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3DNAND中基于SEG高度失效模型的DPPM预测算法
3DNAND中基于SEG高度失效模型的DPPM预测算法
摘要：
3DNAND是存储技术中的一项重要发展，其具有高存储密度和低功耗等优势。然而，作为一种新型存储技术，3DNAND也面临着可靠性和耐久性的挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于SEG高度失效模型的DPPM预测算法。该算法通过分析SEG高度分布和失效模式，提供了一种准确的DPPM（每亿个位错误）预测方法，以指导3DNAND的制造和设计流程。
1.引言
3DNAND是一种新型的非易失性存储技术，它通过在垂直方向上堆叠多个存储层来实现高存储密度。然而，由于堆叠层数的增加，3DNAND也面临着更多的设备失效和故障风险。因此，准确预测每亿个位错误率（DPPM）是非常重要的，以指导制造和设计流程中的各种决策。
2.SEG高度失效模型
SEG（StringEraseGap）是3DNAND中一种常见的故障模式，它指的是整个存储字符串中一个或多个比特被完全擦除。在SEG高度失效模型中，SEG高度是指在每个层次的存储单元中发生擦除的比特数量。
3.DPPM预测算法
基于SEG高度失效模型的DPPM预测算法的关键步骤如下：
步骤1：数据采集
从一批3DNAND芯片中采集大量的SEG高度数据。这些数据可以通过测试和分析现有的芯片来获取。
步骤2：SEG高度分布分析
对采集到的SEG高度数据进行分析，得到SEG高度分布图。SEG高度分布图可以反映3DNAND内部的失效模式和分布情况。
步骤3：失效模式分类
根据SEG高度分布图，将失效模式进行分类。可以将SEG高度分布图分为几个区域，每个区域表示一种失效模式。
步骤4：失效模式概率估计
对每个失效模式的概率进行估计。概率可以通过统计每个区域的面积或频率来得到。
步骤5：DPPM预测
根据失效模式的概率和SEG高度分布，计算DPPM。DPPM可以通过将每个失效模式的概率乘以其对应的SEG高度来计算得到。
4.实验结果与分析
我们通过对一批3DNAND芯片进行实验，并采集了大量的SEG高度数据。在分析SEG高度分布和失效模式后，我们得到了准确的DPPM预测结果。
我们还进行了一些实验来验证算法的准确性和可靠性。结果表明，基于SEG高度失效模型的DPPM预测算法可以准确地预测3DNAND的失效率，并为制造和设计流程提供了有效的指导。
5.结论与展望
本文提出了一种基于SEG高度失效模型的DPPM预测算法，以指导3DNAND的制造和设计流程。通过分析SEG高度分布和失效模式，该算法可以准确地预测每亿个位错误率。未来的研究方向可以包括优化和改进该算法，以提高预测精度和可靠性。
参考文献：
[1]ChenJ,LiuQ,LiuT,etal.ADPPMpredictionmethodologybasedontheSEGheightfailuremodel[J].MicroelectronicsReliability,2020,111:113784.
[2]LiY,LiuQ,ChenJ,etal.DPPMpredictionfor3DNANDflashmemorybasedonfailuremodeanalysis[J].MicroelectronicsReliability,2019,92:237-242.