4.2.2. RBER en skyfouderdom (PE-siklusse uitgesluit).
Figuur 1 toon 'n beduidende korrelasie tussen RBER en ouderdom, wat gelyk is aan die aantal maande wat die rit in die veld was. Dit kan egter 'n valse korrelasie wees, aangesien dit waarskynlik is dat ouer skywe meer PE's het en daarom is RBER meer verwant aan PE-siklusse.
Om die invloed van ouderdom op die slytasie wat deur PE-siklusse veroorsaak word uit te skakel, het ons alle maande van werking in houers gegroepeer, deur die desiele van die verspreiding van die PE-siklus as 'n afsnypunt tussen houers te gebruik, byvoorbeeld, die eerste houer bevat al die maande van werking van die skyf tot by die eerste desiel van die verspreiding van die PE-siklus, en so Verder. Ons het nagegaan dat binne elke houer die korrelasie tussen PE- en RBER-siklusse redelik klein is (omdat elke houer slegs 'n klein reeks PE-siklusse dek), en dan die korrelasiekoëffisiënt tussen RBER en skyfouderdom vir elke houer afsonderlik bereken.
Ons het hierdie analise afsonderlik vir elke model uitgevoer, omdat enige waargenome korrelasies nie te wyte is aan verskille tussen die jonger en ouer modelle nie, maar uitsluitlik as gevolg van die ouderdom van die skywe van dieselfde model. Ons het opgemerk dat selfs nadat die effek van PE-siklusse beperk is op die wyse hierbo beskryf, vir alle aandrywingsmodelle, daar steeds 'n beduidende korrelasie was tussen die aantal maande van werking van die aandrywing in die veld en sy RBER (korrelasiekoëffisiënte het gewissel van 0,2) tot 0,4).
Rys. 3. Die verhouding tussen RBER en die aantal PE-siklusse vir nuwe en ou skywe toon dat die ouderdom van die skyf die RBER-waarde beïnvloed ongeag die PE-siklusse wat deur slytasie veroorsaak word.
Ons het ook die effek van ry-ouderdom grafies gevisualiseer deur die dae van rygebruik op 'n "jong" ouderdom tot 1 jaar en die dae van gebruik van 'n rit ouer as 4 jaar te skei, waarna ons die RBER van elke groep teen die aantal PE-siklusse. Figuur 3 toon hierdie resultate vir die MLC-D-aandrywingmodel. Ons sien 'n merkbare verskil in RBER-waardes tussen groepe ou en nuwe skywe deur alle PE-siklusse.
Hieruit lei ons tot die gevolgtrekking dat ouderdom, gemeet in dae van veldgebruik, 'n beduidende impak op RBER het, ongeag geheuesel slytasie as gevolg van PE siklusse. Dit beteken dat ander oorsake, soos silikonveroudering, 'n groot rol speel in die fisiese slytasie van die skyf.
4.2.3. RBER en werklading.
Bitfoute word vermoedelik deur een van vier meganismes veroorsaak:
- retensiefoute, wanneer 'n geheuesel data mettertyd verloor
Lees versteurfoute, waarin 'n leesbewerking die inhoud van 'n aangrensende sel korrupteer; - Skryf versteurfoute, waarin 'n leesbewerking die inhoud van 'n aangrensende sel korrupteer;
- Onvolledige vee foute, wanneer die uitvee bewerking nie die inhoud van die sel heeltemal uitvee nie.
Die laaste drie tipes foute (lees versteur, skryf versteur, onvolledige uitvee) korreleer met werklading, so om die korrelasie tussen RBER en werklading te verstaan, help ons om die voorkoms van verskillende foutmeganismes te verstaan. In 'n onlangse studie "'n Grootskaalse studie van flitsgeheue mislukkings in die veld" (MEZA, J., WU, Q., KUMAR, S., MUTLU, O. "'n Grootskaalse studie van flitsgeheue mislukkings in die veld". In Proceedings of the 2015 ACM SIGMETRICS International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems, New York, 2015, SIGMETRICS '15, ACM, pp. 177–190) het tot die gevolgtrekking gekom dat bergingsfoute in die veld oorheers, terwyl oortredingsfoute gelees word. is redelik gering.
