ਫਲੈਸ਼ ਮੈਮੋਰੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ: ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ. ਭਾਗ 2. USENIX ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਦੀ XIV ਕਾਨਫਰੰਸ। ਫਾਈਲ ਸਟੋਰੇਜ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ

ਫਲੈਸ਼ ਮੈਮੋਰੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ: ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ. ਭਾਗ 1. USENIX ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਦੀ XIV ਕਾਨਫਰੰਸ। ਫਾਈਲ ਸਟੋਰੇਜ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ

4.2.2. RBER ਅਤੇ ਡਿਸਕ ਦੀ ਉਮਰ (PE ਚੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ)।

ਚਿੱਤਰ 1 RBER ਅਤੇ ਉਮਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਬੰਧ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡਿਸਕ ਦੇ ਕਿੰਨੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਸਬੰਧ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਡਰਾਈਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ PE ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਲਈ RBER PE ਚੱਕਰਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਬੰਧ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਪਹਿਨਣ 'ਤੇ ਉਮਰ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੱਟ-ਆਫ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ PE ਚੱਕਰ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਡੇਸੀਲਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਾਰੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪਹਿਲੇ ਕੰਟੇਨਰ ਵਿੱਚ ਡਿਸਕ ਲਾਈਫ ਦੇ ਸਾਰੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। PE ਚੱਕਰ ਵੰਡ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਡੈਸੀਲ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਅੱਗੇ। ਅਸੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕੰਟੇਨਰ ਦੇ ਅੰਦਰ PE ਚੱਕਰ ਅਤੇ RBER ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਕਾਫ਼ੀ ਛੋਟਾ ਹੈ (ਕਿਉਂਕਿ ਹਰੇਕ ਕੰਟੇਨਰ ਸਿਰਫ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ), ਅਤੇ ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਕੰਟੇਨਰ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ RBER ਅਤੇ ਡਿਸਕ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ।

ਅਸੀਂ ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸਬੰਧ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਡਰਾਈਵਾਂ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਸਾਰੇ ਡਰਾਈਵ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਡਰਾਈਵ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਇਸਦੇ RBER (ਸਬੰਧੀ ਗੁਣਾਂਕ 0,2 ਤੋਂ 0,4 ਤੱਕ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਬੰਧ ਸੀ। ).

ਚੌਲ. 3. RBER ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਡਿਸਕਾਂ ਲਈ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਸਕ ਦੀ ਉਮਰ RBER ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਪਹਿਨਣ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੇ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।

ਅਸੀਂ "ਨੌਜਵਾਨ" ਉਮਰ ਵਿੱਚ ਡ੍ਰਾਈਵ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਦਿਨਾਂ ਨੂੰ 1 ਸਾਲ ਤੱਕ ਅਤੇ 4 ਸਾਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਮਰ ਦੀ ਡ੍ਰਾਈਵ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਦਿਨਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡ ਕੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਰਾਈਵ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਦੇ ਆਰ.ਬੀ.ਈ.ਆਰ. PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਮੂਹ। ਚਿੱਤਰ 3 MLC-D ਡਰਾਈਵ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ PE ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਡਿਸਕਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ RBER ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਅੰਤਰ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ।

ਇਸ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉਮਰ, ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਡਿਸਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਦਿਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪੀ ਗਈ, RBER 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ, PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮੈਮੋਰੀ ਸੈੱਲ ਵਿਅਰ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਲੀਕਾਨ ਦੀ ਉਮਰ, ਡਿਸਕ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਪਹਿਰਾਵੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ।

4.2.3. RBER ਅਤੇ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ।

ਬਿੱਟ ਤਰੁਟੀਆਂ ਨੂੰ ਚਾਰ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:

