SSD (solid state disk), which is flash memory-based storage device, has the advantages of high density and fast data processing. Therefore, it is being utilized as a storage device for high-capacity data storage systems that manage rapidly increasing big data. However, flash memory, a storage media, has a physical limitation that when the write/erase operation is repeated more than a certain number of times, the cells are worn out and can no longer be used. In this paper, we propose a method for converting defective multi-bit cells into single-bit cells to reduce the defect rate of flash memory and extend its lifetime. The proposed idea distinguishes the defects and treatment methods of multi-bit cells and single-bit cells, which have different physical characteristics but are treated as the same defect, and converts the expected defective multi-bit cells into single-bit cells to improve the defect rate and extend the overall lifetime. Finally, we demonstrate the effectiveness of our proposed idea by measuring the increased lifetime of SSD through simulations.
As NAND flash storage is being widely used, its simulation methodologies have been studied in various aspects such as performance, reliability, and endurance. As a result, there have been advances in NAND flash storage simulation for both functional modeling and timing modeling. However, in addition to these advances, there is a need to drastically reduce the long simulation time that is required to evaluate the aging effect on flash storage. This paper proposes a so-called multi-core scalable real-time flash storage simulation method, which can control the simulation speed according to the user's preference. According to this method, it is possible to speed up the simulation in proportion to the number of CPU cores arbitrarily given while guaranteeing the correctness of the simulation result. Using our simulator implemented in the form of the Linux kernel module, we demonstrate the multi-core scalability and correctness of the proposed method.
This paper presents an intelligent prefetching technique that significantly improves performance of hybrid fash-disk storage, a combination of flash memory and hard disk. Since flash memory embedded in a hybrid device is much faster than hard disk in terms of I/O operations, it can be utilized as a 'cache' space to improve system performance. The basic strategy for prefetching is to utilize sequential pattern mining, with which we can extract the access patterns of objects from historical access sequences. We use two techniques for enhancing the performance of hybrid storage with prefetching. One of them is to modify a FAST algorithm for mapping the flash memory. The other is to extend the unit of prefetching to a block level as well as a file level for effectively utilizing flash memory space. For evaluating the proposed technique, we perform the experiments using the synthetic data and real UCC data, and prove the usability of our technique.
Flash memory based storage has been used in various mobile systems and now is to be used in Laptop computers in the name of Solid State Disk. The Flash memory has not only merits in terms of weight, shock resistance, and power consumption but also limitations like erase-before-write property. To overcome these limitations, Flash memory based storage requires special address mapping software called FTL(Flash-memory Translation Layer), which often performs merge operation for block recycling. In order to reduce block recycling cost in NAND Flash memory based storage, we introduce another block recycling scheme which we call migration. As a result, the FTL can select either merge or migration depending on their costs for each block recycling. Experimental results with Postmark benchmark and embedded system workload show that this cost-based selection of migration/merge operation improves the performance of Flash memory based storage. Also, we present a solution of macroscopic optimal migration/merge sequence that minimizes a block recycling cost for each migration/merge combination period. Experimental results show that the performance of Flash memory based storage can be more improved by the macroscopic optimization than the simple cost-based selection.
Recently, enterprise storage systems that require large-capacity storage devices to accommodate big data have used large-capacity flash memory-based storage devices with high density compared to cost and size. This paper proposes a high-efficiency life prediction method with slope descent to maximize the life of flash memory media that directly affects the reliability and usability of large enterprise storage devices. To this end, this paper proposes the structure of a matrix for storing metadata for learning the frequency of defects and proposes a cost model using metadata. It also proposes a life expectancy prediction policy in exceptional situations when defects outside the learned range occur. Lastly, it was verified through simulation that a method proposed by this paper can maximize its life compared to a life prediction method based on the fixed number of times and the life prediction method based on the remaining ratio of spare blocks, which has been used to predict the life of flash memory.
