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Diese
Erfindung betrifft im allgemeinen Ereigniszähltechniken und insbesondere
die Anwendung derartiger Techniken auf Halbleiterspeichersysteme,
im Wesentlichen auf nicht-flüchtige
Flash elektrisch löschbare,
programmierbare Nur-Lese-Speicher (EEPROMs).
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Flash
EEPROM Systeme werden in einer umfangreichen Vielfalt von Anwendungen
verwendet, im Wesentlichen, wenn diese in einer gekapselten Karte
verpackt sind, die herausnehmbar mit einem Hostsystem verbunden
ist. Derzeitige kommerzielle Speicherkartenformate umfassen die
CompactFlash (CF), MultiMediaCard (MMC) und Secure Digital (SD)
der Personal Computer Memory Card International Association (PCMCIA).
Ein Anbieter dieser Karten ist SanDisk Corporation, Anmelderin dieser
Erfindung. Hostsysteme, mit denen derartige Karten verwendet werden,
sind Personal Computer, Notebook Computer, tragbare Computergeräte, Kameras,
Audioabspielgeräte
und Ähnliches.
Flash EEPROM Systeme werden auch als in Hostsystemen eingebettete
Massenspeicher verwendet.
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Derartige
nicht-flüchtige
Speichersysteme enthalten ein Array von Speicherzellen, Peripherieschaltungen
zum Betrieb und einen Systemcontroller. Der Controller steuert die
Kommunikation mit dem Hostsystem und den Betrieb des Speicherzellenarrays,
um Benutzerdaten zu speichern und abzurufen. Die Speicherzellen sind
in Zellblöcken
gruppiert, wobei ein Zellblock die kleinste Gruppe von Zellen ist,
die gleichzeitig löschbar sind.
Vor dem Schreiben von Daten in einen oder mehrere Zellblöcke werden
diese Zellblöcke
gelöscht.
Benutzerdaten werden typischerweise zwischen dem Host und Speicherarray
in Sektoren transferiert. Ein Sektor Benutzerdaten kann jede geeignete
Größe haben,
vorzugsweise kleiner oder gleich der Kapazität des Speicherblocks, was oft
die Standardlaufwerksektorgröße ist,
die 512 Bytes beträgt.
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In
einer kommerziellen Architektur ist die Speichersystemblockgröße bemessen,
um einen Sektor Benutzerdaten zuzüglich Overheaddaten zu speichern,
wobei die Overheaddaten Informationen enthalten wie etwa einen Fehlerkorrekturcode
(ECC) für
die im Block gespeicherten Daten, einen Zähler für die Anzahl, wie oft der Block
gelöscht
und reprogrammiert wurde, Defekte und andere physikalische Informationen
des Speicherzellenblocks sowie die auf den Block anzuwendenden Programmier-
und/oder Löschspan nungen.
Verschiedene Implementierungen dieses nicht-flüchtigen Speichersystemtyps
werden in den folgenden US-Patenten und anhängigen Anmeldungen beschrieben.
US-Patente 5,172,338 ,
5,602,987 ,
5,315,541 ,
5,200,959 ,
5,270,979 ,
5,428,621 ,
5,663,901 ,
5,532,962 ,
5,430,859 und
5,712,180 sowie US-Patentanmeldung
Nummer 08/910,947, angemeldet am 07.08.1999 und erteilt als
US-Patent Nummer 6,222,762 sowie
09/343,328, angemeldet am 30.06.1999 und erteilt als
US-Patent Nummer 6,151,248 . In einer
weiteren kommerziellen Architektur werden die Overheaddaten für eine große Anzahl
von Blöcken,
die Benutzerdaten speichern, zusammen in Tabellen in anderen Blöcken gespeichert.
Diese Overheaddaten enthalten einen Zähler für die Anzahl, wie oft einzelne
Benutzerdatenblöcke
gelöscht
und re-programmiert worden sind. Ein Beispiel eines derartigen Systems
ist in US-Patentanmeldung Nummer 09/505,555, angemeldet am 17.02.2000
und erteilt als
US-Patent Nummer
6,426,893 , beschrieben. Noch ein weiterer Typ nicht-flüchtiger
Speichersysteme verwendet eine größere Speicherzellenblockgröße, die
mehrere Sektoren von Benutzerdaten speichert.
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Die
Anzahl der Lösch/Re-Programmier-Zyklen,
die sich in einzelnen Speicherblöcken
ereignet haben (deren "Experience
Count"), wird oft
in einem Flashspeichersystem aus einem oder mehreren Gründen aufbewahrt.
Ein Grund dafür
ist es zu Ermitteln, wann ein Block das Ende seiner Lebensdauer
erreicht hat, um diesen durch einen anderen Block auszutauschen,
indem dieser aus dem System gemappt wird, bevor dieser durch übermäßigen Gebrauch
ausfällt.
Dies ist beispielsweise in
US-Patent
Nummer 5,043,940 beschrieben. Derzeitige Floating Gate
Speicherzellen haben eine Lebensdauer von mehreren Hunderttausend
bis zu einer Million Lösch/Re-Programmier-Zyklen,
die häufig
größer als
die Anzahl der Blöcke
ist, die in den meisten Anwendungen während der Nutzungsdauer des
Speichers Zyklen durchlaufen. Jedoch können andere intensivere reprogrammierende
Anwendungen derartige Anzahlen erreichen. Ein weiterer Grund für das Beobachten der
Block Experience Counts besteht darin, um in der Lage zu sein, das
Mapping von Daten in die verschiedenen Blöcke zu verändern, um deren Ermüdung auszugleichen,
bevor diese ihr Lebensdauerende erreichen, als eine Art und Weise
um die Lebensdauer des Speichersystems zu verlängern. Beispiele für derartige
Wear Leveling Techniken werden in
US-Patent
Nummer 6,081,447 aufgeführt.
Ein noch weiterer Grund für
ein Bewahren der Block Experience Counts besteht darin, um in der
Lage zu sein, Programmier- und andere Betriebsspannungen anzupassen,
um die auftreten Veränderungen
der Charakteristika der Speicherzellen zu berücksichtigen, wenn die Anzahl
der Lösch/Re-Programmier-Zyklen
ansteigt.
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Gemäß der vorliegenden
Erfindung wird ein Verfahren zum Betrieb eines komprimierten Zählers eines auftretenden
Ereignisses zur Verfügung
gestellt, das sich während
eines Betriebes eines elektronischen Systems wiederholt, umfassend
generieren einer Zufallszahl beim einzelnen Auftreten des Ereignisses,
ermitteln, wann eine generierte Zufallszahl mit zumindest einem
vorgegebenen Wert übereinstimmt,
und als Antwort darauf, dass die generierte Zufallszahl mit zumindest
einem vorgegebenen Wert übereinstimmt,
aktualisieren eines komprimierten Zählers des Ereignisses im elektronischen
System.
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Gemäß der vorliegenden
Erfindung wird ferner ein Flash EEPROM System zur Verfügung gestellt,
das eine Vielzahl von Blöcken
von nicht-flüchtigen
Speicherzellen enthält,
wobei die Zellen in einzelnen Blöcken gleichzeitig
löschbar
sind, und ein einen Mikroprozessor enthaltenden Controller, der
Programmieren von Daten in adressierte Blöcke von Speicherzellen steuert,
Lesen von Daten aus adressierten Blöcken von Speicherzellen steuert
und Löschen
von Daten von einem oder mehreren jeweils adressierten Blöcken von
Speicherzellen steuert. Speicherung wird in der Vielzahl von Speicherzellblöcken zur
Verfügung
gestellt, die Zähler
bewahren, die mit den einzelnen Speicherzellenblöcken in Zusammenhang stehen.
Das System umfasst auch einen ein Zahlengenerator, der als Antwort
auf einen oder mehrere der adressierten Blöcke, die gelöscht werden,
zufällig
eine Zahl generiert, und einen ein Komparator, der zumindest einen
der Zähler
hervorruft, der mit einem oder mehreren adressierten Blöcken in
Zusammenhang steht, die gelöscht
oder aktualisiert werden, wenn die generierte Zufallszahl mit einem
vorgegebenen Wert zumindest mit einer von möglichen vom Zufallsgenerator
generierten Zahlen übereinstimmt.
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Anstatt
jedes Auftreten eines Ereignisses zu beobachten, wird nur jedes
Mal vermerkt, wenn eine große
Anzahl von Ereignissen aufgetreten ist. Ein Vorteil besteht darin,
dass ein komprimierter Zähler
R, der die Anzahl von aufgetretenen Ereignissen A repräsentiert,
weniger häufig
aktualisiert werden muss, als wenn jedes der Ereignisse gezählt wird.
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Ein
weiterer Vorteil besteht darin, dass bei einem binären Zählsystem
eine geringere Anzahl von Bits erforderlich sind, um einen Zähler R beizubehalten,
der für
eine größe re Anzahl
von Ereignissen A repräsentativ
ist. Eine bevorzugte Technik zum Beibehalten des komprimierten Zählers R
beinhaltet ein Einführen
einer Wahrscheinlichkeit P, dass der komprimierte Zähler R jedes
Mal aktualisiert wird, wenn das zu überwachende Ereignis auftritt.
Dies läuft
auf ein Aktualisieren des komprimierten Zählers R im Durchschnitt einmal
für jede 1/P-te
Anzahl von aktuellen Ereignissen hinaus. Diese Wahrscheinlichkeit
wird vorzugsweise so gewählt,
um zweckmäßig unabhängig vom
Betrieb eines Systems zu sein, in dem die Ereignisse auftreten,
so dass der Einfluss des Systembetriebes auf die Aktualisierungsfrequenz
des komprimierten Zählers
R minimiert wird. In den hier beschriebenen spezifischen Beispielen
wird diese Technik zum Überwachen
der Anzahl eines sich wiederholenden Ereignisses verwendet, das
als Teil eines Betriebes eines elektronischen Systems auftritt.