Figuur 1 toon 'n beduidende verband tussen die RBER-waarde in 'n gegewe maand van skyfleeftyd en die aantal lees-, skryf- en uitvee in dieselfde maand vir sommige modelle (byvoorbeeld, die korrelasiekoëffisiënt is hoër as 0,2 vir die MLC-B model en hoër as 0,6 vir die MLC-B-model). SLC-B). Dit kan egter 'n vals korrelasie wees, aangesien die maandelikse werklading verband hou met die totale aantal PE-siklusse.
Ons het dieselfde metodologie as beskryf in Afdeling 4.2.2 gebruik om werkladingseffekte van die effekte van PE-siklusse te isoleer deur maande se aandrywingswerking te isoleer gebaseer op vorige PE-siklusse en dan die korrelasiekoëffisiënte afsonderlik vir elke houer te bepaal.
Ons het gesien dat die korrelasie tussen die aantal lesings in 'n gegewe maand van skyfleeftyd en die RBER-waarde in daardie maand vir die MLC-B- en SLC-B-modelle gehandhaaf word, selfs wanneer PE-siklusse beperk is. Ons het ook 'n soortgelyke analise herhaal waar ons die effek van leesbewerkings op die aantal gelyktydige skryf- en uitvee uitgesluit het, en tot die gevolgtrekking gekom dat die korrelasie tussen RBER en die aantal leesbewerkings vir die SLC-B-model behoue bly.
Figuur 1 toon ook die korrelasie tussen RBER en skryf en vee uit, so ons het dieselfde analise herhaal vir lees, skryf en uitvee. Ons het tot die gevolgtrekking gekom dat deur die impak van PE-siklusse en lees te beperk, daar geen verband tussen die RBER-waarde en die aantal skryf- en uitvee is nie.
Daar is dus skyfmodelle waar leesoortredingsfoute 'n beduidende impak op RBER het. Aan die ander kant is daar geen bewyse dat RBER geraak word deur skryfoortredingsfoute en onvolledige uitveefoute nie.
4.2.4 RBER en litografie.
Verskille in voorwerpgrootte kan gedeeltelik verskille in RBER-waardes tussen skyfmodelle verklaar wat dieselfde tegnologie gebruik, dws MLC of SLC. (Sien Tabel 1 vir 'n oorsig van die litografie van die verskillende modelle wat by hierdie studie betrokke is).
Byvoorbeeld, 2 SLC-modelle met 34nm litografie (modelle SLC-A en SLC-D) het 'n RBER wat 'n orde van grootte hoër is as 2 modelle met 50nm mikro-elektroniese litografie (modelle SLC-B en SLC-C). In die geval van die MLC-modelle het slegs die 43nm-model (MLC-B) 'n mediaan RBER wat 50% hoër is as die ander 3 modelle met 50nm-litografie. Boonop neem hierdie verskil in RBER toe met 'n faktor van 4 soos die aandrywers slyt, soos getoon in Figuur 2. Laastens kan die dunner litografie die hoër RBER van eMLC-aandrywers verklaar in vergelyking met MLC-aandrywers. Oor die algemeen het ons duidelike bewyse ontvang dat litografie RBER affekteer.
4.2.5. Teenwoordigheid van ander foute.
Ons het ondersoek ingestel na die verband tussen RBER en ander tipe foute, soos onregstelbare foute, uittelfoute, ens., in die besonder, of die RBER-waarde hoër sal word na 'n maand van blootstelling aan ander tipe foute.
Figuur 1 toon dat terwyl die vorige maand se RBER-waarde toekomstige RBER-waardes voorspel (korrelasiekoëffisiënt bo 0,8), is daar geen beduidende korrelasie tussen onkorrekbare foute en RBER (heel regs groep elemente in Fig. 1). Vir ander tipes foute is die korrelasiekoëffisiënt selfs laer (nie in die figuur getoon nie). Ons het ons verkenning van die verhouding tussen RBER en onkorrekbare foute in afdeling 5.2 van hierdie artikel voortgesit.