1. ਸਟੋਰੇਜ਼ ਗਲਤੀਆਂ ਰੀਟੈਨਸ਼ਨ ਗਲਤੀਆਂ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮੈਮੋਰੀ ਸੈੱਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਗੁਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
   ਰੀਡ ਡਿਸਟਰਬ ਗਲਤੀਆਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੀਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਨਾਲ ਲੱਗਦੇ ਸੈੱਲ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ;
2. ਡਿਸਟਰਬ ਗਲਤੀਆਂ ਲਿਖੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੀਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਨੇੜਲੇ ਸੈੱਲ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ;
3. ਅਧੂਰੀ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਜਦੋਂ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਸੈੱਲ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਮਿਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਪਿਛਲੀਆਂ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ (ਰੀਡ ਡਿਸਟਰਬ, ਰਾਈਟ ਡਿਸਟਰਬ, ਅਧੂਰਾ ਮਿਟਾਉਣਾ) ਵਰਕਲੋਡ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਹਨ, ਇਸਲਈ RBER ਅਤੇ ਵਰਕਲੋਡ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਸਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੁਟੀ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਚਲਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, "ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਫਲੈਸ਼ ਮੈਮੋਰੀ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦਾ ਅਧਿਐਨ" (MEZA, J., WU, Q., KUMAR, S., MUTLU, O." ਵਿੱਚ ਫਲੈਸ਼ ਮੈਮੋਰੀ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਅਧਿਐਨ. ਫੀਲਡ।" 2015 ACM SIGMETRICS ਇੰਟਰਨੈਸ਼ਨਲ ਕਾਨਫਰੰਸ ਔਨ ਮਾਪ ਐਂਡ ਮਾਡਲਿੰਗ ਔਫ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ, ਨਿਊਯਾਰਕ, 2015, SIGMETRICS '15, ACM, pp. 177-190) ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਰੀਡਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਮੂਲੀ ਹਨ।

ਚਿੱਤਰ 1 ਡਿਸਕ ਜੀਵਨ ਦੇ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ RBER ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਉਸੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਨ, ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਬੰਧ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ MLC - B ਲਈ 0,2 ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਅਤੇ SLC-B ਲਈ 0,6 ਤੋਂ ਵੱਧ)। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਸੈਕਸ਼ਨ 4.2.2 ਵਿੱਚ ਵਰਕਲੋਡ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਿਛਲੇ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਡ੍ਰਾਈਵ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਕੰਟੇਨਰ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵਰਕਲੋਡ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਡਿਸਕ ਲਾਈਫ ਦੇ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਰੀਡ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਉਸ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ RBER ਮੁੱਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ MLC-B ਅਤੇ SLC-B ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹੇ, ਭਾਵੇਂ PE ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੀ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਸਮਕਾਲੀ ਲਿਖਤਾਂ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਸੰਖਿਆ 'ਤੇ ਰੀਡਜ਼ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ ਕਿ RBER ਅਤੇ ਰੀਡ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ SLC-B ਮਾਡਲ ਲਈ ਸਹੀ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 1 RBER ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੇ ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਅਸੀਂ ਪੜ੍ਹਨ, ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਉਹੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਹਰਾਇਆ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਦੇ ਹਾਂ ਕਿ PE ਚੱਕਰਾਂ ਅਤੇ ਰੀਡਜ਼ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਕੇ, RBER ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਸਬੰਧ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਡਿਸਕ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਰੀਡ ਉਲੰਘਣਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ RBER 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਕੋਈ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ RBER ਲਿਖਣ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਅਧੂਰੀ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਇਆ ਹੈ।

