Error mitigation in next generation nand flash memories
Gelecek nesil nand flash depolama sistemlerinde hata azaltma
- Tez No: 522764
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ EMRE PUSANE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Son yıllarda tüketici elektroniğinin küresel pazarındaki hızlı gelişim ve dağıtımlar, dijital depolama teknolojileri üzerine yapılan araştırmaları canlandırdı. Kayan kapılı transistör hücrelerine dayanan NAND flash bellek, çok hızlı çalışma, düşük maliyet, önemli ölçeklenebilirlik potansiyelleri ve düşük güç tüketimi gibi avantajlı özellikleri sayesinde, her yıl onlarca milyar dolarlık pazarlara hitap eden, her yerde bulunan depolama teknolojisi haline gelmiştir. Bununla birlikte, karmaşık yapısından ötürü, flash bellek, aralarında hücre içi girişim, tutma hatası ve güvenilirlik ve bütünlüğünü bozan rastgele telgraf gürültüsü olmak üzere birkaç karmaşık hata kaynağından muzdariptir. Hücre başına birden fazla veriyi depolayabilen çok seviyeli hücre teknolojisinin tanıtılmasıyla daha küçük ve daha yoğun hücrelerin üretilmesini amaçlayan yeni nesil flash belleklerdeki son gelişmeler, bu cihazların kullanım ömrünü ciddi ölçüde sınırlandıran yükseltilmiş hata kaynaklarıyla sonuçlanır. Bu tez çalışmasında, hata kaynakları analiz edilmiş ve 2-seviyeli hücrelerin hatalı algılanan eşik voltajı için kesin bir istatistiksel model elde edilmiştir. Bu model flash bellek kanalının hata oranlarını kapalı biçimde ifade ederek hesaplamamızı sağlar. Ayrıca, kanalın yol açtığı hücre içi etkileşimin etkisini hafifletmek için yeni bir iki boyutlu dengeleme tekniği önerilmiştir. Türetilmiş ifade daha sonra genel durumlara genişletilmiş, depolama seviyesi ve müdahale edenlerin sayısı isteğe bağlı olarak seçilebilecek biçimde elde edilmiştir. Son olarak, denetimsiz ve denetimli öğrenme mekanizmalarına dayanan yeni bir makine öğrenimine dayalı yaklaşım önerilmiştir; bu yaklaşım, ilgili hata oranlarının azaltılması için kanalın durağanlaşmama olasılığını ortadan kaldırabilmektedir.
Özet (Çeviri)
The rapid developments and deployments in the global market of digital consumer electronics in the last decade have stimulated the universal research on the digital storage technologies. NAND flash memory, fabricated based on the floating gate transistor cells, has become the ubiquitous storage technology, dominating the market at tens of billion dollars annually, due to its advantageous properties including very fast operation, low cost, significant scalability potentials, and low power consumption. However due to its complex structure, flash memory suffers from several complicated non-stationary error sources, namely inter-cell interference, retention error, and random telegraph noise, which degrade its reliability and integrity. Recent advances in the next generation flash memories aiming to fabricate smaller and denser cells, specifically with introduction of multi-level cell technology capable of storing more than one bit of data per cell, result in amplified error sources, which critically limit the lifespan of the device. In this dissertation, error sources are analyzed and an accurate statistical model for the erroneously sensed threshold voltage of 2-level cells is derived, which enables us to compute the error rates of the flash memory channel in closed-form expressions. Furthermore, a novel two-dimensional equalization technique is proposed to mitigate the effect of the channel induced inter-cell interference. Derived expression are later extended to general cases, where the number of storage levels and interferers can arbitrarily be chosen. Finally, a novel machine learning based approach, based on both unsupervised and supervised learning mechanisms, is proposed, which can potentially tackle the non-stationarity of the channel to mitigate the corresponding error rates.
Benzer Tezler
- Novel system designs for future mmwave communication networks
Yeni nesil mmwave haberleşme ağları için yeni sistem tasarımları
MAHMOUD RAEISI
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
- Ana sisteme bağlı bir mikro şebeke için gün içi elektrik piyasasına dayalı çizelgeleme
Energy scheduling for a microgrid connected to the main grid based on real time electricity market
EMRAH ERDEM UFLUOĞLU
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- AI-enhanced dynamic preemptive resource allocation in next generation cellular networks
Yeni nesil hücresel ağlarda yapay zeka destekli dinamik öncelikli kaynak tahsisi
EGE ENGİN
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Spintronic devices for wireless communication,memory, and analog applications
Kablosuz haberleşme, hafıza, ve analog uygulamalar için spintronik aygıtlar
MESUT ATASOYU
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- Next-generation MIMO systems: From index modulation to deep learning
Yeni nesil çok-girişli çok-çıkışlı sistemler: İndis modülasyonundan derin öğrenmeye
BURAK ÖZPOYRAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR