吐量,并使系统吞吐量下降达95%。我们探讨了PRAC对未来系统的影响并展望了未来研究方向。为促进后续研究,我们在https://github.com/CMU-SAFARI/ramulator2开源了实现代码与脚本。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
43+阅读 · 2024年1月25日
VIP会员
最新内容
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
1+阅读 · 32分钟前
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:34
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
12+阅读 · 4月19日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员