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公開番号2024102806
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-31
出願番号2023195580
出願日2023-11-17
発明の名称軽量BES近似
出願人ウェスタン デジタル テクノロジーズ インコーポレーテッド
代理人個人
主分類G11C 16/08 20060101AFI20240724BHJP(情報記憶)
要約【課題】データ記憶装置の読み出し閾値の校正動作を提供する。
【解決手段】記憶システム100において、メモリ装置と、メモリ装置に結合されたコントローラと、を含むデータ記憶装置は、読み出し閾値校正動作が発生すると、代表的なワードラインの全ページよりも少ないページを検知し、その結果、代表的なワードラインの全ページよりも少ないページの読み出し閾値を取得し、取得した読み出し閾値及び代表的なワードラインの1つ以上の物理的条件は、検知されなかった代表的なワードラインの残りのページの他の読み出し閾値を取得するためにモデルに提供される。モデルは、代表的なワードラインのあるページの読み出し閾値を同一の代表的なワードラインの別のページと相関させ、代表的なワードラインの1つ以上の物理的条件を考慮する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
メモリ装置と、
前記メモリ装置に結合されたコントローラとを備え、前記コントローラは、
前記メモリ装置の代表的なワードラインの複数のページのうちの第1ページに対して読み出し閾値校正動作を実行して、前記代表的なワードラインの前記第1ページに関連付けられた1つ以上のセル状態の読み出し閾値を取得し、
前記代表的なワードラインの1つ以上の物理的条件を決定し、
機械学習モデルを使用して、前記代表的なワードラインの前記第1ページに関連付けられた前記1つ以上のセル状態の前記読み出し閾値及び前記代表的なワードラインの前記1つ以上の物理的条件に基づいて、前記代表的なワードラインの1つ以上の他のページに関連付けられた1つ以上の他のセル状態の1つ以上の他の読み出し閾値を生成するように構成される、
データ記憶装置。
続きを表示(約 1,400 文字)【請求項2】
前記読み出し閾値校正動作は、前記代表的なワードラインの前記1つ以上の他のページに対して実行されない、請求項1に記載のデータ記憶装置。
【請求項3】
前記機械学習モデルは、前記代表的なワードラインの前記第1ページに関連付けられた前記1つ以上のセル状態の前記読み出し閾値を、前記代表的なワードラインの前記1つ以上の他のページに関連付けられた前記1つ以上の他のセル状態の前記1つ以上の他の読み出し閾値と相関させる、請求項1に記載のデータ記憶装置。
【請求項4】
前記生成は、前記代表的なワードラインの前記第1ページに関連付けられた前記1つ以上のセル状態の前記読み出し閾値及び前記代表的なワードラインの前記1つ以上の物理的条件を前記機械学習モデルに入力することを含む、請求項1に記載のデータ記憶装置。
【請求項5】
前記代表的なワードラインの前記1つ以上の物理的条件は、
温度、
プログラム/消去サイクル数、及び
ビット誤り率を含む、
請求項1に記載のデータ記憶装置。
【請求項6】
前記代表的なワードラインは、マルチレベルセル(MLC)メモリ、トリプルレベルセル(TLC)メモリ、又はクワッドレベルセル(QLC)メモリである、請求項1に記載のデータ記憶装置。
【請求項7】
前記機械学習モデルは、教師ありトレーニングを使用してオフラインでトレーニングされる、請求項1に記載のデータ記憶装置。
【請求項8】
前記機械学習モデルは、クラスタリング方法を使用した読み出し閾値レベルの教師なしクラスタリングに基づいてトレーニングされる、請求項1に記載のデータ記憶装置。
【請求項9】
前記コントローラは、さらに、生成された前記代表的なワードラインの前記1つ以上の他のページに関連付けられた前記1つ以上の他のセル状態の前記1つ以上の他の読み出し閾値を、前記代表的なワードラインの前記1つ以上の他のページに関連付けられた前記1つ以上の他のセル状態に適用するように構成される、請求項1に記載のデータ記憶装置。
【請求項10】
前記コントローラは、さらに、
前記代表的なワードラインに関連付けられたワークロードを決定し、
前記代表的なワードラインに関連付けられた前記ワークロード又は前記代表的なワードラインの前記1つ以上の物理的条件のいずれかが前記機械学習モデルに適合していないと決定し、
前記代表的なワードラインに関連付けられた前記ワークロード又は前記代表的なワードラインの前記1つ以上の物理的条件のいずれかが前記機械学習モデルに適合していないとの決定に応答して、前記読み出し閾値校正を実行するように構成され、前記代表的なワードラインの前記1つ以上の他のページに関連付けられた前記1つ以上の他のセル状態の前記1つ以上の他の読み出し閾値、
前記機械学習モデルを使用して、前記代表的なワードラインの前記1つ以上の他のページに関連付けられた前記1つ以上の他のセル状態の前記1つ以上の他の読み出し閾値を生成することは、前記代表的なワードラインに関連付けられた前記ワークロード及び前記代表的なワードラインの前記1つ以上の物理的条件の両方が前記機械学習モデルに適合しているときに発生する、
請求項1に記載のデータ記憶装置。
(【請求項11】以降は省略されています)

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
関連出願の相互参照
本出願は、2023年1月19日に出願された米国仮特許出願第63/440,006号の利益を主張し、この出願は参照により本明細書に組み込まれる。
続きを表示(約 2,500 文字)【0002】