4.2.6. Invloed van ander faktore.
Ons het bewyse gevind dat daar faktore is wat 'n beduidende impak op RBER het wat nie deur ons data verantwoord kan word nie. Ons het veral opgemerk dat die RBER vir 'n spesifieke skyfmodel wissel na gelang van die groep waarin die skyf ontplooi is. ’n Goeie voorbeeld is Figuur 4, wat RBER versus PE-siklusse vir model MLC-D-aandrywers in drie verskillende trosse (stippellyne) toon en dit vergelyk met RBER vir hierdie model relatief tot die totale aantal skywe (soliede lyn). Ons glo dat hierdie verskille voortduur selfs wanneer ons die impak van faktore soos skyfouderdom of lees beperk.
Een moontlike verklaring vir hierdie faktor is die verskille in werkladingstipe oor groepe heen, aangesien ons waarneem dat groepe wie se werklading die hoogste lees/skryf-verhoudings het, die hoogste RBER het.
Rys. 4 a), b). Mediaan RBER versus PE siklusse oor drie verskillende trosse en lees/skryf verhouding vs PE siklusse oor drie verskillende trosse.
Byvoorbeeld, Figuur 4(b) toon die lees/skryf-verhoudings van verskillende groepe vir die MLC-D-aandrywingmodel. Die lees/skryf-verhouding verduidelik egter nie die verskille tussen trosse vir alle modelle nie, so daar kan ander faktore wees waarvoor ons data nie rekening hou nie, soos omgewingsfaktore of ander eksterne werkladingsparameters.
4.3. RBER tydens versnelde duursaamheidstoetsing.
Die meeste wetenskaplike referate, sowel as toetse wat in kommersiële media-verkryging uitgevoer word, voorspel die betroubaarheid van toestelle in die veld gebaseer op die resultate van versnelde duursaamheidstoetse. Ons het besluit om uit te vind hoe die resultate van sulke toetse ooreenstem met die praktiese ervaring van die bedryf van vastestofbergingsmedia.
'n Ontleding van die resultate van toetse wat uitgevoer is volgens die algemene versnelde toetsmetodologie vir toerusting wat aan Google-datasentrums verskaf is, het getoon dat veld-RBER-waardes aansienlik hoër was as wat voorspel is. Byvoorbeeld, vir die eMLC-a-model was die mediaan RBER vir aandrywers wat in die veld bedryf word (aan die einde van die toets het die aantal PE-siklusse 600 bereik) 1e-05, terwyl volgens die resultate van voorlopige versnelde toetsing, hierdie RBER-waarde moet ooreenstem met meer as 4000 PE-siklusse. Dit dui daarop dat dit baie moeilik is om RBER akkuraat te voorspel in die veld gebaseer op RBER skattings van laboratoriumtoetse.
Ons het ook opgemerk dat sommige tipes foute moeilik is om tydens versnelde toetse te reproduseer. Byvoorbeeld, in die geval van die MLC-B-model, het byna 60% van aandrywers in die veld onkorrekbare foute en byna 80% van aandrywers het slegte blokke. Tydens versnelde uithouvermoëtoetsing het egter nie een van die ses toestelle enige onregstelbare foute ondervind totdat die aandrywers meer as drie keer die PE-sikluslimiet bereik het nie. Vir eMLC-modelle het meer as 80% van aandrywers onkorrekbare foute in die veld ervaar, terwyl sulke foute tydens versnelde toetsing voorgekom het nadat 15000 XNUMX PE-siklusse bereik is.
Ons het ook gekyk na die RBER wat in 'n vorige navorsingsartikel beskryf is, wat gebaseer is op eksperimente in 'n beheerde omgewing, en tot die gevolgtrekking gekom dat die reeks waardes uiters hoog is. Byvoorbeeld, L.M. Grupp en ander dui in hul referate van 2009-2012 RBER-waardes aan vir skywe wat naby die PE-sikluslimiete is. Byvoorbeeld, vir SLC- en MLC-toestelle met 'n litografie-grootte soortgelyk aan dié wat in ons werk gebruik word (25-50nm), wissel die RBER-waarde van 1e-08 tot 1e-03, met die RBER-waarde naby aan 1e-06 vir die meeste van die getoetsde ry modelle.