4.2.4 RBER ਅਤੇ ਲਿਥੋਗ੍ਰਾਫੀ।

ਆਬਜੈਕਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡ੍ਰਾਈਵ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ MLC ਜਾਂ SLC ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ RBER ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। (ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਲਿਥੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਸਾਰਣੀ 1 ਦੇਖੋ)।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 2nm ਲਿਥੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਾਲੇ 34 SLC ਮਾਡਲਾਂ (ਮਾਡਲ SLC-A ਅਤੇ SLC-D) ਵਿੱਚ ਇੱਕ RBER ਹੈ ਜੋ 2nm ਮਾਈਕ੍ਰੋਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨਿਕ ਲਿਥੋਗ੍ਰਾਫੀ (ਮਾਡਲ SLC-B ਅਤੇ SLC-C) ਵਾਲੇ 50 ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਹੈ। MLC ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ਼ 43nm ਮਾਡਲ (MLC-B) ਵਿੱਚ ਮੱਧਮ RBER ਹੈ ਜੋ ਕਿ 50nm ਲਿਥੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਾਲੇ ਦੂਜੇ 3 ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ 50% ਵੱਧ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, RBER ਵਿੱਚ ਇਹ ਅੰਤਰ 4 ਦੇ ਇੱਕ ਫੈਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਵਧਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡਰਾਈਵਾਂ ਦੇ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 2 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪਤਲੀ ਲਿਥੋਗ੍ਰਾਫੀ MLC ਡਰਾਈਵਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ eMLC ਡਰਾਈਵਾਂ ਦੇ ਉੱਚ RBER ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਬੂਤ ਹਨ ਕਿ ਲਿਥੋਗ੍ਰਾਫੀ RBER ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

4.2.5 ਹੋਰ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ.

ਅਸੀਂ RBER ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਤਰੁਟੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਯੋਗ ਤਰੁਟੀਆਂ, ਸਮਾਂ ਸਮਾਪਤੀ ਤਰੁਟੀਆਂ, ਆਦਿ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੀ RBER ਮੁੱਲ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਤਰੁਟੀਆਂ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਬਾਅਦ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 1 ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਦਾ RBER ਭਵਿੱਖੀ RBER ਮੁੱਲਾਂ (0,8 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਹਿ-ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ) ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਾ-ਸੁਧਾਰਣਯੋਗ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ RBER (ਚਿੱਤਰ 1 ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੱਜੇ ਸਮੂਹ) ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਬੰਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਲਈ, ਸਹਿ-ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ ਹੋਰ ਵੀ ਘੱਟ ਹੈ (ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ)। ਅਸੀਂ ਇਸ ਪੇਪਰ ਦੇ ਸੈਕਸ਼ਨ 5.2 ਵਿੱਚ RBER ਅਤੇ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਹੋਰ ਪੜਚੋਲ ਕੀਤੀ ਹੈ।

4.2.6 ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ.

ਸਾਨੂੰ ਸਬੂਤ ਮਿਲੇ ਹਨ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਕਾਰਕ ਹਨ ਜੋ RBER 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਾਡਾ ਡੇਟਾ ਖਾਤਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡਿਸਕ ਮਾਡਲ ਲਈ RBER ਉਸ ਕਲੱਸਟਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਿਸਕ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਉਦਾਹਰਨ ਚਿੱਤਰ 4 ਹੈ, ਜੋ RBER ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲੱਸਟਰਾਂ (ਡੈਸ਼ਡ ਲਾਈਨਾਂ) ਵਿੱਚ MLC-D ਡਰਾਈਵਾਂ ਲਈ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ (ਠੋਸ ਲਾਈਨ) ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਇਸ ਮਾਡਲ ਲਈ RBER ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਅੰਤਰ ਉਦੋਂ ਵੀ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਸਕ ਦੀ ਉਮਰ ਜਾਂ ਰੀਡ ਦੀ ਗਿਣਤੀ।

ਇਸਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਕਲੋਡ ਦੀ ਕਿਸਮ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਲੱਸਟਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਰਕਲੋਡ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰੀਡ/ਰਾਈਟ ਅਨੁਪਾਤ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ RBER ਹੈ।

ਚੌਲ. 4 ਏ), ਬੀ). ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਲਈ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੱਧ RBER ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਲਈ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ 'ਤੇ ਰੀਡ/ਰਾਈਟ ਅਨੁਪਾਤ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚਿੱਤਰ 4(b) MLC-D ਡਰਾਈਵ ਮਾਡਲ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੇ ਰੀਡ/ਰਾਈਟ ਅਨੁਪਾਤ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੜ੍ਹਨ/ਲਿਖਣ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਾਡਾ ਡੇਟਾ ਖਾਤਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਕਾਰਕ ਜਾਂ ਹੋਰ ਬਾਹਰੀ ਵਰਕਲੋਡ ਪੈਰਾਮੀਟਰ।