Bevorzugt wird ein Zufallszahlengenerator verwendet, um zu Ermitteln,
wann der komprimierte Zähler
R der Anzahl der Ereignisse aktualisiert wird, wobei in der Praxis üblicherweise
ein Pseudo-Zufallszahlengenerator verwendet wird. Wenn das Ereignis
auftritt, wird eine Zufallszahl generiert, vorzugsweise jedes Mal,
wenn das Ereignis auftritt. Eine der Zufallszahlen ist vorzugsweise
als ein Trigger vorgesehen, um zu bewirken, dass der komprimierte
Zähler
R aktualisiert wird, wie zum Beispiel durch Inkrementieren zur darauf
folgenden Zahl. Dies wird im Durchschnitt einmal alle N Ereignisse
auftreten, wobei N die mögliche
Gesamtanzahl von verschiedenen Zufallszahlen ist, die im Laufe der
Zeit vom Zufallszahlengenerator generiert werden. Anstelle, dass
jedes Auftreten des Ereignisses gezählt wird, wird daher der komprimierte
Zähler
R durchschnittlich einmal alle N Ereignisse aktualisiert, und dieser
Zähler
repräsentiert
die Anzahl von Ereignissen, die durchschnittlich aufgetreten sind.
Oder anders ausgedrückt
beträgt
die Wahrscheinlichkeit P, dass ein Auftreten eines Ereignisses darauf hinausläuft, dass
der komprimierte Zähler
R aktualisiert wird, 1/N. Ein Produkt von R und N ergibt, falls
dies benötigt
wird, die Anzahl der sich ereigneten aktuellen Ereignisse A innerhalb
einer Bandbreite des wahrscheinlichen Fehlers, die proportional
zu 1/P ist, das heißt,
dass der wahrscheinliche Fehler ansteigt, da N mit P = 1/N ansteigt.
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Diese
Techniken haben besondere Anwendungen auf digitale Speichersysteme.
Im Beispiel von den im Abschnitt Hintergrund der Erfindung beschriebenen
nicht-flüchtigen
Flash Speichersystemen muss die Aktualisierung des komprimierten
Zählers
R eines Ereignisses, wie zum Beispiel das Löschen/Re-Programmier-Ereignis,
weniger häufig
erfolgen, so dass weniger Zeit von anderen Operationen des Speichers
beansprucht wird. Dies führt
dazu, dass derartige andere Operationen, wie beispielsweise Benutzerdatenprogrammierung
schneller erfolgen. Die Anzahl der erforderlichen Bits zum Speichern
des Zählers
für jeden
der Blöcke wird
auch signifikant reduziert. Ferner wird die Komplexität des Betriebes
des Speichersystems reduziert, wenn es nicht erforderlich ist, jedes
Auftreten des Ereignisses zu zählen.
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Bei
einer Anwendung dieser Technik zum Aufrechterhalten eines Experience
Count (manchmal "Hot" Count genannt) der
Anzahl der in einem Flash Speicher auftretenden Lösch- und
Re-Programmier-Zyklen wird die Anzahl N als ein kleiner Teil von
M gewählt,
wobei M die erwartete Lebensdauer des Speichers im Hinblick auf
eine maximale Anzahl von Lösch/Re-Programmier-Zyklen
ist, die eine Speicherzelle sicher durchlaufen kann, bevor Gefahr
eines sehr ineffizienten Betriebes oder eines vollständigen Ausfalls
besteht. Obwohl es der resultierende komprimierte Zähler R nicht
ermöglicht,
die Anzahl von vorgekommen Ereignissen A genau zu kennen, erhöht sich
seine relative Genauigkeit, weil die Anzahl von Ereignissen A ansteigt
und insbesondere wenn das Ende M der Lebenszeit des Speicherblocks
allmählich
erreicht wird. Die für
die Experience Count erforderliche Byteanzahl der Speicherkapazität kann signifikant
reduziert werden, da der maximale komprimierte Zähler R während der Lebensdauer des Speichers
eher gleich M geteilt durch N ist, als M im Falle, bei dem jedes
Löschereignis
gezählt
wird. Da das Aktualisieren des komprimierten Zählers nur einmal bei vielen Löschereignissen
erfolgt, wird die gesamte Leistungsfähigkeit des Speichers verbessert.
Darüber
hinaus ist es einfacher das Speichersystem zu betreiben und zu debuggen.
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Die
Wahrscheinlichkeit P, dass ein bestimmtes von derartigen Ereignissen
verursacht, dass der komprimierte Zähler aktualisiert wird, muss
nicht zwangläufig
für die
gesamte Zeit, in der die Ereignisse des Speichers oder anderer elektronischer
Systeme gezählt
werden, mit dem gleichen Wert beibehalten werden, aber kann stattdessen
beispielsweise als Funktion der Anzahl der Ereignisse A, die überwacht
werden, variiert werden. Insbesondere wenn erwünscht wird, einen präziseren
komprimierten Zähler
R für die
Lösch/Re-Programmier-Ereignisse
eines Flash Speichers bei niedrigen Werten des aktuellen Zählers A
zu erhalten, wird die Wahrscheinlichkeit P zu Beginn des Betriebes
auf hohen Werten gehalten und wird während der Lebensdauer des Speichers
reduziert, während
der aktuelle Zähler
A zunimmt. Als ein spezifisches Beispiel ist dies insbesondere dann
nützlich,
wenn der komprimierte Zähler
R vom System dazu verwendet wird, die auf die Speicherzellen angewendeten
Spannungen eines bestimmten Blockes während dessen Programmierung
und/oder Löschen
zu steuern, da diese Spannungen bei niedrigen Pegeln des aktuellen
Experience Count A oft verändert
werden. Diese Fähigkeit
wird zur Verfügung
gestellt, ohne dass mehr Bits zum Speichern des komprimierten Zählers für die einzelnen
Blöcke
verwendet werden müssen.
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Zusätzliche
Aspekte, Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung sind in
der folgenden Beschreibung von spezifischen repräsentativen Ausgestaltungen
enthalten, deren Beschreibung in Zusammenhang mit den zugehörigen Zeichnungen
gesehen werden sollte.
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1 ist
ein schematisches Blockdiagramm eines Speichersystems, in dem die
Ereignisüberwachung der
vorliegenden Erfindung enthalten ist.
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2 ist
ein Blockdiagramm, das konzeptionell den Betrieb des Speichersystems
von 1 veranschaulicht, um einen komprimierten Zähler von
sich im Speichersystem auftretenden Ereignissen zu bewahren.
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3 veranschaulicht
eine Form einer nicht-flüchtigen
Speicherung im Speicher von 1 eines komprimierten
Zählers
der Ereignisse gemäß den in 2 gezeigten
Techniken.
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4 veranschaulicht
eine weitere Form einer nicht-flüchtigen
Speicherung im Speicher von 1 eines
komprimierten Zählers
der Ereignisse gemäß den in 2 gezeigten
Techniken.
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5 ist
ein Flussdiagramm eines spezifischen Beispiels des Speichersystembetriebes
von 1 in Anlehnung an 2.
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6 ist
eine mit dem Betriebsbeispiel von 5 verwendete
Tabelle.
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7 zeigt
einen Vergleich von zwei Binärzahlen,
die im Beispiel von 5 verwendet werden, und
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8 ist
eine weitere im Beispiel von 5 verwendete
Tabelle.
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1 ist
ein Diagramm einiger der Hauptkomponenten eines typischen nichtflüchtigen
Speichersystems. Ein Controller 11 kommuniziert mit einem
Hostsystem über
Leitungen 13. Der Controller 11, der sich in seinem
eigenen integrierten Schaltungschip befinden kann, kommuniziert über Leitung 15 mit
einem oder parallel mit mehreren nichtflüchtigen Speichern, wobei ein
Speicher 17 dargestellt ist. Der Speicher 17 enthält ein Speicherzellenarray
und zugehörige
Peripherieschaltungen 37, die zusammen mit einem Controllerinterface 39 auf
einem separaten integrierten Schaltungschip ausgestaltet sein kann.
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Benutzerdaten
werden in diesem Beispiel zwischen dem Controller 11 und
dem Speicher 17 über
die Leitungen 15 transferiert. Der Speicher 17 wird
vom Controller adressiert. Insbesondere kann der Datenbus in den
Leitungen 15 ein Byte breit sein. Das in 1 gezeigte
Speichersystem kann als Teil eines Hostsystems eingebettet sein
oder in einer Karte eingekapselt sein, wie zum Beispiel eine Karte,
die einen der zuvor genannten Kartenstandards erfüllt. Im
Falle einer Karte enden die Leitungen 13 in externen Anschlüssen auf
der Karte zum Anschließen
mit einem komplementären
Sockel im Innern eines Hostsystems. Obwohl die Verwendung eines
Controllerchips und mehrere Speicherchips typisch ist, besteht die
Tendenz selbstverständlich
darin, weniger separate Chips für
ein derartiges System durch Kombinieren der Schaltungen zu verwenden.
Eine beispielhafte Kapazität
des dargestellten Speichers 17 beträgt 256 MBits, was auf diese
Weise nur zwei derartige Speicherchips zuzüglich dem Controllerchip erfordert,
um ein nicht-flüchtiges
Speichersystem zu bilden, das eine Datenkapazität von 64 Megabyte aufweist.
Die Verwendung eines Speicherchips mit einer kleineren Kapazität führt zu einem
Speichersystem mit geringerer Kapazität, wobei ein 8 Megabyte System
ein gängiges Beispiel
ist. Umgekehrt führt
die Verwendung von Speicherchips mit einer höheren Bitspeicherdichte und/oder die
Verwendung von mehreren Speicherchiparrays in einem System zu einem
Speicher mit höherer
Kapazität. Derartige
Speichersysteme bis zu 1,3 Gigabyte und mehr sind zweckmäßig.
