通过PO-KELM的3D NAND FLASH寿命预测方法研究

随着半导体行业的快速发展,以及各种芯片国产化的趋势越来越明显,3D NAND FLASH作为当前存储器件的重要代表,其寿命预测对于保障系统可靠性至关重要。因此,通过硬件搭建现场可编程门阵列采集平台,对3D NAND FLASH进行特性分析,在不同擦除/写入次数下模拟FLASH可能发生的不同误码情况,分析耐久性、数据保持特性以及读、写干扰特性的变化趋势。同时提出鹦鹉优化器改进的核极限机器学习机,由于核极限学习机参数寻优困难,鹦鹉优化器通过搜索位置提高参数寻优速度和准确度。采用将已使用的循环次数作为输出结果对FLASH进行寿命预测。实验结果表明,相比其他机器学习,采用鹦鹉优化的核极限学习机预测模型精度可以达到98.5%,在提升训练速度和准确度中具有重要的现实意义。