COTS 3D NAND Flash: SEE Test Results and Challenges

Heavy-ion test data for 3D NAND flash memories is presented, along with a discussion of modern testing challenges and near-term plans for a broad survey of currently-available product lines

Machine Learning Strategy for Predicting Process Variability Effect in Ultra-scaled GAA FET and 3D NAND Flash Devices

학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·정보공학부, 2020. 8. 신형철.본 논문에서는 다양한 공정 변동 요인에 의한 영향을 초소형 GAA FET 소자 및 3차원 NAND Flash Memory 소자에서 정확하게 예측하기 위한 기계 학습 접근법을 제시하였다. 공정 변동성 요인에 의한 영향은 로직 소자와 메모리 소자에서 여러가지 신뢰성 문제의 원인으로 작용하며 특히, 로직 및 메모리 소자의 수율을 결정하는 마진을 감소시켜 정확한 예측 및 제어가 필수적이다. 기계학습 시스템은 크게 비지도적 학습(=Unsupervised Learning), 지도적 학습(=Supervised Learning), 강화 학습(=Reinforcement Learning)의 3가지 계열로 구분된다. 이 중, 소자 특성을 분석하고 변동성 영향 예측을 목적으로 하는 경우 정해진 입출력(Training data) 값에 근거하여 회귀론적 방법으로 예측 모델을 학습시키는 지도적 학습 계열의 기계학습 시스템이 가장 적합한 방법이다. 지도적 학습 계열의 기계학습 시스템은 다양한 변동성 요소에 대한 다각도의 소자 특성을 예측하여야 하기 때문에 다중 노드(=Multi-Node, MN)를 갖는 복잡한 알고리즘(e.g., Artificial neural networks)기반의 다중 입력-다중 출력(=Multi-Input/Multi-Output, MIMO)을 통해 제시되었다. 기계학습 시스템의 초기 단계로 단일 트렌지스터의 변동성 요인을 선행 분석하였다. 초소형 GAA (Gall-All-Around) VFET (Vertical FET) 디바이스의 프로세스 변동 (PV)을 사용하여 주요 전기 매개 변수의 변동을 예측하는 정확하고 효율적인 기계 학습 (ML) 방식을 제시하였다. 제안 된 기계 학습 접근법은 3D 확률론적 TCAD 시뮬레이션과 비교했을 때 동일한 정확도와 우수한 효율성을 보여준다. 인공 신경 네트워크 기반 (ANN) 기계 학습 알고리즘은 MIMO (Multi-input-Multi-Output) 예측을 매우 효과적으로 수행 할 수 있다. 기계 학습 시스템의 발전된 단계로써, 3D NAND 플래시 메모리의 주요 전기 매개 변수의 변화를 예측하는 가변성 인식 기계 학습 시스템을 제안한다. 우리는 최초로 인공 신경 네트워크 (ANN) 알고리즘 기반 ML 시스템의 예측 영향 요인 효과의 정확성, 효율성 및 일반성을 검증하였다. 따라서 다양한 변동 원인으로 인한 장치의 주요 전기적 특성 변화가 동시에 통합적으로 예측된다. 이 알고리즘은 3D 확률론적 TCAD 시뮬레이션을 벤치마킹하여 1 % 미만의 예측 오류율과 80 % 이상의 계산 비용 절감을 보여줍니다. 또한, 층수가 증가함에 따라 다양한 구조 조건을 갖는 3 차원 낸드 플래시 메모리의 동작 특성을 예측함으로써 알고리즘의 일반성을 확인할 수 있다.This paper presents a Machine Learning (ML) approach for accurately predicting the effects of various process variation sources on ultra-scaled GAA FET devices and 3D NAND Flash Memories. The effects of process variability sources cause various reliability problems in logic and memory devices. In particular, accurate prediction and control is essential by reducing the margin that determine the yield of logic and memory devices. The machine learning system is largely divided into three classes: Unsupervised Learning, Supervised Learning, and Reinforcement Learning. Among them, a supervised learning series machine learning system, which uses a regression method to train predictive models based on input and output (Training data) values, is the most suitable method for analyzing device characteristics and predicting variability effects. Since the machine learning system of the supervised learning series needs to predict the characteristics of various devices of various variability sources, it is possible to use multiple input-multiple outputs (MIMO) based on complex algorithms (artificial neural networks) with multiple nodes (MN). In the early stages of the ML system, the variability sources of a single transistor is analyzed. We propose an accurate and efficient machine learning approach which predicts variations in key electrical parameters using process variations (PV) from ultra-scaled gate-all-around (GAA) vertical FET (VFET) devices. The proposed machine learning approach shows the same accuracy and good efficiency when compared to 3D stochastic Technology-CAD (TCAD) simulation. Artificial Neural Network Based (ANN) machine learning algorithm can perform Multi-input-Multi-Output prediction very effectively. As an advanced stage of the ML system, we propose a variability-aware ML approach that predicts variations in the key electrical parameters of 3D NAND Flash memories. For the first time, we have verified the accuracy, efficiency, and generality of the predictive impact factor effects of ANN algorithm-based ML systems. ANN-based ML algorithms can be very effective in MIMO prediction. Therefore, changes in the key electrical characteristics of the device caused by various sources of variability are simultaneously and integrally predicted. This algorithm benchmarks 3D stochastic TCAD simulation, showing a prediction error rate of less than 1% as well as a calculation cost reduction of over 80%. In addition, the generality of the algorithm is confirmed by predicting the operating characteristics of the 3D NAND Flash memory with various structural conditions as the number of layers increases.Chapter 1. Introduction 1 1.1. Emergence of Ultra-scaled 3D Device 1 1.2. Increasing Difficulty of Interpreting Variability Issues 5 1.3. Need for Accurate Variability Prediction 10 Chapter 2. Machine Learning System 15 2.1. Introduction 15 2.2. Analysis of Variability through TCAD Simulation 17 2.3. Structure of Machine Learning Algorithm 25 2.4. Summary 35 Chapter 3. Prediction of Process Variation Effect for Ultra-scaled GAA Vertical FET Devices 40 3.1. Introduction 40 3.2 Simulation Structure and Methodology 42 3.3. Results and Discussion 45 3.4. Summary 58 Chapter 4. Prediction of Process Variation Effect for 3D NAND Flash Memories 63 4.1. Introduction 63 4.2 Simulation Structure and Methodology 64 4.3. Results and Discussion 74 4.4. Summary 99 Chapter 5. Conclusion 104 Bibliography 106 Abstract in Korean 111Docto