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Der
Controller 11 enthält
einen Microprozessor oder einen Microcontroller 23, der über eine
Controllerinterfacelogik 25 mit internen Speichern und
Interfaces mit externen Komponenten verbunden ist. Ein Programmspeicher 27 speichert
die Firmware und Software, auf die vom Microcontroller 23 zugegriffen
wird, um den Speichersystembetrieb zu kontrollieren, um Daten aus
den verbundenen Speicherarray(s) zu lesen und um diese Daten zum
Host zu übertragen,
um Daten vom Host in das Speicherarray(s) zu schreiben, und um andere Überwachungs-
und Steuerfunktionen durchzuführen.
Der Speicher 27 kann ein flüchtiger re-programmierbarer
Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM) sein, der mit Daten aus einer
Art nicht-flüchtigem
Speicher initialisiert wird, einem nicht-flüchtigen Speicher, der nicht
re-programmierbar ist (ROM), ein einmalig programmierbarer Speicher
(OTP) oder ein re-programmierbares Flash EEPROM System. Falls der
Speicher 27 reprogrammierbar ist, kann der Controller so
konfiguriert sein, um dem Hostsystem zu ermöglichen, diesen zu programmieren.
Ein Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM) 29 wird dazu
verwendet, neben anderen Daten, Datentabellen vom nicht-flüchtigen
Speicher zu lesen, auf die während
Lese- und Schreiboperationen zugegriffen wird.
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Eine
Logikschaltung 31 kommuniziert mit den Hostkommunikationsleitungen 13,
während
eine andere Logikschaltung 33 mit dem Speicherarray(s) über die
Leitungen 15 kommuniziert. Ein weiterer Speicher 35 wird
als ein Puffer verwendet, um temporär Benutzerdaten zu speichern,
die zwischen dem Hostsystem und dem Speicher 17 transferiert
werden. Die Speicher im Controller sind gewöhnlich flüchtig, abgesehen von denen,
die Betriebsfirmware speichern, da Speicher mit schnellem Zugriff
und anderen gewünschten
Charakteristika für
effiziente Controlleroperationen diese Charakteristika haben. Die
mehreren flüchtigen
Speicher können
in geeigneter Weise physikalisch in einem einzelnen Speicher kombiniert
werden.
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Die
Logikschaltung 39 des Speichers 17 kommuniziert
mit dem Controller über
die Leitungen 15. Der Zweck der Logikschaltung 39 besteht
darin, Signale für
die Speicherzellenarrays 37 zu generieren, die über separate
Busse und Kontrollleitungen übergeben
werden. Verschiedene Kontrollsignale werden in Leitungen 41 zur
Verfügung
gestellt. Ein Datenbus 45 überträgt Benutzerdaten, die in den
nicht-flüchtigen
Speicher programmiert oder daraus gelesen werden, und ein Adressbus 47 überträgt die Adressen
des Speicherteiles, der zum Lesen von Benutzerdaten, Schreiben von
Benutzerdaten oder Löschen
von Speicherzellblöcken
adressiert wird. Eine Spannungssteuerschaltung 43 stellt
als Antwort auf Kontrollsignale in den Schaltungen 41 verschiedene
Spannungen und Ströme über Leitungen 49 zur
Verfügung,
die zum Betrieb des Speicherzellenarrays 37 erforderlich
sind. Darin sind Spannungen an Bitleitungen und Gates des Speicherzellenarrays 37 enthalten,
die zum Programmieren, Lesen oder Löschen derjenigen Zellen geeignet
sind, die über
eine Adresse in Leitungen 47 adressiert werden.
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In
einer typischen Flash Speicherimplementierung sind die Speicherzellen
des Arrays in Blöcke
unterteilt, wobei jeder Block die kleinste löschbare Einheit von Speicherzellen
ist, und alle Zellen in einem einzelnen Block gleichzeitig löschbar sind.
Typischerweise wird eine Anzahl von Blöcken zur gleichen Zeit gelöscht und Programmieren
von Daten in das Speicherarray erfolgt in Blöcken, die zuvor gelöscht worden
sind. In einem Beispiel speichert jeder Block 512 Bytes
Benutzerdaten zuzüglich
einer Anzahl von Overheaddatenbytes, die mit den Benutzerdaten in
Zusammenhang stehen und/oder mit dem Speicherzellenblock in Zusammenhang stehen,
in denen die Overheaddaten gespeichert werden. Ein derartiger Block
besteht in einer spezifischen Implementierung aus zwei Reihen von
Speicherzellen. In einem anderen Beispiel speichert jeder Block
32768 (= 64 × 512)
Bytes Benutzerdaten zuzüglich
Overheaddaten. Als Alternative dazu, die Overheaddaten in den gleichen
Blöcken
wie die Benutzerdaten zu speichern, können einige oder alle Overheaddaten
in anderen Blöcken
gespeichert werden, die für
diesen Zweck geeignet sind.
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Eins
der Elemente von Overheadinformationen, das mit jedem Block von
Flash Speichern in einer Anzahl von EEPROM Systemen in Zusammenhang
steht, ist die Anzahl der Lösch/Re-Programmier-Zyklen,
die der Block erfahren hat. Dieser Block Experience Count ist für viele
Zwecke nützlich,
wobei die Hauptzwecke zuvor beschrieben worden sind. Wenn zum Vermerken
entweder eines Lösch-
oder Re-Programmier-Ereignisses
des Blockes ein Block Experience Count aktualisiert wird, wird der
für den
Block im nicht-flüchtigen
Speicher gespeicherte Block Experience Count zuerst gelesen und
in einem temporären
Speicher gespeichert, der üblicherweise
ein flüchtiger
Speicher im Controller ist. Um das Auftreten eines folgenden Ereignisses
zu repräsentieren,
wird dieser Zähler
dann aktualisiert, zum Beispiel durch Inkrementieren des Zählers um
eins und dann wird der aktualisierte Zähler zurück in den nicht-flüchtigen
Speicherblock geschrieben. Dies involviert eine signifikante Anzahl
von Operationen, die Zeit erfordern und sich somit auf die Leistungsfähigkeit
des Speichersystems negativ auswirken.
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Gemäß einer
Hauptimplementierung der vorliegenden Erfindung werden die Experience
Counts nicht jedes Mal aktualisiert, wenn deren zugehörige Blöcke gelöscht und
reprogrammiert werden. Stattdessen wird ein komprimierter Zähler weniger
häufig
mit einer durchschnittlichen Rate aktualisiert, die über eine
proportionale Konstante mit der Rate der Lösch-/Re-Programmier-Ereignisse,
die gezählt
werden, in Beziehung steht. Wenn zum Beispiel ein Flash Speicher
eine Lebensdauer von ungefähr
10.000.000 Lösch/Re-Programmier-Zyklen
hat und der komprimierte Zähler
nur einmal in ungefähr
4000 Zyklen aktualisiert wird, dann wird der Aktualisierungsprozess
nur 1/4000 so häufig
beim Auftreten einer großen
Anzahl von Zyklen auftreten. Der Betrag der zum Aktualisieren des
komprimierten Experience Count verwendete Zeit während des Betriebes des Speichers
ist signifikant geringer, als wenn ein Experience Count bei jedem
Ereignis aktualisiert wird. Außerdem
wird die zum Speichern des Zählers
erforderliche Bitanzahl signifikant reduziert, so dass der zum Beibehalten
des Zählers
belegte Speicherraum im nichtflüchtigen
Speicher signifikant reduziert wird. Wenn zum Beispiel ein aktueller
Zähler
von 1.000.000 Zyklen gespeichert wird, sind etwa 3 Byte für jeden
Block erforderlich, um jede Zahl von 1 bis 1.000.000 zu zählen. Falls
hingegen nur ein Durchschnitt von jedem 4000-ten Ereignis gezählt wird, beträgt der maximale
Zähler
ungefähr
250 und dies kann in einem Byte gespeichert werden. Die Einsparungen
des Overhead-Speicherplatzes betragen in diesem Beispiel somit zwei
Bytes pro Block
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Ein
Anhaltspunkt für
die aktuelle Anzahl von Ereignissen, die ein Block erlebt hat, ist
in diesem Beispiel immer durch Multiplizieren des Zählers mit
4000 verfügbar,
aber die im Controllerspeicher 27 gespeicherte Firmware
arbeitet als Anhaltspunkt für
die Nutzung der einzelnen Blöcke
vorzugsweise direkt mit dem komprimierten Zähler. Die selben Vorteile einer
erhöhten
Leistungsfähigkeit
und einer reduzierten erforderlichen Speicherkapazität ergeben
sich durch Reduzieren der Aktualisierungsfrequenz zur Überwachung
des Zählers
des Auftretens jedes anderen Ereignisses, ob in einem nicht-flüchtigen
Speicher oder in einem anderem elektronischen System.
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Eine
bevorzugte Technik zum Beibehalten des komprimierten Zählers beinhaltet
ein Generieren einer Reihe von Zufallszahlen, wobei eine Zahl als
Antwort auf jedes neues Ereignis generiert wird, und der komprimierte
Zähler
jedes Mal aktualisiert wird, wenn die generierte Zufallszahl gleich
einer vorgegebenen Auswahl von diesen Zahlen ist. Wenn zum Beispiel
ein Generator von Zufallszahlen von 1 bis 4000 zum Einsatz kommt, wobei
jedes Mal eine neue Zahl generiert wird, wenn das Ereignis eintritt,
und eine bestimmte Zahl, angenommen 2750, selektiert wurde, um den
beibehaltenden Zähler
zu aktualisieren, wenn dieses Ereignis auftritt, wird der komprimierte
Zähler
jedes Mal aktualisiert, wenn die Ausgabe des Zufallszahlengenerators
gleich 2750 ist. Durchschnittlich wird dies einmal für alle 4000
Ereignisse auftreten. Obwohl es keinen präzisen Zusammenhang zwischen
der Anzahl der aufgetretenen Ereignisse und dem komprimierten Zähler vorhanden
ist, besteht eine Korrelation, insbesondere nach einer großen Anzahl
von Ereignissen. Es hat sich erwiesen, dass die Genauigkeit des
komprimierten Zählers
für die
Zwecke des beschriebenen Beispiels ausreichend ist, insbesondere
nachdem mehrere Hunderttausend Ereignisse aufgetreten sind. In der
beschriebenen beispielhaften Anwendung wird die Information des
Experience Count besonders nützlich,
um zu Ermitteln, wann es erforderlich ist, einzelne Speicherblöcke auszutauschen.