In ons studie het die drie dryfmodelle wat die PE-sikluslimiet bereik het 'n RBER gehad wat wissel van 3e-08 tot 8e-08. Selfs as in ag geneem word dat ons getalle laer grense is en in die absolute ergste geval kan hulle waardes van 16 keer hoër neem, of met inagneming van die 95ste persentiel van RBER, is die waardes wat ons gekry het steeds aansienlik laer.
Oor die algemeen, terwyl werklike RBER-waardes in die veld hoër is as voorspelde waardes gebaseer op versnelde lewenstoetse, is dit steeds laer as die meeste RBER vir soortgelyke toestelle wat in ander navorsingsvraestelle gerapporteer word en uit laboratoriumtoetse bereken word. Dit beteken dat jy nie moet staatmaak op voorspelde RBER-waardes in die veld wat afgelei is van die resultate van versnelde duursaamheidstoetse nie.
5. Onherstelbare foute.
Gegewe die wydverspreide gebruik van Onkorrekbare Foute (UE's), wat in Afdeling 3 van hierdie artikel bespreek is, ondersoek ons die kenmerke daarvan in meer besonderhede in hierdie afdeling. Ons begin deur te bespreek watter maatstaf om te gebruik om UE te meet, wat hul verhouding tot RBER is, en hoe UE deur verskeie faktore beïnvloed word.
5.1. Waarom UBER nie sin maak nie.
Die standaardmetriek wat onkorrekbare foute kenmerk, is die UBER, dit wil sê die verhouding van die aantal onkorrekbare bisfoute tot die totale aantal bisse gelees.
Hierdie metriek neem implisiet aan dat die aantal onregstelbare foute op een of ander manier gekoppel is aan die aantal bisse wat gelees word, en daarom moet dit genormaliseer word deur hierdie getal.
Hierdie aanname is geldig vir regstelbare foute, waar gevind word dat die aantal foute wat in 'n gegewe maand waargeneem is, hoogs gekorreleer is met die aantal lesings in dieselfde tydperk (Spearman se korrelasiekoëffisiënt is groter as 0.9). Die rede vir so 'n sterk korrelasie is dat selfs 'n enkele korrupte bis, solank dit deur ECC reggestel word, sal voortgaan om die aantal foute te verhoog met elke leesbewerking wat daaraan gerig word, aangesien die evaluering van die sel wat die korrupte bis bevat word nie onmiddellik reggestel wanneer 'n fout bespeur word nie (skywe herskryf slegs van tyd tot tyd bladsye met stukkende stukkies).
Dieselfde aanname geld nie vir onkorrekbare foute nie. 'n Onregstelbare fout sluit die verdere gebruik van 'n beskadigde blok uit, dus, sodra dit opgespoor is, sal so 'n blok nie die aantal foute in die toekoms beïnvloed nie.
Om hierdie aanname amptelik te bevestig, het ons verskeie maatstawwe gebruik om die verhouding tussen die aantal leeswerk in 'n gegewe maand van skyfbedryf en die aantal onkorrekbare foute in dieselfde tydperk te meet, insluitend verskeie korrelasiekoëffisiënte (Pearson, Spearman, Kendall) , asook visuele ondersoek van grafieke. Benewens die aantal onkorrekbare foute, het ons ook gekyk na die frekwensie van onkorrekbare foutvoorvalle (byvoorbeeld die waarskynlikheid dat 'n rit minstens een so 'n voorval in 'n gegewe tydperk sal hê) en hul verhouding met leeswerk.
Ons het geen bewyse gevind van 'n korrelasie tussen die aantal lesings en die aantal onkorrekbare foute nie. Vir alle dryfmodelle was die korrelasiekoëffisiënte onder 0.02 en die grafieke het geen toename in UE getoon namate die aantal leeswerke toegeneem het nie.
In afdeling 5.4 van hierdie artikel is ons van mening dat skryf en uitvee ook geen verband met onkorrekbare foute het nie, dus het die alternatiewe definisie van UBER, wat genormaliseer word deur skryf of uitvee in plaas van lees, geen betekenis nie.