本開示の実施形態は、一般に、ソリッドステートドライブ(SSD)及びiNAND記憶装置などのデータ記憶装置に関し、より具体的には、データ記憶装置のメモリ装置の読み出し閾値の校正に関する。
【背景技術】
【0003】
データ記憶装置の動作中に、当該データ記憶装置のメモリ装置のメモリセルのセル状態に関連付けられた読み出し閾値がシフトすることがある。読み出し閾値のシフトは、読み出しディスターブエフェクト、読み出し温度、前回の書き込み温度、温度変動、メモリセルの物理的劣化、プログラム/消去サイクルの数、メモリ装置のダイ間の変動などによって引き起こされ得る。読み出し閾値がシフトすると、例えば読み出し要求に応答して無効なデータ又は破損したデータを返すことにより、データ記憶装置のサービス品質(QoS)を低下させる可能性がある。
【0004】
読み出し閾値校正動作は、メモリセルの最適化された読み出し閾値を決定するために実行される。読み出し閾値校正動作は、バレー探索及びビット誤り率(BER)推定スキャン(BES)を含み得る。バレー探索は、異なる電圧点間の導通セルの差を測定することによってセル電圧分布(CVD)内のバレーを探索するプロセスにより実行され得る。換言すれば、バレー探索は、セル状態間で最小値を探す。しかしながら、バレー探索動作の探索パラメーターによっては、この最小値が絶対的最小値ではなく局所的最小値になる場合がある。BES動作は、代表的なワードラインのページに多数のセンスを適用した後、BERの推定値としてシンドロームウェイト(SW)を順次算出するプロセスにより実行され得る。換言すれば、BES動作は、代表的なワードラインの論理ページごとにシフトされた読み出し値を有する複数のセンス動作を適用する。BES動作は、分析アルゴリズムを適用して、代表的なワードラインのページについての各読み出し閾値の最適シフトを計算する。読み出し閾値校正は、レイテンシに重大な影響を与える可能性があり、アイドル時に実行されるか又は読み出し不良が発生したときに実行され得る、高価で時間のかかる動作である。
【0005】
したがって、本技術分野では、データ記憶装置のレイテンシを短縮し、データ記憶装置のサービス品質を向上させるために、改良された読み出し閾値校正動作が求められる。
【発明の概要】
【0006】
本開示は、一般に、ソリッドステートドライブ(SSD)及びiNAND記憶装置などのデータ記憶装置に関し、より具体的には、データ記憶装置のメモリ装置の読み出し閾値の校正に関する。データ記憶装置は、メモリ装置と、メモリ装置に結合されたコントローラとを含む。読み出し閾値校正動作が発生すると、代表的なワードラインの全ページよりも少ないページが検知され、その結果、代表的なワードラインの全ページよりも少ないページの読み出し閾値が取得される。取得された読み出し閾値及び代表的なワードラインの1つ以上の物理的条件は、検知されなかった代表的なワードラインの残りのページの他の読み出し閾値を取得するためにモデルに提供される。このモデルは、代表的なワードラインのあるページの読み出し閾値を同一の代表的なワードラインの別のページと相関させ、代表的なワードラインの1つ以上の物理的条件を考慮する。
【0007】
一実施形態では、データ記憶装置は、メモリ装置と、メモリ装置に結合されたコントローラとを含む。コントローラは、メモリ装置の代表的なワードラインの複数のページの第1ページに対して読み出し閾値校正動作を実行して、代表的なワードラインの第1ページに関連付けられた1つ以上のセル状態の読み出し閾値を取得し、代表的なワードラインの1つ以上の物理的条件を決定し、機械学習モデルを使用して、代表的なワードラインの第1ページに関連付けられた1つ以上のセル状態の読み出し閾値及び代表的なワードラインの1つ以上の物理的条件に基づいて、代表的なワードラインの1つ以上の他のページに関連付けられた1つ以上の他のセル状態の1つ以上の他の読み出し閾値を生成するように構成される。
【0008】
別の実施形態では、データ記憶装置は、メモリ装置と、メモリ装置に結合されたコントローラとを含む。コントローラは、代表的なワードラインの第1ページの1つ以上のセル状態の読み出し閾値を代表的なワードラインの第2ページの1つ以上の他のセル状態の読み出し閾値と相関させるモデルを生成及び更新すること、このモデルに基づいて、代表的なワードラインのページのセル状態の校正済みの読み出し閾値を予測することであって、読み出し閾値校正動作が代表的なワードラインのページに対して実行されない、予測すること、代表的なワードラインのページのセル状態の予測された校正済みの読み出し閾値を、代表的なワードラインのページのセル状態の対応する読み出し閾値と関連付けること、を実行するように構成される。
【0009】
さらに別の実施形態では、データ記憶装置は、メモリ手段と、メモリ手段に結合されたコントローラとを含む。コントローラは、代表的なワードラインの複数のページのうちの総ページ数の全部よりも少ないページに対して読み出し閾値校正動作を実行し、代表的なワードラインの複数のページのうちの残りのページの1つ以上のセル状態の読み出し閾値を予測するように構成される。読み出し閾値校正動作は、代表的なワードラインの複数のページのうちの残りのページに対して実行されない。
【図面の簡単な説明】
【0010】
本開示の上記の特徴を詳細に理解できるように、上記で簡単に要約した本開示のより具体的な説明は、その一部が添付の図面に示されている実施形態を参照することによって理解され得る。しかしながら、添付の図面は本開示の典型的な実施形態のみを示しており、したがって本開示は他の同様に効果的な実施形態を許容し得るため、本開示の範囲を限定するものとみなされないことに留意されたい。
(【0011】以降は省略されています)

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