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2 veranschaulicht
als Beispiel konzeptionell diesen Prozess, der im nichtflüchtigen
Speichersystem von 1 implementiert ist. Ein Zufallszahlengenerator 51 gibt
in Leitungen 52 jedes Mal eine neue Zufallszahl aus, wenn
ein Inkrementierungspuls in einer Leitung 53 angelegt wird.
Der Inkrementierungspuls tritt jeweils zu Beginn eines Spannungspulses
in der Leitung 49 auf, wenn ein Kommando in Leitungen 41 eine Löschoperation
bezeichnet. Diese dargestellte Kombination von Signalen soll von
einem AND-Gate 54 identifiziert werden. Während eines
derartigen Lösch-Spannungspulses
werden eine oder mehrere Speicherzellenblöcke 38 des Speichers 37 gleichzeitig
gelöscht,
was durch eine Adresse in Leitung 47 angegeben wird. In einer
spezifischen Implementierung werden 16 Blöcke gleichzeitig gelöscht. Typischerweise
wird ein einzelner Lösch-Spannungspuls
angelegt.
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Eine
Zahl im Satz von Zahlen, die mit dem Zufallszahlengenerator in Zusammenhang
steht, ist an einem vorgegebenen Ort, mit 55 bezeichnet,
im System auf eine nichtflüchtige
Weise gespeichert. Jede neue Zahl in den Leitungen 52,
die vom Zufallszahlengenerator 51 generiert wird, wird
mit der im Speicher 55 gespeicherten Zahl mit einem Komparator 57 verglichen.
Wenn die zwei Zahlen übereinstimmen,
verursacht ein Signal in einer Leitung 59, dass der komprimierte
Zähler
R für jeden
der Blöcke,
die zurzeit gelöscht
werden, aktualisiert wird. Wenn der Vergleich negativ ist (d. h.
die zwei Zahlen stimmen nicht überein),
was während der
meisten Zeit der Fall sein wird, findet keine Aktualisierung statt.
Dieser Vergleich kann unter Verwendung von logischen Gattern in
Hardware, Software oder Firmware in Abhängigkeit von den Geschwindigkeitserfordernissen,
des Bedarfs an Flexibilität
und Kostengesichtspunkten implementiert werden.
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In
einer Ausgestaltung werden die Zähler
für eine
Anzahl von Benutzerdatenblöcken
in einem einzelnen aus einer Vielzahl von reservierten Blöcken beibehalten,
wie zum Beispiel ein reservierter Block 61. Die Gliederung
der Datenstruktur für
einen reservierten Block ist in 3 angegeben.
Mehrere Byte Overheaddaten werden in einem derartigen Block für jeden
aus einer großen
Anzahl von anderen Blöcken,
die Benutzerdaten speichern, beibehalten, wobei diese Anzahl von
der Kapazität
der verschiedenen Blöcke
abhängt.
Zum Beispiel enthalten die Overhead- ("OH")
Daten für
Speicherzellblock 2 ein Byte 63 des komprimierten
Zählers, der
aktualisiert wird, wenn eine Übereinstimmung
zwischen dem Output des Zufallszahlengenerators 52 und der
gespeicherten Zahl 55 auftritt.
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In
einer weiteren Ausgestaltung werden anstelle, dass die Zähler in
einem separaten reservierten Block 61 beibehalten werden,
diese als ein Teil der Blöcke
gespeichert, für
welche die Zähler
beibehalten werden. Mit Bezug auf 4 wird beispielsweise
ein komprimiertes Zählbyte 65 als
Teil von Overheaddaten 67 für einen Speicherzellenblock 1 gespeichert,
wobei die Mehrzahl der Zellen im Block Benutzerdaten speichern. Somit
wird, wenn eine Anzahl von Blöcken
gemeinsam gelöscht
wird, der komprimierte Zähler
von jedem Block aktualisiert, wenn zur Zeit der Löschoperation
die Zufallszahl 52 mit der in 55 gespeicherten übereinstimmt.
Zu diesem Zeitpunkt wird nichts mit dem komprimierten Zähler anderer
Blöcke
getan, die nicht gelöscht
werden.
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In
einer noch weiteren Ausgestaltung werden die Zähler in einem Block gespeichert,
der exklusiv zum Speichern der Zähler
und keiner anderen Art von Overheaddaten vorgesehen sind.
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Der
Zufallszahlengenerator 51 kann gemäß einer von vielen bekannten
Hardwareund/oder Softwaretechniken implementiert werden. In einer
spezifischen Implementierung wird die Funktion des Zufallszahlengenerators 51 durch
den Microcontroller 23 des Speichercontrollers 11 (1)
durchgeführt.
Der Microcontroller 23 befindet sich während der Zeitdauer eines Löschimpulses
generell im Leerlauf, so dass dieser während derartiger Pulse dazu
verwendet werden kann, eine neue Zufallszahl 52 zu generieren
und diese Zahl mit der vorgegebenen Zahl 55 zu vergleichen,
ob eine Übereinstimmung
besteht oder nicht. Dazu wird ein Standard-Schiebe und exklusiv-ODER
Algorithmus verwendet, wobei ein 32 Bit Wert im Controller RAM 29 gespeichert
wird und eine 12 Bit Zufallszahl (durch diese Technik eigentlich
pseudo-zufällig)
in Leitungen 52 als Antwort auf jedes Löschkommando generiert. Eine
12 Bit Zahl stellt 4096 unterschiedliche mögliche Kombinationen zur Verfügung. Falls
die Lebensdauer des Speichers ungefähr eine Million Zyklen beträgt, wird
ein Bit den komprimierten Zähler
speichern, der für
die aktuelle Anzahl der Ereignisse repräsentativ ist. Beim Auftreten jedes
Löschereignisses
beträgt
die Wahrscheinlichkeit P, dass die generierte Zufallszahl 52 mit
der in 55 gespeicherten Zahl übereinstimmt 1 zu 4096.
-
Der
Zufallszahlengenerator, um mehr Details zur Verfügung zu stellen, verwendet
ein 32 Bit Schieberegister, das im Controller RAM 29 (1)
ausgebildet ist. Jede neue Zufallszahl wird durch wiederholtes Ausführen einer
exklusiv-ODER Operation auf das zweite und dritte Bit mit dem niedrigsten
Stellenwert des Schieberegisters angewendet und das resultierende
Bit wird in das Bit mit dem höchsten
Stellenwert des Schieberegisters während einer Schiebeoperation
aller 32 Bit des Schieberegisters eingegeben. Um eine neue 16 Bit Zufallszahl
zu generieren, wird diese Operation 16 mal wiederholt. Dann werden
die 4 Bits mit dem höchsten Stellenwert
des Schieberegisters mit den 16 Bits mit dem niedrigsten Stellenwert
des Schieberegisters durch Durchführen einer AND Operation der
16 Bits mit dem niedrigsten Stellenwert des Schieberegisters und
der hexadezimalen Zahl OFFFh (0000 1111 1111 1111 in binärer Form)
maskiert. Jedes Mal, wenn die 12 Bits mit dem niedrigsten Stellenwert
des Schieberegisters den Wert 000h (0000 0000 0000 in binärer Form)
annehmen, wird der Output der logischen UND Operation eins und es
gibt einen Treffer (Übereinstimmung)
in dem Sinne, dass bei derartigen Ereignissen der komprimierte Zähler R inkrementiert
wird. Falls alle 32 Bits des Schieberegisters jemals Null werden,
werden von diesem Punkt an alle nachfolgend generierten Zufallszahlen auch
Null. Falls dies geschieht, erhält
der Zufallszahlengenerator einen neuen Startwert.
-
Es
ist zu beachten, dass die Wahrscheinlichkeit P mit anderen Mitteln
als dem oben speziell beschriebenen Zufallszahlengenerator 51 generiert
werden kann. Beispiele dafür
sind die Verwendung von Systemrauschen, Tunnelereignissen in Einzelelektronenbauelementen,
radioaktiver Zerfall in einem bestimmte Zeitintervall und andere
Ereignisse, die zufällig
in irgendeiner Hardware, Firmware oder Software auftreten. Andere
geeignete Techniken zum Generieren von Zufallszahlen zum Entwickeln
eines Startwertes, um den Zufallszahlengenerator 51 zu
initialisieren, werden zusätzlich
nachstehend beschrieben.
-
Nachdem
das Speichersystem initialisiert ist, ist es aufgrund des Einschaltens
aus einem nicht-eingeschalteten Zustand erforderlich, den Zufallszahlengenerator 51 auf
einen Anfangswert zu setzen, um den Ablauf zu starten. Dies wird
durch eine Startwertquelle 71 durchgeführt, die von einem initialisierenden
Signal in Leitung 75 getriggert wird, um dem Zufallszahlengenerator 51 einen
anfänglichen
Startwert 73 zur Verfügung zu
stellen.
-
Es
existieren viele alternative Startwertquellen, die verwendet werden
können.
Eine besteht darin, auf eine nicht-flüchtige Art und Weise den letzten
Wert 52 des Zufallszahlengenerators 51 während des
Betriebes des Speichersystems vor der Initialisierung zu speichern.
Der Zufallszahlengenerator 51 wird dann dazu gezwungen,
mit diesem gespeicherten Wert zu beginnen. Aber die Verwendung einer
Zufallszahl oder nicht-korrelierten Quelle von Zahlen als Startwert
arbeitet auch zufriedenstellend. In Systemen, die eine Zeituhr enthalten,
ist die generierte Zeit eine pseudo-zufällige Zahlenfolge, wobei die
zur Zeit des Initialisieren vorhandene Zahl als Startwert für den Zufallszahlengenerator 51 verwendet
wird. Alternativ kann ein zweiter Zufallsgenerator mit dem gleichen
oder einem anderen Design als der Zufallsgenerator 51 verwendet
werden, um einen Startwert zu selektieren. Für den speziell oben beschriebenen
Zufallszahlengenerator beinhaltet die Verwendung eines neuen Startwertes
Initialisieren aller 32 Bits des Schieberegisters.