First Evidence of Temporary Read Errors in TLC 3D-NAND Flash Memories Exiting From an Idle State

This paper presents a new reliability threat that affects 3D-NAND Flash memories when a read operation is performed exiting from an idle state. In particular, a temporary large increase of the fail bits count is reported for the layers read as first after a sequence of program/verify and a idle retention phase. The phenomenon, hereafter called Temporary Read Errors (TRE), is not due to a permanent change of cell threshold voltage between the program verify and the following read operations, but to its transient instability occurring during the idle phase and the first read operations performed on a block. The experimental analysis has been performed on off-the-shelf gigabit-array products to characterize the dependence on the memory operating conditions. The TRE is found to be strongly dependent on the page read, on the read temperature and on the time delay between the first and the second read after the idle state. To emphasize its negative impact at system-level, we have evaluated the induced performance drop on Solid State Drives architectures

Modelización numérica de la pérdida de carga inducida por radiación en celdas CMOS de puerta flotante

Mediante un modelo numérico desarrollado recientemente y basado en principios físicos, se estudia la respuesta a la radiación de celdas de compuerta flotante programadas/borradas. El rol que juega la captura de carga en los óxidos en el desplazamiento total de la tensión umbral con la dosis es debidamente evaluado a través de la variación de la tasa de captura de los huecos generados por radiación. Se considera un modelo analítico simplificado y se discuten sus limitaciones.The radiation response of programmed/erased floating gate cells is studied by numerical simulations through a recently developed physics-based numerical model. The role played by oxide trapped charge in the overall threshold voltage shift with dose is properly evaluated by varying the capture rate of radiation-generated holes. A simplified analytical model is considered, and its limitations are discussed.Fil: Sambuco Salomone, Lucas Ignacio. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: García Inza, Mariano Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Tecnologías y Ciencias de la Ingeniería "Hilario Fernández Long". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Tecnologías y Ciencias de la Ingeniería "Hilario Fernández Long"; ArgentinaFil: Carbonetto, Sebastián Horacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Tecnologías y Ciencias de la Ingeniería "Hilario Fernández Long". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Tecnologías y Ciencias de la Ingeniería "Hilario Fernández Long"; ArgentinaFil: Faigon, Adrián Néstor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Tecnologías y Ciencias de la Ingeniería "Hilario Fernández Long". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Tecnologías y Ciencias de la Ingeniería "Hilario Fernández Long"; Argentin

