SmartHeating: On the Performance and Lifetime Improvement of Self-Healing SSDs
Notice bibliographique
Résumé
In NAND flash memory-based solid-state drives (SSDs), during the idle time between the consecutive program/erase cycles (dwell time), the dielectric damage of flash cell can be partially repaired, also known as the self-recovery effect. As the effectiveness of the self-recovery effect can be improved under high temperature, self-healing SSDs are proven feasible to extend the flash endurance significantly. However, current self-healing SSDs perform the heating operations on all the worn-out blocks without considering the data retention requirement, and measures the lifetime of flash memory based on the worst-case self-recovery effect, leading to some unnecessary heating operations and the degraded performance. We propose SmartHeating, a smart heating scheme that exploits the dwell time variation and the write hotness variation to improve the I/O performance and the lifetime of self-healing SSDs. SmartHeating tracks the dwell time of all worn-out flash blocks, predicts their self-recovery effect and reliability, and avoids performing heating operations on the worn-out flash blocks that still have strong flash reliability. In addition, by exploiting the data hotness variation, SmartHeating only heats the worn-out flash blocks that store write-cold data, while allocating write-hot data to a small portion of worn-out flash blocks with negligible refresh overhead. The experimental results show that SmartHeating reduces the number of heating operations by 12.5% on average, boosts I/O performance of flash storage systems by 21.0%, and improves the lifetime of flash memory by $1.20\times $ compared with conventional heating scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».