-
Eine
noch weitere alternative Technik zum Generieren eines Startwertes
involviert Lesen von Benutzerdaten in einem Block des Speichers,
die in einer normalen Art und Weise gelesen werden können. Um
jedoch einen höheren
Grad der Zufälligkeit
für den
Fall zu gewährleisten,
dass sich die Daten zwischen Initialisierungen nicht verändern, wird
dieses Lesen in einer spezifischen Implementierung mit Grenz-Schwellwerten durchgeführt, die
durch weit über
das Maß der
normalerweise zum Lesen von Daten verwendete Beträge voneinander
getrennt sind. Dies ist aufgrund der Grenzlage der Lesevorgänge beabsichtigt,
um zu gewährleisten, dass
viele Fehler beim Lesen der Daten auftreten werden, vorzugsweise
in einer Art und Weise, dass zumindest einige der gleichen Daten
zu unterschiedlichen Zeitpunkten unterschiedlich gelesen werden.
Um die Zufälligkeit
der Startwerte weiter zu erhöhen,
kann aus diesen absichtlich fehlerhaft gelesenen Daten Adressen eines
zweiten Blocks generiert werden, und die Daten im zweiten Block
werden auf die gleiche Weise gelesen, die wahrscheinlich die Daten
fehlerhaft liest. Dies kann für
eine weitere Anzahl von Zyklen fortgesetzt werden, falls eine zusätzliche
Sicherheit für
Zuverlässigkeit
gewünscht
wird.
-
In
der oben stehenden Beschreibung wurde angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit
P für das
Auftreten einer Übereinstimmung
während
der gesamten Lebensdauer des Speichersystems gleich bleibt. Es kann
jedoch Anwendungen geben, bei denen es erwünscht ist, die Wahrscheinlichkeit
P auf eine Art und Weise zu variieren, wie zum Beispiel als Antwort
auf relevante sich verändernde
Bedingungen oder als Antwort auf ein auftretendes Ereignis. Falls
es erwünscht
ist, kann diese Wahrscheinlichkeit durch Verändern der Anzahl vorgegebener
Zahlen im Speicher 55, mit denen jede der Zufallszahlen 52 vom
Zufallszahlengenerator 51 verglichen werden, verändert werden.
Der komprimierte Zähler
wird jedes Mal aktualisiert, wenn eine Übereinstimmung der generierten
Zufallszahl mit einer, zwei oder sogar mehreren vorgegebenen Zahlen
im Speicher 55 besteht. Da die Anzahl von vorgegebenen
Zahlen im Speicher 55 verändert wird, die für den Vergleich
mit dem Output der Zufallszahlen des Generators 51 zur
Verfügung
gestellt werden, ändert
sich die Wahrscheinlichkeit P, dass für eine Zufallszahl eine Übereinstimmung
auftritt.
-
Als
eine Alternative zum Andern der Anzahl gespeicherter vorgegebener
Zahlen, die verglichen werden, um die Wahrscheinlichkeit zu verändern, kann
die Bitanzahl einer einzelnen Zahl im Speicher 55 und die individuellen
Zufallszahlen, die verglichen werden, in einem digitalen System
verändert
werden. Falls zum Beispiel der Zufallszahlen-Output 52 des
Zufallszahlengenerators 51 12 Bits beträgt und die in 55 gespeicherte vorgegebene
Zahl auch 12 Bits hat, tritt die geringste Wahrscheinlichkeit für eine Übereinstimmung
(eins zu 4096) auf, wenn ein positiver Vergleich aller 12 Bits erforderlich
ist. Aber falls, als weiteres Beispiel, nur zwei Bits in der gleichen
Speicherstelle jeder Zahl verglichen werden, besteht eine viel höhere Wahrscheinlichkeit für eine Übereinstimmung
(eins zu vier) infolge jedes Vergleiches. Das verändert tatsächlich die
Gesamtzahl von möglichen
verschiedenen Zufallszahlen, die vom Zufallszahlengenerator generiert
werden können,
und ändert
auf diese Weise die Wahrscheinlichkeit, dass eine Zufallszahl mit
der vorgegebenen Zahl übereinstimmt.
Die Bitanzahl der zwei Zahlen, die verglichen werden, und somit
die Gesamtanzahl von möglichen Zugfallszahlen
wird mit Firmware oder einer Pro grammsteuerung als Antwort auf eine
Auswahl eines Benutzers einfach verändert oder automatisch als
Antwort auf eine Änderung,
die in einer anderen Bedingung oder Ereignis des Speichersystems
detektiert wird, verändert.
-
Eine
spezifische Anwendung in einem Flash Speichersystem, die Wahrscheinlichkeit
eines Auftretens einer Übereinstimmung
zu verändern,
wird mit Bezug auf das Flussdiagramm von 5 beschrieben.
Diese Betriebsweise inkrementiert den komprimierten Zähler R häufiger bei
niedrigen Zahlen von R, die gewöhnlich niedrigeren
Anzahlen der aktuellen Zähler
von A entsprechen, als bei größeren Zahlen,
was dazu führt,
dass der komprimierte Zähler
R genauer den aktuellen Zähler
A der niedrigeren Zahlen darstellt. Die Auflösung des komprimierten Zählers R
wird somit bei niedrigen Zahlen verbessert. Dies ist möglich, ohne
dass die Anzahl von erforderlichen Bits erhöht werden muss, die zum Speichern
des komprimierten Zählers
R notwendig sind, indem anfänglich
große
Werte von P bei kleinen Werten von R verwendet werden, und bei höheren Werten von
R zu kleineren Werten von P fortgeschritten wird (kann kleiner als
1/4096 werden und zwar 1/32768). Durch Verwenden dieses Ansatzes
kann ein Integer R im Intervall von 0 bis 255 1 Million Zählerstände für den hohen
Zählbereich
und ebenso einstellige Zählerstände für den niedrigen
Zählbereich
repräsentieren.
In dem hier beschriebenen Flash EEPROM System kann die Gesamtanzahl
von binären
Zufallszahlen-Bits, die mit der gleichen Bitanzahl der vorgegebenen
Zahl verglichen werden, dazu vorgesehen werden, eine Funktion des Wertes
des komprimierten Zählers
R von jedem Block zu sein, der gelöscht wird.
-
In
dem spezifischen Beispiel, das mit Bezug auf 5–8 beschrieben
wird, um dieses Merkmal zu veranschaulichen, haben beide Zufallszahlen 52,
die vom Generator 51 (2) generierte
Zahl und die gespeicherte vorgegebene Zahl 55, eine Länge von
16 Bits. Eine unterschiedliche Bitanzahl wird vom Komparator 57 in
Anhängigkeit
vom Wert des komprimierten Zählers
R verglichen. Weniger Bits werden bei niedrigeren Werten des komprimierten
Zählers
R verglichen (somit eine höhere
Wahrscheinlichkeit für
das Auftreten einer Übereinstimmung)
als bei höheren
Werten (wo die Wahrscheinlichkeit eines Auftretens einer Übereinstimmung geringer
ist). Der komprimierte Zähler
R wird nur in einem Byte gespeichert, das einen Bereich von 0–255 hat.
-
Mit
Bezug auf 5 besteht ein erster Schritt 71 in
einer Zusammenfassung des Prozesses darin, zu ermitteln, wann eine
Löschoperation
durchgeführt
wird. Wenn dies in einem Schritt 73 auftritt, wird der
Zufallszahlengenerator 51 dazu veranlasst, eine Zufallszahl 52 zu
generieren (siehe auch 7). In einem nächsten Schritt 75 wird
der komprimierte Zähler
R für die
Blöcke,
die momentan zum Löschen
adressiert sind, aus seinem nicht-flüchtigen Register 61 gelesen.
Dies ist in 2 nicht gezeigt, aber es versteht
sich, dass dies im Microcontroller 23 (1)
implementiert ist, der vorzugsweise auch die in 2 dargestellte
Verarbeitung durchführt.
Eine wie in 6 dargestellte Tabelle 6 ist
in einem nicht-flüchtigen
Speicher des Controllers zur Verwendung während eines anschließenden Schrittes 77 gespeichert.
Die durch diese Tabelle repräsentierte Logik
kann in Hardware, Firmware oder Software implementiert sein.
-
Die
Bitanzahl der Zahlen 52 und 55 (7),
die verglichen werden sollen, wird durch Nachschlagen des gelesenen
komprimierten Zählers
R in der Tabelle von 6 für jeden der Blöcke, die
gelöscht
werden, in seiner linken Spalte ermittelt und die Anzahl von zu
vergleichenden Bits wird in der mittleren Spalte gelesen. Eine rechte
Spalte von 6 stellt die Wahrscheinlichkeit
P zur Verfügung,
dass eine Übereinstimmung
der Bits der Zahlen 52 und 55, die verglichen
werden, auftreten wird. Es ist zu beachten, dass keine Bits für die niedrigsten
Werte 0–15
von R verglichen werden, da diese jeweils Äquivalente der aktuellen Zähler 0–15 von A
sind. Bei jedem Auftreten des Löschereignisses
für Blöcke, deren
R 15 oder kleiner ist, wird daher dieses R um eins inkrementiert.
Aber innerhalb eines nächsten
Bereiches, in dem R zwischen 16–31
liegt, wird ein Bit von jeder Zahl, wie zum Beispiel die Bits 79 und 81,
in der gleichen Bitposition von jeder der Zahlen 52 und 55 verglichen.