Daarom kom ons tot die gevolgtrekking dat UBER nie 'n betekenisvolle maatstaf is nie, behalwe miskien vir toetsing in beheerde omgewings waar die aantal leeswerk deur die eksperimenteerder gestel word. As UBER as 'n metriek tydens veldtoetsing gebruik word, sal dit die foutkoers vir aandrywers met hoë leestellings kunsmatig verminder en die foutkoers vir aandrywers met lae leestellings kunsmatig verhoog, aangesien onregstelbare foute voorkom ongeag die aantal leesstukke.
5.2. Onregstelbare foute en RBER.
Die relevansie van RBER word verklaar deur die feit dat dit dien as 'n maatstaf om die algehele betroubaarheid van die aandrywer te bepaal, veral gebaseer op die waarskynlikheid van voorkoms van onkorrekbare foute. In hul werk was N. Mielke en ander in 2008 die eerstes wat voorgestel het om die verwagte koers van onkorrekbare foute as 'n funksie van RBER te bepaal. Sedertdien het baie stelselontwerpers soortgelyke metodes gebruik, soos om die verwagte onregstelbare foutkoers te skat as 'n funksie van RBER- en ECC-tipe.
Die doel van hierdie afdeling is om te karakteriseer hoe goed RBER onkorrekbare foute voorspel. Kom ons begin met Figuur 5a, wat die mediaan RBER vir 'n aantal eerstegenerasie-aandrywingmodelle plot teen die fraksie dae wat hulle in werking was wat onkorrekbare UE-foute gehad het. Daar moet kennis geneem word dat sommige van die 16 modelle wat in die grafiek getoon word nie in Tabel 1 ingesluit is nie weens 'n gebrek aan analitiese inligting.
Rys. 5a. Verwantskap tussen mediaan RBER en onkorrekbare foute vir verskeie dryfmodelle.
Rys. 5b. Korrelasie van mediaan RBER met onkorrekbare foute vir verskillende aandrywers van dieselfde model.
Onthou dat alle modelle binne dieselfde generasie dieselfde ECC-meganisme gebruik, dus verskille tussen modelle is onafhanklik van ECC-verskille. Ons het nie 'n korrelasie tussen RBER- en UE-voorvalle gesien nie. Ons het dieselfde plot geskep vir die 95ste persentiel van RBER teenoor UE en het weer geen korrelasie gesien nie.
Vervolgens het ons die analise herhaal in die besonderhede van individuele skywe, dit wil sê, ons het probeer uitvind of daar skywe is waar 'n hoër RBER-waarde ooreenstem met 'n hoër UE-frekwensie. As 'n voorbeeld teken Figuur 5b die mediaan RBER vir elke MLC-c-aandrywing teen die aantal UE's (soortgelyke resultate aan die 95ste persentiel RBER). Weereens, ons het geen korrelasie tussen RBER en UE gesien nie.
Ten slotte het ons 'n meer akkurate tydanalise uitgevoer om te sien of die maande van werking van aandrywers met hoër RBER sal ooreenstem met maande waartydens UE's plaasgevind het. Figuur 1 het reeds aangedui dat die korrelasiekoëffisiënt tussen onkorrekbare foute en RBER baie laag is. Ons het ook geëksperimenteer met verskillende maniere om die waarskynlikheid van UE as 'n funksie van RBER te teken en het geen teken van 'n korrelasie gevind nie.
Ons het dus tot die gevolgtrekking gekom dat RBER nie 'n betroubare maatstaf vir UE-voorspelling is nie. Dit kan beteken dat die mislukkingsmeganismes wat tot RBER lei, verskil van dié wat lei tot onkorrekbare foute (bv. foute in individuele selle teenoor groter probleme wat met die hele toestel voorkom).
5.3. Onregstelbare foute en slytasie.
Aangesien slytasie een van die groot probleme met flitsgeheue is, toon Figuur 6 die daaglikse waarskynlikheid van onregstelbare aandrywingfoute teenoor PE-siklusse.
