NAND會(huì)出錯(cuò)
糾錯(cuò)能力是一個(gè)SSD質(zhì)量的重要指標(biāo)。最開(kāi)始的NAND 每個(gè)存儲(chǔ)單元只放一個(gè)bit,叫SLC,后來(lái)又有了MLC,現(xiàn)在的主流的是TLC。存儲(chǔ)密度不斷增加的同時(shí),器件尺寸變小,存儲(chǔ)單元電氣耦合性變得很復(fù)雜。比如氧化層變得很薄,比如讀取單個(gè)bit需要的讀電壓控制能力更精密等,總的來(lái)說(shuō),NAND flash更容易出錯(cuò)了,或者說(shuō)NAND 上的噪聲增加了。
RBER (Raw Bit Error Rate)是衡量NAND質(zhì)量的重要參數(shù)。給定RBER,可以比較各種糾錯(cuò)算法的有效性。
圖1 曲線(xiàn)從右到左依次是BCH,LDPC 硬判決算法,LDPC 軟判決法,縱軸表示糾錯(cuò)失敗的概率,橫軸表示RBER
可以看到,LDPC 軟判決算法由于有更多的信道信息,相對(duì)于BCH 和硬判決LDPC 算法更有優(yōu)勢(shì)。所以目前主流的SSD 控制器都采用LDPC 作為糾錯(cuò)算法。
NAND糾錯(cuò)模型
NAND的基本特性,請(qǐng)參閱第三章。我們存儲(chǔ)進(jìn)NAND的信息通過(guò)電子儲(chǔ)存起來(lái),讀的時(shí)候通過(guò)探測(cè)器件儲(chǔ)存的電子多少來(lái)恢復(fù)數(shù)據(jù)。
信息0和1在NAND 上的電子分布圖(示意圖)如下圖所示為,以slc 為例。這個(gè)分布可以通過(guò)大量數(shù)據(jù)探測(cè)出來(lái)的。豎直的線(xiàn),表示此時(shí)讀取NAND的閾值電壓??梢?jiàn),對(duì)于1的概率分布在閾值電壓右側(cè)的將會(huì)被NAND硬判決成0,從而導(dǎo)致bit翻轉(zhuǎn)。
圖2 Slc 兩種狀態(tài)的概率分布示意圖,橫坐標(biāo)對(duì)應(yīng)閾值電壓。
通過(guò)調(diào)節(jié)不同的閾值電壓來(lái)對(duì)NAND 進(jìn)行多次讀取,可以獲得額外的信息(得到閾值電壓在哪個(gè)區(qū)間),如下圖所示。利用概率論的知識(shí),可以建立統(tǒng)計(jì)模型。
圖3 多次調(diào)整讀取電壓
假設(shè)寫(xiě)入的信息為X,X取值{0,1},其閾值電壓為Y, 調(diào)節(jié)讀取電壓后將閾值電壓分成了4個(gè)區(qū)間A, B, C,D
已知條件概率密度函數(shù)p(Y|X) = f(Y,X)如上圖所示。左右分別為p(Y|X=1)和 p(Y|X=0)的曲線(xiàn)。根據(jù)之前BP算法章節(jié)的介紹,我們感興趣的是:
P(X|A), P(X|B), P(X|C), 和 P(X|D)。知道這幾個(gè)概率后,BP 這樣的LDPC 的軟判決算法就可以工作了。根據(jù)前面對(duì)條件概率和貝葉斯公式的復(fù)習(xí),求解個(gè)問(wèn)題應(yīng)該不難,交給讀者研究。
LDPC糾錯(cuò)流程
LDPC在SSD中的糾錯(cuò)流程如下圖所示,值得注意的是,NAND硬判決,數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇刂破?,以及硬判決解碼這幾個(gè)過(guò)程的速度都很快。軟判決要讀很多次,傳輸數(shù)據(jù)很多次,所以對(duì)SSD的性能產(chǎn)生不好的影響。
圖4 LDPC 糾錯(cuò)流程
為了提高性能,一種普遍的優(yōu)化是,把LDPC的軟判決的分辨率變成動(dòng)態(tài)可調(diào),這樣只有最壞的情況下,才需要最高的分辨率去讀。這樣在大部分情況下,軟判決讀和軟判決傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)大大變小。
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原文標(biāo)題:LDPC 在SSD中的應(yīng)用
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