Es besteht eine Wahrscheinlichkeit von 0,5, dass eine Übereinstimmung
in jeder Instanz auftreten wird. In einem nächsten Bereich von R zwischen
32–47
werden zwei Bits, wie zum Beispiel Bits 79 und 83 der Zahl 52 sowie
Bits 81 und 85 der folgenden Zahl 55 verglichen,
was zu einer Wahrscheinlichkeit von 0,25 führt, dass eine Übereinstimmung
in jeder Instanz auftreten wird. Da der komprimierte Zähler R zu
seinem größten Bereich
zwischen 240 und 255 ansteigt, werden 15 der 16 Bits verglichen,
was zu einer sehr geringen Wahrscheinlichkeit (1 zu 32768) führt, dass
eine Übereinstimmung
von 15 der 16 Bits aus einem Vergleich resultiert. Die Bitanzahl
der Zahlen 52 und 55 werden in der Tabelle von 6 nachgeschlagen
und der Vergleich erfolgt in einem Schritt 87 (5).
Ein folgender Schritt 89 ermittelt, ob auf einer einzelnen
Blockbasis eine Übereinstimmung
vorliegt oder nicht. Wenn ja, wird der komprimierte Zähler R nur
dieser einzelnen Blöcke,
welche die Übereinstimmung
innerhalb der adressierten Blöcke erfüllen, welche
im Schritt 79 gelesen wurden, in einem Schritt 91 um
eins inkrementiert. Falls bei keinem Block in der Gruppe von Blöcken, die
gelöscht
werden, eine Übereinstimmung
vorliegt, endet der Ablauf bezüglich
der Blöcke,
die gelöscht
werden, und es wird auf einen Empfang eines anderen Löschkommandos
in Schritt 71 gewartet.
-
Obwohl
die beschriebenen Beispiele ein Inkrementieren verschiedener Zahlen
beinhalten, könnten stattdessen
eine oder mehrere von einem hohen Wert zu einem niedrigen Wert dekrementiert
werden. Normalerweise ist es nicht wichtig, wie der komprimierte
Zähler
R aktualisiert wird, um die Tatsache eines positiven Vergleiches
zu speichern, wie zum Beispiel der Zahlen 52 und 55,
ob durch Inkrementieren um eins oder um mehr bei jedem Mal, ob durch
Dekrementieren um eins oder mehr bei jedem Mal, oder durch andere
Techniken, solange R in einer Art und Weise aktualisiert wird, dass
ein aussagefähiger
Wert gelesen werden kann, falls dies erforderlich ist.
-
Eine
derartige Tabelle wie in 8 gezeigt ist ebenso optional
als Teil eines Softwarepaketes enthalten, das von Fehleranalyseingenieuren
verwendet wird, um den komprimierten Zähler R mit dem aktuellen Zähler A in
den Fällen
in Verbindung zu bringen, bei denen ein Schätzwert von A erforderlich ist
(In den meisten Fällen
kann die Firmware des Speichersystems vom Zähler R selbst gesteuert werden,
da seine Beziehung zum Zähler
bekannt ist). Für
eine erste Gruppe 93 von Werten des komprimierten Zählers R
ist der in der linken Spalte der aktuelle Zähler A, der in der mittleren
Spalte gezeigt ist, der gleiche. Eine statistische Standardabweichung
von Fehlern zwischen R und A, die in der rechten Spalte gegeben
ist, ist für
diese Gruppe Null. In einer nächsten
Gruppe 95 in der Tabelle von 8, die der
zweiten Reihe der Tabelle von 6 entspricht, sind
die Werte von R ungleich der Werte von A. Stattdessen, da jeder
Zähler
R in dieser Gruppe ungefähr
einmal für
jedes der zwei Vorkommnisse von A inkrementiert wird, ist der Wert
von A ungefähr
15, der höchste Wert
der ersten Gruppe 93 plus zweimal die Anzahl von Zähler R in
der linken Spalte höher
als 15. Ähnlich
ist der Wert von A für
einen vorgegebenen Wert R in einer folgenden Gruppe 97,
die der dritten Reihe der Tabelle von 6 entspricht,
der Wert von A für
den höchsten
Wert 31 von R in der letzten Gruppe 95 plus ungefähr viermal
der Zähler
R höher
als dieser höchste
Zählwert 31 der
vorherigen Gruppe 95. Dieser Zusammenhang setzt sich für alle möglichen
Werte des Zählers
R fort.
-
Der
Zusammenhang zwischen den Zählern
R und A ist gewöhnlich
nicht wie der oben überschlägig ermittelte,
insbesondere da der Wert von A aufgrund der inkrementellen Verteilung
einer Kombination der Auswirkungen von unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitswerten
in den unterschiedlichen Bereichen von R groß wird, die durch vorherige
Gruppen 93, 95 97 etc. dargestellt wurden.
Als Ergebnis enthält
die mittlere Spalte der Tabelle von 8 einen
zusätzlichen
unbekannten Term x. Obwohl der Zusammenhang zwischen R und A durch
ein mathematisches Modell, das die x Terme enthält, angenähert werden kann, wird üblicherweise
bevorzugt, die erwarteten Werte (d. h. die Mittelwerte) von A für jedes
gegebene R in der mittleren Spalte der Tabelle von 8 empirisch
zu generieren. Das Speichersystem, in dem dieser Prozess implementiert
ist, wird am besten durch Beanspruchung zumindest einer Gruppe von
Blöcken
mit einer Anzahl von aktuellen oder simulierten Löschereignissen
betrieben, die von Null bis zur maximalen Anzahl reichen, von der
angenommen wird, dass sich diese in diesem Speichertyp ereignen.
Sowohl der komprimierte Zähler
R, der vom System beibehalten wird, als auch ein aktueller Zähler A von
der Anzahl der Löschzyklen
werden während
des Testes überwacht.
Letzteres gibt die Werte für
die mittlere Spalte von 8. Durch Verwenden des aktuellen
Speichersystems zum Generieren der aktuellen Zähler A, die den komprimierten
Zählern
R entsprechen, werden verschiedene Unvollkommenheiten des Zufallszahlengenerators 51 und
andere Teile des Systems sowie Vorgänge in Betracht gezogen. Ein
mathematisches Modellieren aller derartiger Einflussgrößen mit
Genauigkeit ist schwierig.
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Die
Fehler in der rechten Spalte von 8 werden
auch am besten mittels einer derartigen empirischen Technik ermittelt,
wenn gewünscht
wird, diese mit einzubeziehen. Die Zähler R und A werden während einer
großen
Anzahl von Zyklen einer Anzahl von Speicherblöcken beibehalten und die Unterschiede
zwischen den unterschiedlichen Blöcken werden in einer gewissen
statistischen Art und Weise ausgedrückt, wie zum Beispiel durch
eine Standardabweichung einer Population derartiger Unterschiede.
Diese Spalte kann für
eine Bewertung verschiedener Kompromisse zwischen einer gewünschten
Genauigkeit und dem erforderlichen Speicherplatz, der zum Speichern
der Zähler
erforderlich ist, nützlich
sein, sowie für
Diagnosen durch den Benutzer des Speichersystems, was aber gewöhnlich nicht
vom Controller 11 während
des Betriebes des Systems verwendet wird.
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Obwohl
die hier beschriebenen Beispiele zum Beibehalten eines Zählers der
Anzahl von Lösch/Neu-Schreibe-Zyklen
sind, die Blöcke
eines Flash EEPROM Systems erfahren haben, können diese Techniken auch mit ähnlichen
Vorteilen zum Zählen
anderer Ereignisse in einem derartigen System angewendet werden,
insbesondere wenn ein separater Zähler eines Ereignisses für jeden
Block oder jede Gruppe von Speicherzellen beibehalten wird. Ein
Beispiel besteht im Zählen
der Anzahl, wie oft einzelne Blöcke
auf Margin Scanning Data Decovery Techniken beansprucht wurden,
als Hinweis für
Probleme mit diesen Blöcken.
Ein weiteres Beispiel besteht darin zu zählen, wie oft ein Fehlerkorrekturcode
(ECC) verwendet wurde, um die Benutzerdaten eines anderen ansonsten
unlesbaren Sektors wiederherzustellen. Ein weiteres besteht im Beobachten
der Anzahl, wie oft Blöcke
aufgefrischt werden müssen,
um die darin enthaltenen Daten auf deren richtigen Pegeln durch
Scrubbing aufrechtzuerhalten, um Störungen zu kompensieren, die
im Laufe der Zeit vorgekommen sind. In diesen und anderen Situationen
gibt eine große
Zahl solcher Ereignisse, die ein Block, ein Sub-Block (Sektor) oder
eine Gruppe von Blöcken
erfahren hat, einen Hinweis darauf, dass Probleme mit diesen vorhanden
sind. Diese Information kann vom Speichercontroller dazu verwendet
werden, um den Block, den Sub-Block
oder die Gruppe von mit Problemen behafteten Blöcke auszutauschen oder andere
Beseitigung von Störungen
durchführen.
Ferner sind die oben beschriebenen Zähltechniken nicht auf die Verwendung
von Flash EEPROMs oder andere nicht-flüchtige Speichersysteme beschränkt. Diese
Techniken haben in allen elektronischen Systemen Anwendungsmöglichkeiten,
bei denen es notwendig oder erwünscht
ist, einen Zähler von
einem oder mehreren sich ereignenden Ereignissen zu behalten, die
im Verlauf des Betriebes oder durch die Verwendung des Systems auftreten.
Obwohl die verschiedenen Aspekte der vorliegenden Erfindung mir Bezug
auf spezifische beispielhafte Ausgestaltungen beschrieben wurden,
versteht sich, dass sich die Erfindung auf den gesamten Geltungsbereich
Anspruch hat, welcher durch die folgenden Ansprüche definiert wird.
