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作者及机构
本文的主要作者包括Hua Feng、Debao Wei、Qi Wang、Yongchao Wang、Liyan Qiao和Zongliang Huo。他们分别来自中国科学院微电子研究所、哈尔滨工业大学以及长江存储科技有限公司。该研究发表在《IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems》期刊上，并于2025年2月被接受发表。
学术背景
随着闪存存储密度的不断提升，3D NAND闪存已成为消费电子产品的主流存储介质。然而，低温环境下的数据写入会导致闪存阈值电压分布（Threshold Voltage Distribution, TVD）失真，从而增加原始误码率（Raw Bit Error Rate, RBER），最终影响闪存设备的性能与可靠性。为解决这一问题，本研究提出了一种基于读取参考电压（Read Reference Voltage, RRV）校准的闪存编程温度补偿算法（Programming Temperature Compensation based on RRV, PTC-RRV）。该研究通过大量实验，全面分析了编程/读取温度与闪存阈值电压分布之间的关系，并构建了编程温度补偿模型。
研究流程
1. 研究背景与相关工作
首先，研究介绍了温度对闪存阈值电压的影响机制，并讨论了现有关于闪存读/写操作温度特性的研究。研究表明，编程温度对现代闪存可靠性的影响远大于读取温度。
3D TLC闪存的温度特性测试
研究使用基于FPGA的嵌入式处理平台对12块3D TLC闪存芯片进行了测试，每块芯片随机选取200个闪存块作为独立样本，共计2400个样本。测试分为样本预处理和样本测试两部分。预处理包括对样本进行编程/擦除（Program/Erase, P/E）处理，以覆盖闪存的不同生命周期阶段。测试过程中，样本在20°C、-20°C和60°C的温度下分别进行编程，并在室温下保持60天后进行读取，以绘制不同温度下的阈值电压分布曲线。
编程温度补偿模型的构建
研究深入分析了3D闪存在不同层数、单元状态和P/E周期下的编程温度特性，并构建了RRV偏移量与编程温度之间的线性拟合模型。实验数据显示，RRV偏移量与编程温度呈线性关系，拟合精度较高（R²值均大于0.93）。此外，研究还考虑了P/E周期对RRV偏移量的影响，并在模型中加入了P/E周期修正项。
PTC-RRV策略的实验验证
研究通过真实闪存芯片实验验证了PTC-RRV策略的有效性。实验结果表明，与现有的温度补偿策略（如CTLC和CTDVT）相比，PTC-RRV策略能够显著减少低温编程数据的读取重试次数，并有效提高闪存的存储可靠性和读取性能。例如，在-30°C编程的样本中，PTC-RRV策略的平均读取重试次数比CTDVT和CTLC分别减少了88.4%和86.0%。
主要结果
1. 温度对闪存可靠性的影响
实验数据显示，编程温度对闪存阈值电压分布有显著影响，低温编程会导致阈值电压分布左移，从而增加误码率。例如，在-20°C编程的样本中，RBER显著高于其他温度组。
PTC-RRV策略的优化效果
PTC-RRV策略通过校准RRV，显著降低了低温编程数据的读取重试次数。实验表明，与CTDVT和CTLC策略相比，PTC-RRV策略将低温编程数据的平均读取重试次数减少了80%以上。
模型的拟合精度
线性拟合模型的R²值均大于0.93，表明RRV偏移量与编程温度之间的关系能够被准确拟合。此外，P/E周期修正项的加入进一步提高了模型的准确性。
结论
本研究提出了一种基于RRV校准的编程温度补偿策略，有效解决了低温环境下闪存数据写入的可靠性问题。与现有温度补偿策略相比，PTC-RRV策略在降低读取重试次数和提高闪存性能方面具有显著优势。该策略不仅适用于消费电子产品，还可广泛应用于固态存储设备，尤其是在低温环境下使用的可移动电子设备。
研究亮点
1. 创新性方法
本研究首次提出了基于RRV校准的编程温度补偿策略，并通过大量实验验证了其有效性。
全面性分析
研究全面分析了3D闪存在不同层数、单元状态和P/E周期下的编程温度特性，为编程温度补偿模型的构建提供了坚实基础。
显著优化效果
PTC-RRV策略在降低读取重试次数和提高闪存性能方面表现出色，优于现有的温度补偿算法。
其他有价值的内容
研究还探讨了闪存层数差异对温度可靠性的影响，并提出了一种考虑层数差异的补偿算法，进一步提高了PTC-RRV策略的优化效果。
这篇报告详细介绍了研究的背景、流程、结果和结论，并突出了其创新性和应用价值，为相关领域的研究人员提供了重要参考。