TW202028968A - 重複讀取方法 - Google Patents

Abstract

本發明係揭露一種重複讀取方法包括收集若干組環境狀況資料的步驟。這些環境狀況資料包括但不限於字元線層、寫的溫度、擦的溫度、資料塊擦寫次數及模式。模式包括但不限於資料保存、讀取擾動及開放區塊。然後，依該若干組環境狀況資料，取得若干組重複讀取所需的參數。然後，從該若干組參數，透過追蹤模組，計算一組最佳參數。然後，以該組最佳參數重複讀取資料。然後，判斷該筆資料是否正確。若該筆資料錯誤，則依差異值，透過學習演算法，調整計算模組的加權值，並回到計算最佳參數的步驟。若該筆資料正確，則結束。

Description

重複讀取方法

本發明係有關於一種NAND快閃記憶體相關技術領域，特別關於一種以適應性學習尋找參數的重複讀取方法。

NAND快閃記憶體被用於貯存資料。然而，資料被存入NAND快閃記憶體以後，其閥值電壓(voltage threshold)就依時間而漂移。當資料的閥值電壓漂移超過一程度，即可能讀不到這資料，亦即產生錯誤位元(或「不可讀位元」)。當NAND快閃記憶體的容量愈來愈大，可能的錯誤位元數就愈來愈大。另外，寫擦次數(program/erase count)愈多，或溫度變化愈大，就可能產生愈多錯誤位元。

參考第2圖，依傳統重複讀取(read retry)方法，第一次讀資料時，用正常讀取功能。然後，判斷資料是否正確。若然，則結束，否則用第一組參數進行第一次重複讀取。然後，判斷資料的是否正確。若然，則結束，否則用第二組參數進行第二次重複讀取。以此類推，直到第N次重複讀取後資料正確。這傳統重複讀取方法是嘗試錯誤。重複讀取次數愈多，遲滯(latency)愈久，亦即效能愈低。因此，這傳統重複讀取方法耗時甚久而呈現甚低效能。

有鑑於上述習知技藝之問題，本發明之目的是提供一種有效率的重複讀取方法。

為達成上述目的，本發明的重複讀取方法包括收集若干組環境狀況資料的步驟。這些環境狀況資料包括但不限於字元線層、寫的溫度、擦的溫度、資料塊擦寫次數及模式。模式包括但不限於資料保存、讀取擾動及開放區塊。然後，依該若干組環境狀況資料，取得若干組重複讀取所需的參數。然後，從該若干組參數，透過追蹤模組，計算一組最佳參數。然後，以該組最佳參數重複讀取資料。然後，判斷該筆資料是否正確。若該筆資料錯誤，則依差異值，透過學習演算法，調整計算模組的加權值，並回到計算最佳參數的步驟。若該筆資料正確，則結束。

S10‧‧‧收集若干組環境狀況資料

S12‧‧‧取得若干組參數

S14‧‧‧追蹤模組計算出最佳參數

S16‧‧‧重複讀取資料

S18‧‧‧判斷資料是否正確

S20‧‧‧調整追蹤模組的加權值

S22‧‧‧結束

第1圖是本發明的重複讀取方法的一較佳實施例的一流程圖；及第2圖是先前技藝的重複讀取方法的一流程圖。

以下參考相關圖式說明本發明的較佳實施例。為便於說明本發明，用相同符號標示相同元件或步驟。

第1圖顯示本發明的重複讀取方法的較佳實施例。一製造商在交一批NAND快閃記憶體給一使用者以前，可從這批NAND快閃記憶體取樣品，並對樣品執行該重複讀取方法。如此，得一組參數。製造商交NAND快閃記憶體給使用者以後，使用者可用此組參數執行該重複讀取方法而快速且有效 讀取資料。

在S10，收集若干組環境狀況資料。每組環境狀況資料包括但不限於字元線層(word line layer)、資料塊的寫擦次數(program/erase count)、寫的溫度、讀的溫度、模式。模式包括但不限於讀取擾動(read disturb)、資料保存(data retention)及開放資料塊(open block)。

然後，在S12，從該若干組環境狀況資料，衍生若干組參數。

然後，在S14，從該若干組參數，計算而得一組最佳參數。可用一人工智慧構成之追蹤模組提供該最佳參數。

然後，在S16，以該組最佳參數重複讀取資料。

然後，在S18，透過糾錯碼(error-correcting code)，判斷資料是否正確。

若資料有誤，則走到S20。在S20，用學習演算法，調整追蹤模組的加權值(weight)。然後，回到S14。

若資料正確，則走到S22。在S22，結束。

依本發明的方法，最後將為該NAND快閃記憶體獲得一組最佳加權值。實務上，該NAND快閃記憶體的這組最佳加權值可被用於同一批的其他NAND快閃記憶體。換言之，一組最佳加權值代表一批NAND快閃記憶體獲的特性。因此，不同批NAND快閃記憶體可能用不同組最佳加權值。

如上述，製造商可在交一批NAND快閃記憶體給一使用者以前執行該重複讀取方法。在此情形，製造商執行S10到S22代表的步驟。

如上述，使用者可執行該重複讀取方法而快速且有效讀取資料。在此情形，使用者只執行S14到S22代表的步 驟。

以上僅為描述本發明的較佳實施方式，非用以限定本發明的範圍。本技術領域內的一般技術人員根據上述實施例所作的均等變化，以及本領域內技術人員熟知的改變，仍在本發明的範圍內。

S10‧‧‧收集若干組環境狀況資料

S12‧‧‧取得若干組參數

S14‧‧‧追蹤模組計算出最佳參數

S16‧‧‧重複讀取資料

S18‧‧‧判斷資料是否正確

S20‧‧‧利用學習演算法根據差異值調整追蹤模組的加權值

S22‧‧‧結束

Claims (4)

1. 一種重複讀取方法，包括以下步驟：(S10)收集一資料貯存裝置的若干組環境狀況資料；(S12)依該若干組環境狀況資料，取得若干組對應重複讀取所需的參數；(S14)從該若干組參數，透過追蹤模組計算出最佳參數；(S16)以該最佳參數重複讀取資料；(S18)判斷該資料是否正確；(S20)若該資料不正確，則利用學習演算法調整追蹤模組的加權值，並回到計算出最佳參數的步驟(S14)；及(S22)若該資料正確，則結束；其中最後會為該資料貯存裝置獲得一組最佳加權值，且該資料貯存裝置的這組最佳加權值可被用於同一批的其他資料貯存裝置。
2. 如請求項1所述之重複讀取方法，其中該環境狀況資料包括字元線層、資料塊的寫擦次數、寫的溫度、讀的溫度及模式。
3. 如請求項2所述之重複讀取方法，其中該模式包括讀取擾動、資料保存及開放資料塊。
4. 如請求項1所述之重複讀取方法，其中提供一最佳參數的步驟包括以下步驟：用一人工智慧模組提供該最佳參數。

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