Storage device based on Flash Memory have many attractive features such as high performance, low power consumption, shock resistance, and low weight, so they replace HDDs to a certain extent. An Storage device based on Flash Memory has FTL(Flash Translation Layer) which emulate block storage devices like HDDs. A garbage collection, one of major functions of FTL, effects highly on the performance and the lifetime of devices. However, there is no de facto standard for new garbage collection algorithms. To solve this problem, we propose File Clustering Algorithm. File Clustering Algorithm respect to update page from same file at the same time. So, these are clustered to same block. For this mechanism, We propose Page Allocation Policy in FTL and use MIN-MAX GAP to guarantee wear leveling. To verify the algorithm in this paper, we use TPC Benchmark. So, The performance evaluation reveals that the proposed algorithm has comparable result with the existing algorithms(No wear leveling, Hot/Cold) and shows approximately 690% improvement in terms of the wear leveling.
Recently e-business such as online financial trade and online shopping using mobile computes are widely spread. Most of mobile computers use NAND flash memory-based storage devices for storing data. Flash memory storage devices use a software called flash translation layer to translate logical address from a file system to physical address of flash memory by using mapping tables. The legacy FTLs have a problem that they must maintain very large mapping tables in the RAM. In order to address this issues, in this paper, we proposed a new caching scheme of mapping tables. We showed through the trace-driven simulations that the proposed caching scheme reduces the space overhead dramatically but does not increase the time overhead. In the case of online transaction workload in e-business environment, in particular, the proposed scheme manifests better performance in reducing the space overhead.
NAND flash memory is used as a medium for various storage devices due to its high data processing speed with low power consumption. However, since the read processing speed of data is about 10 times faster than the write processing speed, various studies are being conducted to improve the speed difference. In particular, flash dedicated buffer management policies have been studied to improve write speed. However, SSD(solid state disks), which has recently been used for various purposes, is more vulnerable to read performance than write performance. In this paper, we find out why read performance is slower than write performance in SSD composed of NAND flash memory and study buffer management policies to improve it. The buffer management policy proposed in this paper proposes a method of improving the speed of a flash-based storage device by analyzing the pattern of read data and applying a policy of pre-reading data to be requested in the future from NAND flash memory. It also proves the effectiveness of the read-ahead policy through simulation.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.8
no.1
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pp.11-20
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2008
The structure of 2-bit/cell flash memory device was characterized for sub-50 nm non-volatile memory (NVM) technology. The memory cell has spacer-type storage nodes on both sidewalls in a recessed channel region, and is erased (or programmed) by using band-to-band tunneling hot-hole injection (or channel hot-electron injection). It was shown that counter channel doping near the bottom of the recessed channel is very important and can improve the $V_{th}$ margin for 2-bit/cell operation by ${\sim}2.5$ times. By controlling doping profiles of the channel doping and the counter channel doping in the recessed channel region, we could obtain the $V_{th}$ margin more than ${\sim}1.5V$. For a bit-programmed cell, reasonable bit-erasing characteristics were shown with the bias and stress pulse time condition for 2-bit/cell operation. The length effect of the spacer-type storage node is also characterized. Device which has the charge storage length of 40 nm shown better ${\Delta}V_{th}$ and $V_{th}$ margin for 2-bit/cell than those of the device with the length of 84 nm at a fixed recess depth of 100 nm. It was shown that peak of trapped charge density was observed near ${\sim}10nm$ below the source/drain junction.
In a database system, updates on pages that are made by a transaction should be stored in a secondary storage before the commit is complete. Generic secondary storages have volatile DRAM caches to hide long latency for non-volatile media. However, as logs that are only written to the volatile DRAM cache don't ensure durability, logging latency cannot be hidden. Recently, a flash SSD with capacitor-backed DRAM cache was developed to overcome the shortcoming. Storage devices, like those with a non-volatile cache, will increase transaction throughput because transactions can commit as soon as the logs reach the cache. In this paper, we analyzed performance in terms of transaction throughput when the SSD with capacitor-backed DRAM cache was used as log storage. The transaction throughput can be improved over three times, by committing right after storing the logs to the DRAM cache, rather than to a secondary storage device. Also, we showed that it could acquire over 73% of the ideal logging performance with proper tuning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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