SSD 신뢰성 향상을 위한 3D 낸드 플래시 메모리 오류율에 따른 K-means 클러스터링 분석 및 차별화된 보호 정책

Abstract

3D-NAND 플래시 메모리는 평면적 구조인 2D-NAND 셀을 적층하는 방식으로 단위 면적당 고용량을 제공한다. 하지만 적층 공정의 특성상 각 레이어별 또는 물리적인 셀 위치에 따라 오류 발생빈도가 달라질 수 있는 문제가 있다. 이와 같은 현상은 플래시 메모리의 쓰기/지우기(P/E) 횟수가증가할수록 두드러진다. SSD와 같은 대부분의 플래시 기반 저장장치는 오류 교정을 위하여 ECC를사용한다. 이 방법은 모든 플래시 메모리 페이지에 대하여 고정된 데이터 보호 강도를 제공하므로물리적 위치에 따라 오류 발생률이 각기 다르게 나타나는 3D NAND 플래시 메모리에서는 한계를보인다. 따라서 본 논문에서는 오류 발생률 차이를 보이는 페이지와 레이어를 K-means 머신러닝알고리즘을 통해 군집으로 분류하고, 각 군집마다 차별화된 데이터 보호강도를 적용한다. 본 논문에서는 페이지와 레이어별로 오류 발생률이 현저하게 달라지는 내구성 테스트가 끝난 시점에서 측정된 오류 발생 횟수를 바탕으로 페이지와 레이어를 분류하고 오류에 취약한 영역에 대해서는 스트라이프에 패리티 데이터를 추가하여 차별화된 데이터 보호 강도 제공을 예시로 보인다. 본 논문에서는 기존의 ECC 또는 RAID 방식의 데이터 보호 구조와 비교하여 제안하는 차별화된 데이터보호정책이 3D NAND 플래시 메모리의 신뢰성과 수명향상에 기여할 수 있음을 보인다.