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01 记忆与遗忘

        正如艾宾浩斯记忆曲线所示：输入的信息经过人脑的注意过程后被学习，学习的信息进入人脑短时记忆。遗忘在学习后立即开始，若不及时加以复习，短时记忆中的信息就会被遗忘；但遗忘的速度并不均衡——遵循先快后慢的原则。

        任何记忆体都会遗忘，闪存也不例外。对于闪存，通常用出错率（RBER）来衡量其对数据的遗忘程度。出错率小于ECC纠错能力的可以被纠错，反之则没法纠错。没法纠错的数据就相当于被“遗忘”了。

        影响闪存遗忘的因素主要有以下三种：

        一般来说，闪存都是用默认的读取参考电压（Default Vread，简称DVread）来读取。用默认Vread读取的出错率称之为DRBER。采用最优的Vread读取的数据的出错率为最优RBER，记为ORBER。相同条件下，ORBER通常比DRBER要小很多。

        纵坐标是对应RBER的Frame个数。ECC是ECC纠错能力。从上图可以看出，DRBER很多都不能被ECC引擎纠错。如果DRBER不能被ECC引擎纠错，那么就会启动Read Retry流程。Read Retry就是逐步逼近ORBER的过程。

        下图说明了Read Retry的实际效果。DR是默认Vread。虚线是之前的阈值分布，实线是现在的阈值分布。区域A是默认读的出错数，区域B+A是当前默认Vread读出数据的出错bit数。区域B就是增加的错误bit数。可以看出，默认读出错的增加是很恐怖的。所以需要Read Retry。

        而区域C和区域D则是前后最优Vread下出错的个数。很显然，不管是增加的出错数还是绝对出错数都是很少的。

        总结：Read Retry可以减少数据出错率，使得数据出错率趋近ORBER。

1.2 Retention与P/E cycle

        P/E cycle和Retention时间是经常一起出现的一对。很难脱离一个来说明另一个对出错率的影响。由于DRBER变化过于剧烈，实际中倾向于用ORBER来衡量出错率。

        下图是以Retention Time这个维度来看一个Block平均ORBER的变化趋势。（最大值离散性比较大，不容易看出规律）

        从图上可以看出，出错率随着时间的增加而增加，然后增加量却在减小。P/E cycle越大，增加的速度也越大。

        这个趋势跟遗忘曲线正好反过来。这一点很好理解。出错越多，那么遗忘度就越多。一开始出错增加很快，遗忘率就下降很快。

        用对数函数来很好的拟合这个增减率：

        如果用P/E cycle这个维度来看待一个Block的平均ORBER，那么情况会变得更加有趣。下图是不同Retention时间下，出错率跟P/E cycle的关系：

        如图中所示，在P/E cycle大于100的时候，出错率跟P/E cycle几乎是呈线性。总结：P/E cycle越大，Retention时间越长，出错率就越大，遗忘的信息也就越多。

1.3 温度

        温度加剧了混乱度，温度对混乱度的加剧可以用著名的阿伦尼乌斯公式（Arrhenius equation ）来定量描述：

        这个公式说明对于温度T1下，保持时间t1等效于温度T2下等效的保持时间t2。简单的来说，就是对于Flash的出错率来说，在温度T1下保持t1时间，跟T2下保持t2时间是等效的。

        不过这个公式不能直观的看出温度的“威力”。下表可以充分展示这种威力。

        上表可以看出，120℃下，保持1个小时，相当于常温20℃下保持7.37年。

        总结：高温是闪存遗忘的一个重要原因，温度越高，闪存遗忘信息也就越快。