-
ANHANG
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EIN NEUES KOMPRIMIERTES STOCHASTISCHES
INTEGER EREIGNISZAHLSCHEMA
-
Diese
Idee ist auf jede Situation anwendbar, bei der eine Aufzeichnung
der Anzahl, wie oft ein bestimmtes Ereignis aufgetreten ist, erhalten
werden muss. Die übliche
Art und Weise um die Anzahl zu beobachten, wie oft ein bestimmtes
Ereignis aufgetreten ist, be steht darin, einen Zähler zu entwickeln, der jedes Mal
inkrementiert wird, wenn das Ereignis eintritt. Wenn die maximale
Anzahl, wie oft das Ereignis möglicherweise
auftreten kann M beträgt,
erfordert der Zähler
zum Speichern dieser Information N = log2 M
Bits. Falls beispielsweise gewünscht
wird bis zu 1 Million Ereignisse zu beobachten, ist man dazu gezwungen,
20 Bits 3 Bytes zu verwenden, um diesen Zähler zu speichern. Es ist zu
beachten, dass 20 Bits = 2,5 Bytes = 20 Bits und 220 =
1048576. Wenn nun derart viele Ereigniszähler erforderlich sind, kann
der erforderliche Gesamtspeicher zum Speichern aller Zähler beträchtlich
sein. Dies ist genau der Fall, wenn es darum geht, Hot Counts in Flash
Speichern auf Basis eines Zählers
pro Sektor zu implementieren. Auch kann das Aktualisieren des Hot Count
von jedem Sektor bei jedem Ereignis, bei dem der Sektor entweder
programmiert oder gelöscht
wird, eine Belastung im Hinblick auf sowohl Geschwindigkeitsleistung
als auch eine Beanspruchung durch die häufige Aktualisierung des Hot
Count von jedem Sektor sein. Jeder 512 Byte-Sektor, der einen Hot
Count enthält, benötigte üblicherweise
3 zusätzliche
Bytes, um zu speichern, wie häufig
der Sektor Zyklen durchlaufen hat (programmiert und gelöscht).
-
DER EINFACHE ANSATZ DER VERWENDUNG
EINER UNVERÄNDERLICHEN
INKREMENTIERUNGSWAHRSCHEINLICHKEIT
-
Die
neue Idee ermöglicht
die Komprimierung der 3 Hot Count Bytes pro Sektor auf 1 Hot Count
Byte pro Sektor. Wenn man bereit ist, dass die Genauigkeit abnimmt,
ist das neue Hot Counter Schema in seiner einfachsten Form wie folgt:
Verwenden eines 12 Bit Pseudo-Zufallszahlengenerators, der eine
Wahrscheinlichkeit p generieren kann (in diesem Fall p = 1/4096
= 0,0002444). Eine Art und Weise diese Wahrscheinlichkeit zu generieren
besteht darin, einen zufälligen
binären
12 Bit Integer bei jedem Ereignis zu generieren, bei dem ein Sektor
programmiert oder gelöscht
wird. Falls dieser 12 Bit Integer mit einem bestimmten 12 Bit Integer (angenommen
101111010001) übereinstimmt,
wird dann und nur dann der zum Sektor zugehörige Zähler inkrementiert, der im
Begriff ist, beschrieben zu werden. Zu beachten ist, dass 212 = 4096. Jedes Mal, wenn ein Sektor programmiert
wird, besteht eine Wahrscheinlichkeit p, dass der Zähler dieses
Sektors um den Integerwert 1 erhöht
wird. Durchschnittlich wird der Zähler bei jeweils 4096 Programmierereignissen
inkrementiert.
-
Nun
muss zwischen dem aktuellen Zähler
A unterschieden werden, der die aktuelle Anzahl angibt, wie oft
ein gegebener Sektor programmiert wurde, und der Darstellung dieses
Zählers
R, der ungefähr
4096 mal kleiner ist als A. Was gespeichert und beobachtet wird
ist R = r. Der Wert von R zu jedem gegebenen Zeitpunkt wird nicht
den Wert von A = a exakt ermitteln, wird aber ein Ball Park Schätzwert des
Wertes von A zur Verfügung
stellen. Wenn R klein ist, dann ist R ein sehr schlechter Indikator
für A,
aber wenn R größer wird,
dann wird R in gewisser Hinsicht ein genauerer Indikator für A. Hier
repräsentieren "R" und "A" Zufallsvariablen,
während "r" und "a" bestimmte
Integerwerte repräsentieren,
die diese Zufallsvariablen annehmen können.
-
E
kann als das Ereignis definiert werden, bei dem R inkrementiert.
Dann ist
die Wahrscheinlichkeit (E) = Pr (E) = p, und die Wahrscheinlichkeit (nicht
E) = Pr(E –)= 1 – p "r" = Anzahl, wie häufig E in "a" Versuchen
erfolgt = Zufallsvariable mit Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
(f|a), was durch die Binominalverteilung gegeben ist: Pr(R
= r|A = a) = f(r|a) = (a!/(r! (a – r)!))pr(1 – p)(a-r) {Der Mittelwert
von R} – Exp(R)
= a·p. {Die Standardabweichung von R} = SD(R) = √a p·(1 – p)]
-
Die
oben stehenden Formeln sind aus der Binominalverteilung bekannt.
Zum Zwecke dieses Hot Count Schemas ist es erforderlich, den Erwartungswert
von A bei einem gegebenen bekannten Wert von R und die Standardabweichung
von A bei einem bekannten Wert von R zu kennen. Dies ist der Fall,
da zu einem gegebenen Zeitpunkt nur der Wert von R gespeichert wird
und wiedererlangt werden kann und keine Kenntnis des exakten Wertes
von A zurückbehalten
wurde.
-
Einer
besteht im Versuch, dass Exp(A|R = r) = r/p. Obwohl dies korrekt
sein kann, muss man sich auf das Bayestheorem berufen, um einen
Ausdruck für
Pr(R = r|A = a) = f(a|r) abzuleiten, und dann kann diese Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
dazu verwendet werden um Exp(A|R = r) und SD(A|R) zu berechnen.
-
Das
Bayestheorem besagt folgendes:
-
Der
Nenner auf der rechten Seite in der obigen Gleichung kann unter
Verwendung der folgenden Identität
umgeschrieben werden:
wobei bekannt ist, dass der
aktuelle Zähler
von A nie kleiner als die Darstellung von R sein kann (infolgedessen startet
die Summation bei r) und es wird angenommen, dass der aktuelle Zähler A nie
größer als
eine große Zahl
M (angenommen M = 1000000 oder M = 10000000) sein kann. Daher bildet
{A = r, A = r + 1, A = r + 2, ... A = M} eine Teilung. Auch durch
die Definition einer bedingten Wahrscheinlichkeit:
-
In
der Statistik gib es ein Theorem mit dem Namen "The Admissibility of Uniform Distribution
for Bayesian Estimates",
das aussagt, dass in Fällen
wie bei diesem hier es sicher ist, anzunehmen, dass die Zufallsvariable
A gleichförmig
verteilt is. Mit anderen Worten, falls angenommen wird, dass der
aktuelle Zähler
nie größer als
M werden kann und der Wert der Darstellung von R nicht bekannt ist,
dann kann der Wert von A bei einer zufälligen Instanz ein Integer
von 0 bis M sein, wobei jeder Integerwert die gleiche Wahrscheinlichkeit
wie jede andere hat. Daher ist Pr (A = s) = konstant = (1/(M + 1))
und diese Konstante kann aus der Summation herausgezogen werden:
und da
A gleichförmig
verteilt ist, gilt Pr(A = s) = Pr (A = a) für einen beliebigen Wert von
s und für
einen beliebigen Wert von a:
wobei:
-
Somit:
Wahrscheinlichkeit,
dass (A = a) bei (R = r).
-
Der
Mittelwert von A bei R = r ist gegeben durch:
-
Die
Varianz von (A|R = r) ist:
-
Die
Standardabweichung von A bei R = r ist:
-
Wie
aus den obigen Formeln ersichtlich ist, sind selbst in diesem einfachen
Fall, bei dem p = konstant, für
die Berechnung Computerprogramme erforderlich. Wald's Gleichung (siehe "STOCHASTIC PROCESSES" von Sheldon M. Ross,
John Wiley & Sons
(1983) 59 ff) kann dazu verwendet werden, den folgenden Ausdruck für x zu erhalten:
Exp (A|R = r) = Exp(R|A = a)/p = r/p. Im Falle von p = 1/4096 ist
daher Exp(A|R = r) = 4095*r.
-
Ein
weiteres Verfahren zum Berechnen sowohl der Erwartungswerte als
auch der Standardabweichungen von A bei einem gegebenen Wert R =
r besteht im Durchführen
von Monte Carlo Simulationen. Diese Simulationen sind vor allem
dann nützlich,
wenn ein komplizierterer Algorithmus adoptiert wird, wie zum Beispiel
der "r dependent
p value algorithm",
der im nächsten
Abschnitt behandelt wird. Da jedes Schema zum Generieren von Zufallszahlen
tatsächlich
Pseudo-Zufallszahlen mit einer Verteilung generiert, die nicht vollkommen
gleichmäßig ist,
besteht die beste Plattform, mit der die Monte Carlo Simulation
ausgeführt
wird, aus einem gleich hergestellten Prozessor und Firmware. Auf
diese Art und Weise werden die Unvollkommenheiten des Schemas zum
Generieren von Zufallszahlen auch in die Simulation mit einbezogen.
-
Die
Monte Carlo Simulation wird in diesem Fall aus 2 Phasen bestehen.
Die erste Phase besteht aus zwei Schleifen, wobei eine Schleife
in der anderen Schleife verschachtelt ist. Die innere Schleife wird
den aktuellen Zähler "a" bei jedem Durchlauf um eins inkrementieren.
Auch jedes Mal, wenn der Integer "a" inkrementiert
wird, wird ein zufälliger
binärer
12 Bit Integer b generiert, wenn und nur wenn dieser Integer gleich "101111010001" wird, dann wird
die Darstellung "r" inkrementiert. Wie
zuvor besprochen beträgt
die Wahrscheinlichkeit für
eine derartige Übereinstimmung
1 zu 4096. Es ist zu beachten, dass "a" und "r" in der äußeren Schleife und außerhalb
der inneren Schleife auf Null gesetzt werden. Dies ermöglicht es,
bei jedem Versuch mit a = 0 and r = 0 zu starten. Die innere Schleife
wird wiederholt, solange r < 256.