4.3 ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਟਿਕਾਊਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ RBER।

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਮ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਵੇਲੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੈਸਟ, ਪ੍ਰਵੇਗਿਤ ਟਿਕਾਊਤਾ ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸਾਲਿਡ-ਸਟੇਟ ਸਟੋਰੇਜ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ।
ਗੂਗਲ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਲਈ ਆਮ ਪ੍ਰਵੇਗਿਤ ਟੈਸਟ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਫੀਲਡ RBER ਮੁੱਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, eMLC-a ਮਾਡਲ ਲਈ, ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਲਿਤ ਡਿਸਕਾਂ ਲਈ ਮੱਧਮਾਨ RBER (ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ 600 ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਈ) 1e-05 ਸੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਆਰ.ਬੀ.ਈ.ਆਰ. ਮੁੱਲ 4000 ਤੋਂ ਵੱਧ PE ਚੱਕਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਟੈਸਟਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ RBER ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ RBER ਮੁੱਲ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਕੁਝ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, MLC-B ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 60% ਡਰਾਈਵਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ 80% ਡਰਾਈਵਾਂ ਵਿੱਚ ਖਰਾਬ ਬਲਾਕ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੇਜ਼ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਛੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤੀ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਡਰਾਈਵਾਂ PE ਚੱਕਰ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੀਆਂ। eMLC ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ, ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਰਾਈਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾ-ਸੁਧਾਰਨਯੋਗ ਗਲਤੀਆਂ ਆਈਆਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਅਜਿਹੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ 15000 PE ਚੱਕਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਈਆਂ।

ਅਸੀਂ ਪਿਛਲੇ ਖੋਜ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਗਏ RBER ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖਿਆ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸੀ, ਅਤੇ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ ਕਿ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸੀਮਾ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਸੀ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਲ.ਐਮ. Grupp ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ 2009 -2012 ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਡਰਾਈਵਾਂ ਲਈ RBER ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਜੋ PE ਚੱਕਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਾਡੇ ਕੰਮ (25-50nm) ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਿਥੋਗ੍ਰਾਫ਼ੀ ਆਕਾਰਾਂ ਵਾਲੇ SLC ਅਤੇ MLC ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ, RBER ਮੁੱਲ 1e-08 ਤੋਂ 1e-03 ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡ੍ਰਾਈਵ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ RBER ਮੁੱਲ 1e- ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। 06.

ਸਾਡੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, PE ਸਾਈਕਲ ਸੀਮਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਵਾਲੇ ਤਿੰਨ ਡਰਾਈਵ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ 3e-08 ਤੋਂ 8e-08 ਤੱਕ ਦੇ RBERs ਸਨ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸਾਡੀਆਂ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਘੱਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ 16 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ RBER ਦੇ 95ਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਸਾਡੇ ਮੁੱਲ ਅਜੇ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਹਨ।

ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸਲ ਫੀਲਡ RBER ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਵੇਗਿਤ ਟਿਕਾਊਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਨ, ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਹੋਰ ਖੋਜ ਪੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਟੈਸਟਾਂ ਤੋਂ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਸਮਾਨ ਉਪਕਰਣਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ RBERs ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਫੀਲਡ RBER ਮੁੱਲਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਜੋ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਟਿਕਾਊਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

5. ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ।

ਇਸ ਪੇਪਰ ਦੇ ਸੈਕਸ਼ਨ 3 ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਗਲਤ ਗਲਤੀਆਂ (UEs) ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਚਰਚਾ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ UE ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕਿਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਇਹ RBER ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਅਤੇ UE ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

5.1 UBER ਅਨੁਪਾਤ ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਯੋਗ ਤਰੁਟੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲਾ ਮਿਆਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ UBER ਨਾ-ਸੁਧਾਰਣਯੋਗ ਬਿੱਟ ਅਸ਼ੁੱਧੀ ਦਰ ਹੈ, ਯਾਨੀ, ਪੜ੍ਹੇ ਗਏ ਬਿੱਟਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਯੋਗ ਬਿੱਟ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ।

ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹੇ ਗਏ ਬਿੱਟਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਲਈ ਇਸ ਸੰਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਆਮ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਠੀਕ ਕਰਨ ਯੋਗ ਤਰੁਟੀਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ​​ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਵੇਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਰੀਡਜ਼ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਬੰਧਿਤ ਪਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਸਪੀਅਰਮੈਨ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ 0.9 ਤੋਂ ਵੱਧ)। ਅਜਿਹੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਖਰਾਬ ਬਿੱਟ ਵੀ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ECC ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਰੇਕ ਰੀਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਖਰਾਬ ਬਿੱਟ ਵਾਲੇ ਸੈੱਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਰੰਤ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਡਿਸਕ ਸਿਰਫ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਖਰਾਬ ਬਿੱਟਾਂ ਵਾਲੇ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਦੀਆਂ ਹਨ)।

ਇਹੀ ਧਾਰਨਾ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇੱਕ ਨਾ-ਸੁਧਾਰਣਯੋਗ ਗਲਤੀ ਨੁਕਸਾਨੇ ਗਏ ਬਲਾਕ ਦੀ ਹੋਰ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪਤਾ ਲੱਗਣ 'ਤੇ, ਅਜਿਹਾ ਬਲਾਕ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ।

ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਰਸਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਡਿਸਕ ਲਾਈਫ ਦੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਰੀਡ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ (ਪੀਅਰਸਨ, ਸਪੀਅਰਮੈਨ, ਕੇਂਡਲ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। , ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ। ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਗਲਤ ਗਲਤੀ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖਿਆ (ਅਰਥਾਤ, ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਡਿਸਕ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਘਟਨਾ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਬੰਧ।
ਸਾਨੂੰ ਰੀਡ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਦਾ ਕੋਈ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ। ਸਾਰੇ ਡਰਾਈਵ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ, ਸਹਿ-ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ 0.02 ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਸਨ, ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੇ UE ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵਾਧਾ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿਉਂਕਿ ਰੀਡ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ।

ਇਸ ਪੇਪਰ ਦੇ ਸੈਕਸ਼ਨ 5.4 ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਵੀ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨਾਲ ਕੋਈ ਸਬੰਧ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਲਈ UBER ਦੀ ਵਿਕਲਪਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਜੋ ਕਿ ਰੀਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਲਿਖਣ ਜਾਂ ਮਿਟਾਉਣ ਵਾਲੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਧਾਰਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਦਾ ਕੋਈ ਅਰਥ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਦੇ ਹਾਂ ਕਿ UBER ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਿਵਾਏ ਸ਼ਾਇਦ ਜਦੋਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਯੋਗਕਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਰੀਡ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ UBER ਨੂੰ ਫੀਲਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਉੱਚ ਰੀਡ ਕਾਉਂਟ ਵਾਲੀਆਂ ਡਰਾਈਵਾਂ ਲਈ ਗਲਤੀ ਦਰ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਰੀਡ ਕਾਉਂਟ ਵਾਲੀਆਂ ਡਰਾਈਵਾਂ ਲਈ ਗਲਤੀ ਦਰ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਾ ਦੇਵੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਰੀਡ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗਲਤ ਗਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

5.2 ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ RBER।

RBER ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਤੱਥ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਡਰਾਈਵ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਮਾਪ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ. ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, 2008 ਵਿੱਚ N. Mielke et al ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ RBER ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਗਲਤੀ ਦਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ ਸੀ। ਉਦੋਂ ਤੋਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੇ ਸਮਾਨ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ RBER ਅਤੇ ECC ਕਿਸਮ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਗਲਤੀ ਦਰ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ।

ਇਸ ਸੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ RBER ਗਲਤ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਚਿੱਤਰ 5a ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ, ਜੋ ਕਿ ਪਹਿਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਡਰਾਈਵ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਮੱਧਮ RBER ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪਲਾਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਯੋਗ UE ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਹੋਇਆ ਸੀ। ਇਹ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਏ ਗਏ 16 ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਸਾਰਣੀ 1 ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