3D 낸드 플래시 메모리에서의 전자 분포를 고려한 프로그램 동작 모델링

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·정보공학부, 2021. 2. 신형철.In this paper, a new compact model for program operation of 3D NAND flash memory was presented. Based on the understanding of the charge trapping mechanism, an analysis of the electron distribution was presented. A modified 1-D Poisson equation was proposed that shows better accuracy than the existing model by reflecting the spatial distribution of electrons trapped by the program operation. Under various conditions of program voltage and program time, the threshold voltage shift was extracted by TCAD (Technology Computer-Aided Design) simulation, and we used this data to validate our new model. It also provides validity of the model for program operation in 3D NAND flash memory along with various TCAD analysis data.본 논문에서는 3D NAND Flash memory에서 비트 라인 (BL) 스트링 레벨에서 3D 전하 트랩 NAND 플래시의 프로그램 과도 시뮬레이션을위한 컴팩트 모델을 소개했다. 첫째, 트랩 된 전하 매개 변수와 수정 된 1D 포아송 방정식에서 얻은 솔루션을 단위 셀 모델에 적용함으로서 모델이 기존 모델에 비해 더 나은 정확도를 보여주는 것을 제시하였다. Technology Computer-Aided Design (TCAD) 시뮬레이션 결과, 실제 프로그램 동작에 의하여 트랩된 전자는 nitride 층에서도 tunneling oxide에 가까이 분포하였다. 따라서 이러한 전자의 분포를 모델에 반영하기 위해 기존 연구와 달리 nitride 내 를 2개의 구간으로 나누었다. 한쪽 구간에만 trap이 존재한다고 가정하였고 이를 기반으로 포아송 방정식을 수정하였다. 둘째, nitride의 경계를 나타내는 파라미터를 새로 설정하였고, 이를 통해 TCAD 시뮬레이션 결과에 효과적으로 피팅 하 다. 그 결과, 모든 전압에 대하여 프로그램 동작에 대한 threshold voltage 변화가 정확하게 예측되었다. 셋째, 시간에 따라 변화되는 전자의 분포가 고려될 수 있다는 것이 제시되었다. 높은 전계에서는 시간에 따른 전자 분포의 변화가 크기 때문에 높은 전압일수록 전자 분포의 변화를 더 정확하게 반영할 수 있어야한다. 일정 시간 구간마다 threshold voltage 변화량에 대하여 피팅한 결과, 전자의 분포가 넓어지는 것을 모델이 반영할 수 있는 것이 제시되었다.1. Introduction . 1 2. Simulation Setup 3 3. Program operation in 3D NAND. 6 3.1. Charge Trapping Mechanism 6 3.2. Parameters that affects the distribution of electrons. 7 3.3. Characteristics of ISPP 8 4. Electrostatic Solution. 11 5. Transient Dynamics of Program Operation . 19 6. Results and Discussion. 22 6.1. Validation of models with fixed electron charge 22 6.2. Model verification using transient program dynamics . 23 6.3. Modeling results . 27 7. Conclusion 33 8. Reference 35 9. 초록 38Maste

Time Dynamics of the Down-Coupling Phenomenon in 3-D NAND Strings

We present a detailed analysis of the time dynamics of the down-coupling phenomenon (DCP) in 3-D NAND Flash memory strings. The transient time dynamics of the channel potential following the wordline (WL) bias transition fromthe pass voltage to zero is studied via numerical simulation, highlighting the existence of three temporal regimes controlledby different physical processes: electron emission from traps, hole injection from the string edges followed by capture, and propagation along the string. The impact of these processes is separately studied, followed by an analysis of the dependence of the DCP recovery time on architectural parameters. Results highlight the relevant physics and can be used as a design guideline for NAND strings with reduced sensitivity to the DCP