CINECA IRIS Institutional Research Information System
IRIS è la soluzione IT che facilita la raccolta e la gestione dei dati relativi alle attività e ai prodotti della ricerca. Fornisce a ricercatori, amministratori e valutatori gli strumenti per monitorare i risultati della ricerca, aumentarne la visibilità e allocare in modo efficace le risorse disponibili.
EnglishThe advent of the 3D-NAND Flash memories introduced significant issues in terms of characterization and system-level optimization that can be performed to increase the memory reliability over its lifetime. Indeed, the knobs that a system designer can leverage to this extent are many. In this work we show that the application of machine learning algorithms like data clustering on a large characterization data set of TLC 3D-NAND Flash devices can help the designers in optimizing the countermeasures for improving the memory reliability while reducing their implementation cost.
Scheda prodotto non validato
Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo
| Titolo: | Characterization of TLC 3D-NAND Flash Endurance through Machine Learning for LDPC Code Rate Optimization |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2017 |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11392/2373784 |
| ISBN: | 978-1-5090-3274-7 |
| Appare nelle tipologie: | 04.2 Contributi in atti di convegno (in Volume) |
File in questo prodotto:
Copyright © 2018