ਚੌਲ. 5 ਏ. ਔਸਤ RBER ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਰਾਈਵ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ।

ਚੌਲ. 5 ਬੀ. ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਰਾਈਵਾਂ ਲਈ ਮੱਧਮਾਨ RBER ਅਤੇ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਯੋਗ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ।

ਯਾਦ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕੋ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਇੱਕੋ ECC ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ECC ਅੰਤਰਾਂ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਹਨ। ਅਸੀਂ RBER ਅਤੇ UE ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਸਬੰਧ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ। ਅਸੀਂ 95ਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਾਲੇ RBER ਬਨਾਮ UE ਸੰਭਾਵਨਾ ਲਈ ਉਹੀ ਪਲਾਟ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਈ ਸਬੰਧ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ।

ਅੱਗੇ, ਅਸੀਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਿਸਕਾਂ ਦੀ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲਰਿਟੀ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਇਆ, ਭਾਵ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਕਿ ਕੀ ਅਜਿਹੀਆਂ ਡਿਸਕਾਂ ਸਨ ਜਿੱਥੇ ਉੱਚ RBER ਮੁੱਲ ਉੱਚ UE ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਚਿੱਤਰ 5b MLC-c ਮਾਡਲ ਦੀ ਹਰੇਕ ਡਰਾਈਵ ਲਈ UEs ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਮੱਧ RBER ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਨਤੀਜੇ 95ਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ RBER ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਸਮਾਨ)। ਦੁਬਾਰਾ ਫਿਰ, ਅਸੀਂ RBER ਅਤੇ UE ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਸਬੰਧ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਟੀਕ ਟਾਈਮਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਕਿ ਕੀ ਉੱਚ RBER ਨਾਲ ਡ੍ਰਾਈਵ ਦੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਹੀਨੇ ਉਹਨਾਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੌਰਾਨ UEs ਹੋਏ ਸਨ। ਚਿੱਤਰ 1 ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਚੁੱਕਾ ਹੈ ਕਿ ਨਾ-ਸੁਧਾਰਣਯੋਗ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਅਤੇ RBER ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੈ। ਅਸੀਂ RBER ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ UE ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਸਬੰਧ ਦਾ ਕੋਈ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਦੇ ਹਾਂ ਕਿ RBER UE ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਫਲਤਾ ਵਿਧੀਆਂ ਜੋ RBER ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿਧੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਯੋਗ ਤਰੁਟੀਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੈੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਤਰੁਟੀਆਂ ਬਨਾਮ ਪੂਰੀ ਡਿਵਾਈਸ ਨਾਲ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ)।

5.3 ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਖਰਾਬ ਹੋ ਜਾਣਾ।

ਕਿਉਂਕਿ ਵੇਅਰਆਉਟ ਫਲੈਸ਼ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਚਿੱਤਰ 6 PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਡਰਾਈਵ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 6. PE ਚੱਕਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗਲਤ ਡ੍ਰਾਈਵ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸੰਭਾਵਨਾ।

ਅਸੀਂ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡਰਾਈਵ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਨਾਲ UE ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ RBER ਦੇ ਨਾਲ, ਵਾਧਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਨੇ ਜਾਣ ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਗ੍ਰਾਫ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ UE PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰੇਖਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਦੇ ਹਨ।

