Geri Dön

Error mitigation in next generation nand flash memories

Gelecek nesil nand flash depolama sistemlerinde hata azaltma

  1. Tez No: 522764
  2. Yazar: MAHMOOD REZA ALIZADEH ASHRAFI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ EMRE PUSANE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

  2. Spintronic devices for wireless communication,memory, and analog applications

    Kablosuz haberleşme, hafıza, ve analog uygulamalar için spintronik aygıtlar

    MESUT ATASOYU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ

  3. 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

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR

  4. Yazılım tabanlı radyolarda dik olmayan çoklu erişim sistemlerinin tasarımı ve performans analizi

    Design and performance analysis of non-orthogonal multiple access systems in software defined radios

    MEHMET AKİF DURMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  5. Advanced spatial modulation systems for future MIMO systems

    Yeni nesil MIMO sistemler için gelişmiş uzaysal modülasyon sistemleri

    MEHMET AKİF KURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR