論文の概要: Modeling Flash Memory Channels Using Conditional Generative Nets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10039v1
• Date: Fri, 19 Nov 2021 04:38:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-22 16:34:11.800611
• Title: Modeling Flash Memory Channels Using Conditional Generative Nets
• Title（参考訳）: 条件付き生成ネットを用いたフラッシュメモリチャネルのモデリング
• Authors: Simeng Zheng, Chih-Hui Ho, Paul H. Siegel
• Abstract要約: 本稿では,フラッシュメモリチャネルを特徴付けるデータ駆動生成モデリング手法を提案する。 学習したモデルは、セルのプログラムレベルに基づいて、個々のメモリセルから読み出した電圧を再構成することができる。 単語行とビット行の特定のパターンの誤り確率の比較により,学習モデルが正確なセル間干渉(ICI)効果を捉えることができることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.51906108763802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the NAND flash memory channel has become more and more challenging due to the continually increasing density and the complex distortions arising from the write and read mechanisms. In this work, we propose a data-driven generative modeling method to characterize the flash memory channel. The learned model can reconstruct the read voltage from an individual memory cell based on the program levels of the cell and its surrounding array of cells. Experimental results show that the statistical distribution of the reconstructed read voltages accurately reflects the measured distribution on a commercial flash memory chip, both qualitatively and as quantified by the total variation distance. Moreover, we observe that the learned model can capture precise inter-cell interference (ICI) effects, as verified by comparison of the error probabilities of specific patterns in wordlines and bitlines.
• Abstract（参考訳）: nandフラッシュメモリチャネルの理解は、継続的な密度増加と書き込みおよび読み取り機構に起因する複雑な歪みのため、ますます困難になっている。 本研究では,フラッシュメモリチャネルを特徴付けるデータ駆動型生成モデリング手法を提案する。 学習したモデルは、セルとその周辺セルのプログラムレベルに基づいて、個々のメモリセルから読み出し電圧を再構成することができる。 実験の結果, 再構成された読み出し電圧の統計的分布は, 市販フラッシュメモリチップ上で測定された分布を, 総変動距離で定量的かつ定量に反映することがわかった。 さらに,単語行とビット行の特定のパターンの誤り確率の比較により,学習モデルが正確なセル間干渉(ICI)効果を捉えることができることを確認した。

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