RBER ਲਈ ਅਸੀਂ ਜੋ ਦੋ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢੇ ਹਨ ਉਹ UEs 'ਤੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਪਹਿਲਾ, PE ਚੱਕਰ ਦੀ ਸੀਮਾ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗਲਤੀ ਸੰਭਾਵੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਾਧਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ MLC-D ਮਾਡਲ ਲਈ ਚਿੱਤਰ 6 ਵਿੱਚ ਜਿਸਦੀ PE ਚੱਕਰ ਸੀਮਾ 3000 ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਦੂਜਾ। , ਗਲਤੀ ਦਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕੋ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਅੰਤਰ RBER ਲਈ ਇੰਨੇ ਵੱਡੇ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸੈਕਸ਼ਨ 5.2 ਵਿੱਚ ਸਾਡੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਕਲਾਸ (MLC ਬਨਾਮ SLC) ਦੇ ਅੰਦਰ, PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੰਖਿਆ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ RBER ਮੁੱਲਾਂ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੋਣ। UE ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 3000 ਤੋਂ ਵੱਧ PE ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ, MLC-D ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ RBER ਮੁੱਲ MLC-B ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ 4 ਗੁਣਾ ਘੱਟ ਸਨ, ਪਰ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ UE ਸੰਭਾਵਨਾ MLC-B ਨਾਲੋਂ MLC-D ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੀ। ਮਾਡਲ

ਚਿੱਤਰ 7. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਡ੍ਰਾਈਵ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਮਾਸਿਕ ਸੰਭਾਵਨਾ।

5.4 ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ।

ਉਹਨਾਂ ਹੀ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਜੋ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ RBER ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਸੈਕਸ਼ਨ 4.2.3 ਦੇਖੋ), ਇਹ UE ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਰੀਡ ਉਲੰਘਣਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ RBER ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਰੀਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵੀ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਅਸੀਂ UE 'ਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੈਕਸ਼ਨ 5.1 ਵਿੱਚ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ UE ਅਤੇ ਰੀਡ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਬੰਧ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ। ਅਸੀਂ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਉਹੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਹਰਾਇਆ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਈ ਸਬੰਧ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ।
ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਸਾਡੇ ਪਿਛਲੇ ਨਿਰੀਖਣ ਦਾ ਖੰਡਨ ਕਰਦਾ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਾ-ਸੁਧਾਰਨ ਯੋਗ ਤਰੁਟੀਆਂ PE ਚੱਕਰਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਕੋਈ ਵੀ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਬੰਧ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਸਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਨਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ PE ਚੱਕਰਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਡਰਾਈਵ ਨੇ ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਦੌਰਾਨ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਅਸੀਂ ਡਰਾਈਵ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰੀਡ/ਰਾਈਟ/ਰਾਈਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੀ ਵੱਧ ਸੀ, ਅਰਥਾਤ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖਿਆ। ਪੜ੍ਹਨ/ਲਿਖਣ/ਮਿਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ।

ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਿੱਟੇ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚੇ ਕਿ ਉਲੰਘਣਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ, ਉਲੰਘਣਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਲਿਖਣਾ, ਅਤੇ ਅਧੂਰੀਆਂ ਮਿਟਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਰਹਿਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਧੰਨਵਾਦ। ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਲੇਖ ਪਸੰਦ ਹਨ? ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਆਰਡਰ ਦੇ ਕੇ ਜਾਂ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਕੇ ਸਾਡਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ, ਪ੍ਰਵੇਸ਼-ਪੱਧਰ ਦੇ ਸਰਵਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਐਨਾਲਾਗ 'ਤੇ ਹੈਬਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ 30% ਦੀ ਛੂਟ, ਜਿਸਦੀ ਖੋਜ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ: VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 ਕੋਰ) 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps ਤੋਂ $20 ਜਾਂ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਪੂਰੀ ਸੱਚਾਈ? (RAID1 ਅਤੇ RAID10 ਦੇ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ, 24 ਕੋਰ ਤੱਕ ਅਤੇ 40GB DDR4 ਤੱਕ)।

Dell R730xd 2 ਗੁਣਾ ਸਸਤਾ? ਇੱਥੇ ਹੀ 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 ਟੀਵੀ $199 ਤੋਂ ਨੀਦਰਲੈਂਡ ਵਿੱਚ! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - $99 ਤੋਂ! ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ ਡੇਲ R730xd E5-2650 v4 ਸਰਵਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਕਲਾਸ 9000 ਯੂਰੋ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੇ ਇੱਕ ਪੈਸੇ ਲਈ?

ਸਰੋਤ: www.habr.com