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| 講演名 | 2016-04-14 14:15 ［依頼講演］ReRAM reliability characterization and improvement by machine learning ○Tomoko Ogura Iwasaki・Sheyang Ning・Hiroki Yamazawa・Chao Sun・Shuhei Tanakamaru・Ken Takeuchi（Chuo Univ.）  ICD2016-8 |
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| 抄録 | （和） | The low voltage and fast program capability of ReRAM is very attractive for next-generation memory applications, but there also exist new reliability issues associated with the resistance switching mechanism. In this work, the variable behavior of ReRAM memory cells is studied using machine learning (ML) techniques. Prediction of two types of cell behavior are also evaluated, (i) how quickly will the cell reset in the next cycle, and (ii) how the cell will fail after endurance cycling. Furthermore, a new scheme, called Proactive Bit Redundancy, is included into the SSD controller. Here, a ML trained model predicts fail cells and replaces them by dynamic redundancy. In order to eliminate the need for extra address tables to store the failed cell locations, an Invalid Masking technique is also proposed. Based on measured results from a 50nm AlxOy ReRAM testchip, a bit error rate (BER) reduction of 2.85?~, also equivalent to an endurance improvement of 13?~, is obtained with little circuitry overhead. |
| （英） | The low voltage and fast program capability of ReRAM is very attractive for next-generation memory applications, but there also exist new reliability issues associated with the resistance switching mechanism. In this work, the variable behavior of ReRAM memory cells is studied using machine learning (ML) techniques. Prediction of two types of cell behavior are also evaluated, (i) how quickly will the cell reset in the next cycle, and (ii) how the cell will fail after endurance cycling. Furthermore, a new scheme, called Proactive Bit Redundancy, is included into the SSD controller. Here, a ML trained model predicts fail cells and replaces them by dynamic redundancy. In order to eliminate the need for extra address tables to store the failed cell locations, an Invalid Masking technique is also proposed. Based on measured results from a 50nm AlxOy ReRAM testchip, a bit error rate (BER) reduction of 2.85?~, also equivalent to an endurance improvement of 13?~, is obtained with little circuitry overhead. | |
| キーワード | （和） | ReRAM / reliability / machine learning / proactive redundancy / / / / |
| （英） | ReRAM / reliability / machine learning / proactive redundancy / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 3, ICD2016-8, pp. 39-44, 2016年4月. | |
| 資料番号 | ICD2016-8 | |
| 発行日 | 2016-04-07 (ICD) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICD2016-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICD |
| 開催期間 | 2016-04-14 - 2016-04-15 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | メモリ技術と一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICD |
| 会議コード | 2016-04-ICD |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | ReRAM reliability characterization and improvement by machine learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ReRAM / ReRAM |
| キーワード(2)（和/英） | reliability / reliability |
| キーワード(3)（和/英） | machine learning / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | proactive redundancy / proactive redundancy |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | Tomoko Ogura Iwasaki / Tomoko Ogura Iwasaki / |
| 第1著者 所属（和/英） | Chuo University (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Sheyang Ning / Sheyang Ning / |
| 第2著者 所属（和/英） | Chuo University (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Hiroki Yamazawa / Hiroki Yamazawa / |
| 第3著者 所属（和/英） | Chuo University (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | Chao Sun / Chao Sun / |
| 第4著者 所属（和/英） | Chuo University (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | Shuhei Tanakamaru / Shuhei Tanakamaru / |
| 第5著者 所属（和/英） | Chuo University (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | Ken Takeuchi / Ken Takeuchi / |
| 第6著者 所属（和/英） | Chuo University (略称： 中大) Chuo University (略称： Chuo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-04-14 14:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICD |
| 資料番号 | ICD2016-8 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.3 |
| ページ範囲 | pp.39-44 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-04-07 (ICD) |
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