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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 44 - 50 (7page)
- DOI
- https://doi.org/10.22156/CS4SMB.2021.11.11.044
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최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.
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F. E. Curtis / 2017 / The Operations Research Revolution / INFORMS :89~113
H. Zhang / 2017 / ZipML: training linear models with end-to-end low precision, and a little bit of deep learning / Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning :4035~4043
Z. Shi / 2021 / Convolutional Neural Network (CNN)-based Detection for Multi-Level-Cell NAND Flash Memory / IEEE Communications Letters
S. Park / 2021 / Highly-Reliable Cell Characteristics with 128-Layer Single-Stack 3D-NAND Flash Memory / 2021 Symposium on VLSI Technology. IEEE
S. Lee / 2016 / Effective Lifetime-Aware Dynamic Throttling for NAND Flash-Based SSDs / IEEE Transactions on Computers 65(4):1075~1089
H. Zhang / 2017 / ZipML: training linear models with end-to-end low precision, and a little bit of deep learning / Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning :4035~4043
Z. Shi / 2021 / Convolutional Neural Network (CNN)-based Detection for Multi-Level-Cell NAND Flash Memory / IEEE Communications Letters
S. Park / 2021 / Highly-Reliable Cell Characteristics with 128-Layer Single-Stack 3D-NAND Flash Memory / 2021 Symposium on VLSI Technology. IEEE
S. Lee / 2016 / Effective Lifetime-Aware Dynamic Throttling for NAND Flash-Based SSDs / IEEE Transactions on Computers 65(4):1075~1089
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