Im Durchschnitt wird die innere Schleife 1 Million Mal durchlaufen.
Die innere Schleife simuliert, was dem Hot Counter eines einzelnen
Sektors zustößt, wenn
der Sektor ungefähr
1 Million Mal zyklisch geschaltet wurde. Dies kann als ein einzelner
Versuch bezeichnet werden. Andererseits simuliert die äußere Schleife
viele Versuche. Die äußere Schleife
kann 10000 Mal durchlaufen werden, um eine statistisch signifikante
Stichprobe vieler Versuche zu erzeugen. Um die Daten zu minimieren,
die während
der ersten Phase gespeichert werden müssen, ist es nur erforderlich,
diejenigen Werte von "a" zu speichern, die "r" zu inkrementieren entsprechen.
-
Eine
Datei kann für
jeden festen Wert von "r" vorgesehen werden.
Wenn zum Beispiel die Datei mit dem Namen r123.out 10000 Integer
enthält,
welche die Werte von "a" sind, wenn "r" 123 über den 10000 Versuchen wurde.
Dies wird 255 Ausgabedateien hervorbringen. In Phase 2 wird jeder
der 255 Ausgabedateien abgearbeitet, um den Mittelwert und die Standardabweichung
für jede
der 255 Werte von "r" ungleich Null zu erhalten.
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EIN KOMPLEXERER ANSATZ UNTER
VERWENDUNG EINES VARIABLEN WAHRSCHEINLICHKEITSWERTES FÜR INKREMENTIERUNGEN
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Ein
komplexerer Algorithmus kann adoptiert werden, um das Verhältnis von
(der Standardabweichung von A bei R = r) zu (dem Erwartungswert
bei R = "r") für unterschiedliche
Werte von "r" mehr oder weniger konstant
zu halten. Dies ist nützlich,
da dies die relative Unsicherheit des Wertes "a" basierend
auf der Kenntnis des Wertes "r" begrenzt. In diesem
neuen Schema steht die Wahrscheinlichkeit "p",
dass "r" inkrementiert wird,
mit dem derzeitigen Wert von "r" in Verbindung:
| Wenn | 0 ≤ r < 16, | dann | p
= 1/20 = 1,0 |
| wenn | 16 ≤ r < 32, | dann | p
= 1/21 = 1/2 = 0,5 |
| wenn | 32 ≤ r < 48, | dann | p
= 1/22 = 1/4 = 0,25 |
| ... | | | |
| ... | | | |
| ... | | | |
| wenn | 48 ≤ r < 64, | dann | p
= 1/23 1/8 = 0,125 |
| wenn | 240 ≤ r < 256, | dann | p
= 1/215 = 1/32768 = 0,0000305 |
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"r" kann als ein einfacher Zähler von
00000000 bis 11111111 in binärer
Form mit einer dezimalen Äquivalenz
von 0 bis 255 dargestellt werden. Hexadezimal kann sich der Wert "r" zwischen 00h und FFh bewegen. Jedem
Benutzer des Hot Count "r" wird eine Tabelle
bereitgestellt, die einen Mittelwert von A und eine Standardabweichung
von A für
jeden der 256 unterschiedlichen Werte von "r" zur
Verfügung
stellt. Alternativ kann "r" in Form einer 4-Bit-Mantisse
und einem 4 Bit-Exponenten dargestellt werden, was später erläutert wird. Aber
diese Darstellung ist bestenfalls beschwerlich.
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Die
Monte Carlo Simulation ist für
dieses Schema gegenüber
dem zuvor erläuterten
einfachen Schema sehr ähnlich,
mit dem Unterschied, dass nun der Wert von "p" vom
derzeitigen Wert von "r", wir oben erläutert, abhängig sein
wird.
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EIN NEUER HOT COUNT UND ZÄHLSCHEMA
FÜR EINEN
SPEZIFISCHEN SPEICHER
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Jede
Seite (64 Sektoren) wird einen ein Byte langen Hot Count haben,
der außerhalb
der eigenen Seite und in einer Tabelle in einer anderen Seite gespeichert
wird. Der Hot Count wird jedes Mal im Controller-RAM inkrementiert,
wenn entschieden wird, dass es erforderlich ist, den Zähler zu
inkrementieren. Jedes Mal, wenn eine Seite gelöscht wird, wird eine Entscheidung
getroffen, ob der zugehörige
Hot Count inkrementiert wird, oder nicht. Bei diesem Schema werden
die Chancen, dass der Hot Count inkrementiert wird, ungefähr umgekehrt
proportional zum aktuellen Wert des Zählers sein.
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Die
Tabelle, welche die Hot Counts enthält, muss etwa 5000 Bytes haben,
um die Hot Counts von etwa 5000 Seiten aufzunehmen. Angenommen 230 = 1 Gbit, dann sind 4096 Seiten erforderlich,
um eine Benutzerkapazität
von 1 Gbit zu haben. Eine aus nur 10 Sektoren bestehende Tabelle
wird in der Lage sein, die Hot Counts des gesamten Chips aufzunehmen.
Jedes nachfolgende Byte dieser Tabelle entspricht dem Hot Count der
nächsten
physikalischen Seite. Wenn mehrere Seiten geschrieben werden, können die
Hot Counts im RAM aktualisiert werden bis eine Partitionsgrenze
erreicht wird, wobei an diesem Punkt der Sektor, der die Hot Count
Tabelle aufnimmt, die der Partition entspricht, in einem Male aktualisiert
wird. Es kann eine Hot Count Tabelle definiert werden, die jeweils
aus 64 Byte besteht, wobei jedes der Hot Count einer einzelnen Seite
ist, die zur gleichen Partition gehört. Eine Hot Count Tabelle
wird nicht über
zwei Sektoren geteilt (d. h. jeder "Hot Count Tabellensektor enthält 8 komplette "Hot Count Tabellen") Jedes Mal, wenn
eine Lese- oder Schreiboperation eine Partitionsgrenze überschreitet,
wird ein Hot Count Tabellensektor aktualisiert und alle Hot Count Tabellensektoren
werden gelesen und abgearbeitet, so dass Wear Leveling, Scrubbing
und Retirement Activity nun durchgeführt werden können. Die
logische Reihenfolge der Hot Count Bytes repräsentieren die physikalische
Reihenfolge der entsprechenden Seiten. Auch die logische Reihenfolge
der Hot Count Tabellen repräsentiert
die physikalische Reihenfolge der entsprechenden Partitionen.
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Aktualisieren
eines Hot Count Sektors wird normalerweise nicht einmal ein Löschen erfordern,
da wie mit jedem anderen Sektor das Aktualisieren eines Sektors
nur erfordert, die Sektordaten in einen pre-gelöschten Sektor zu schreiben
und das Abbild zu aktualisieren, um wiederzugeben, wo sich die letzte
Version der Daten befindet. Da eine Partition aus 64 Seiten besteht,
werden die Hot Counts, die der Partition entsprechen, nur 64 Bytes
sein. In diesem Schema wird das einzelne Hot Count Byte von jeder
Seite während
einer Million Zyklen nur 256 Mal inkrementiert. Selbst wenn das
Hot Count jeder Seite aktualisiert würde, sobald es inkrementiert
wurde, und der Sektor, der die Hot Counts von 512 Seiten aufnimmt,
niemals umhergewandert wäre, dann
würde der
Hot Count Tabellensektor 512*256 = 131072 Mal aktualisiert werden.
Dabei wird angenommen, dass alle und jede dieser 512 Seiten 1 Million
mal zyklisch geschaltet wurden. Falls Benutzersektoren 1 Million
Zyklen tolerieren können,
dann können
die Hot Count Sektoren auch 131 Tausend Zyklen tolerieren.
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DAS HOT COUNT SCHEMA
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Der
8 Bit Zähler,
der jeder Seite entspricht, wird aus einer 4 Bit Mantisse M und
einem 4 Bit Exponent E bestehen. Wenn der Hot Count 01010010 beträgt, dann
sind M = 01012 = 510 und E = 00102 = 210. Da in diesem Beispiel
der Exponent 210 ist, muss ein Korrekturterm A = 11002 zur Mantisse
addiert werden, um eine effektive Mantisse N zu generieren, wobei
N = N(E) und A = A(E) Funktionen von E sind. Nun ist der aktuelle Hot
Count zur Basis 10 = N(E)10* 210** E10 [M + A(E)]* (2**E). Alternativ ist der Hot Count zur Basis
2 = N(E)* (10)** E. Für
Zähler
von 0 bis 15 wird jedes Löschen
der Seite den Hot Count einer Sicherheit von 100% inkrementieren.
Für Zähler von
16 bis 46 hat jedes Löschen
eine Wahrscheinlichkeit von 50%, dass der Hot Count inkrementiert
wird.
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Im
Allgemeinen ist die Wahrscheinlichkeit p für ein Inkrementieren eine Funktion
von E gegeben durch: p = 1/(2**E).
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Die
folgenden Werte sind Werte von A(E):
A(0000)= 0000,
A(0001)
= 1000,
A(0010) = 1100,
A(0011) = 1110,
A(0100) =
1111,
A(0101) = 1111,
A(0110) = 1111,
A(0111) = 1111,
...
A(1111)
= 1111
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Die
größtmögliche Anzahl
L ist gegeben durch M = 1111 und E = 1111:
L = (1111 + 1111)*
((10)** (1111)= 101579210
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Das
kleinste p beträgt
1/32768.
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Die
gleiche Methodik kann auch auf Zähler
bei Zählvorgängen angewendet
werden. Siehe die beigefügte
Excel Tabelle für
Details dieses Schemas. Da die zyklisch geschalteten Zellen langsamer
altern, wenn diese im Vergleiche zu Beginn der Lebensdauer häufi ger zyklisch
in Betrieb waren, hat dieser entsprechende Hot Count für Wear Leveling-
und Retirement-Zwecke eine ausreichende Auflösung.
wobei:
