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컴퓨터 / 하드웨어 : 컴퓨터와 하드웨어, 주변기기에 관련된 이야기, 소식, 테스트, 정보를 올리는 게시판입니다.

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참고/링크 https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1188800.html

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신경망을 이용한 플래시 메모리의 수명 예측. 자주 읽지 않는 콜드 데이터의 데이터 유지 시간을 예측하고, 자주 쓰는 핫 데이터는 사용 횟수를 예측해 각각의 특성에 맞는 스토리지로 자동 발송합니다.

 

일본 추오 대학 이공학부의 타케우치 켄 교수 연구팀은 신경망을 이용하여 데이터를 저장할 수있는 시간과 판독 가능한 횟수 등, 플래시 메모리의 수명을 예측하는 기술을 개발했습니다. 구체적으로는 신경망을 이용해 출하 전에 재기록 횟수가 1번인 상태에서 재기록 수 2천번(스트레스 상태)의 오류율(ECC Decoding Fail Rate : EDFR. 오류 정정에 실패할 확률)을 예측했습니다.

 

플래시 메모리는 PC 나 스마트폰의 스토리지를 비롯해 다양한 용도로 사용 중이나, 그 용도에 따라 요구되는 수명이 다릅니다. 자를 저장용이라면 처음 저장 후 나중에 업데이트나 불러올 일이 많지 않아, 장기간의 데이터 저장 성능이 필요합니다. 반면 SNS의 이미지나 동영상처럼 자주 불러오는 핫 데이터라면 읽기 작업 시 스트레스를 받아 메모리 셀의 수명이 떨어질 수 있습니다. 따라서 데이터의 활용 방법에 따라 플래시 메모리에 요구되는 신뢰성과 수명이 달라집니다. 

 

이번 연구에서 예측한 EDFR는 플래시 메모리의 신뢰성을 나타내는 값으로, 콜드 데이터는 데이터 유지 시간 예측에, 핫 데이터는 읽기 횟수의 예측에 해당됩니다. 데이터 유지 시간이 긴 칩은 콜드 데이터 저장에 적합하기에 장기간 보관 등의 시장에 출시하고, 읽기 가능 횟수가 많다고 예측한 칩은 액세스가 잦은 시장으로 선별해서 출하합니다. 

 

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플래시 메모리의 수명을 예측하는 신경망(콜드 데이터)

 

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신경망의 수명 예측 결과. 왼쪽에선 오류율(EDFR)이 정밀하게 예측됐습니다. 오른쪽에선 메모리 셀 블럭 안의 워드라인 당 EDFR 편차도 재현했습니다. 

 

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제품 출시 후엔 신경망을 이용해 오류가 발생한 메모리 셀을 감지할 수 있으며, 오류 셀의 메모리 데이터를 토대로 오류를 정정할 수 있어 플래시 메모리의 내구성 향상에도 기여합니다.

 

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이 실험에선 90% 확률로 오류 검출에 성공했다고 합니다. 

 

이 기술은 다양한 용도에서 필요로 하는 다양한 수명(신뢰성)을 정확하게 충족시킬 수 있어, 플래시 메모리를 더 많은 용도로 보급해 시장이 확대되는데 도움을 줄 것이라고 기대합니다. 이 연구는 실용화를 위한 초보적인 검증을 한 단계이며, 앞으로 플래시 메모리가 대량 출시되며 칩 사이에 편차가 생기는데, 그 편차가 어느 정도인지를 예측해 대처해 나가는 용도로도 응용할 것으로 기대합니다.  


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    마라톤 2019.07.18 07:38
    좋은 정보 감사합니다. ^_^

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