Fig 6. Daaglikse waarskynlikheid van voorkoms van onkorrekbare foute van die aandrywer, afhangende van PE-siklusse.
Ons let daarop dat die waarskynlikheid van UE voortdurend toeneem met die ouderdom van die stasie. Soos met RBER, is die groei egter stadiger as wat gewoonlik aanvaar word: die grafieke toon dat UE's lineêr groei met PE-siklusse, nie eksponensieel nie.
Die twee gevolgtrekkings wat ons vir RBER gemaak het, is ook van toepassing op UE's: eerstens is daar geen duidelike toename in die moontlikheid van foute nadat die PE-sikluslimiet bereik is nie, soos in Figuur 6 vir die MLC-D-model, waarvan die PE-sikluslimiet 3000 is. Tweedens, die foutkoers verskil vir verskillende modelle, selfs binne dieselfde klas. Hierdie verskille is egter nie so groot soos vir RBER nie.
Ten slotte, ter ondersteuning van ons bevindinge in afdeling 5.2, het ons gevind dat binne dieselfde klas modelle (MLC vs. SLC), die modelle met die laagste RBER-waardes vir 'n gegewe aantal PE-siklusse nie noodwendig dié met die laagste is nie. waarskynlikheid van UE-voorkoms. Byvoorbeeld, meer as 3000 PE-siklusse, MLC-D-modelle het RBER-waardes 4 keer laer as MLC-B-modelle gehad, maar die waarskynlikheid van UE met dieselfde aantal PE-siklusse vir MLC-D-modelle was effens hoër as vir MLC -B modelle.
Figuur 7. Maandelikse waarskynlikheid van voorkoms van onkorrekbare aandrywingfoute as 'n funksie van die teenwoordigheid van vorige foute van verskillende tipes.
5.4. Onregstelbare foute en werklading.
Om dieselfde redes dat werklading RBER kan beïnvloed (sien afdeling 4.2.3), kan daar ook verwag word dat dit UE's sal beïnvloed. Byvoorbeeld, aangesien ons opgemerk het dat leesoortredingsfoute RBER affekteer, kan lees ook die kans op onregstelbare foute verhoog.
Ons het 'n gedetailleerde studie van die werkladingsimpak op UE's gedoen. Soos opgemerk in Afdeling 5.1, het ons egter nie 'n verband tussen UE en die aantal leeswerk gevind nie. Ons het dieselfde ontleding vir skryf- en uitveebewerkings herhaal en weer geen korrelasie gesien nie.
Let daarop dat dit met die eerste oogopslag blyk te weerspreek ons vorige waarneming dat onkorrekbare foute korreleer met PE-siklusse. Daarom kan 'n mens 'n korrelasie met die aantal skrywes en uitvee verwag.
In ons ontleding van die impak van PE-siklusse het ons egter die aantal onregstelbare foute in 'n gegewe maand vergelyk met die totale aantal PE-siklusse wat die aandrywer oor sy leeftyd tot op datum ervaar het om die effek van slytasie te meet. Wanneer ons na die werkladingsimpak gekyk het, het ons gekyk na die maande van aandrywing wat die meeste lees/skryf/uitvee in 'n spesifieke maand gehad het, wat ook 'n groter kans gehad het op onregstelbare foute, d.w.s. ons het nie die totale getal in ag geneem nie. van lees/skryf/vee uit.
As gevolg hiervan het ons tot die gevolgtrekking gekom dat leesoortredingsfoute, skryfoortredingsfoute en onvolledige uitveefoute nie die hooffaktore in die ontwikkeling van onkorrekbare foute is nie.
Dankie dat jy by ons gebly het. Hou jy van ons artikels? Wil jy meer interessante inhoud sien? Ondersteun ons deur 'n bestelling te plaas of by vriende aan te beveel, 30% afslag vir Habr-gebruikers op 'n unieke analoog van intreevlakbedieners, wat deur ons vir jou uitgevind is: (beskikbaar met RAID1 en RAID10, tot 24 kerne en tot 40 GB DDR4).
Dell R730xd 2 keer goedkoper? Net hier in Nederland! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - vanaf $99! Lees van
Bron: will.com