18、闪存技术全解析:从NAND到管理型闪存的深度探索

闪存技术全解析:从NAND到管理型闪存的深度探索

1. NAND闪存概述

NAND闪存相较于NOR闪存,价格更为低廉且容量更高。初代NAND芯片采用单级单元(SLC)架构,每个存储单元存储1位数据;后续发展出多级单元(MLC)芯片,每个单元存储2位数据;如今又有三级单元(TLC)芯片,每个单元可存3位数据。不过,随着每个单元存储位数的增加,存储可靠性有所下降,这就需要更复杂的控制器软硬件来弥补。若对可靠性要求较高,建议使用SLC NAND闪存芯片。

NAND闪存以擦除块形式组织,块大小在16 KiB到512 KiB之间,擦除操作会将块内所有位设为1。但在块变得不可靠之前,其可承受的擦除周期数较少,例如TLC芯片通常仅1K次,而SLC可达100K次。NAND闪存只能按页读写,页大小一般为2 KiB或4 KiB,且不能按字节访问,因此代码和数据需先复制到RAM才能访问。

数据传输时易出现位翻转问题,可通过纠错码(ECC)检测和纠正。SLC芯片一般使用简单的汉明码,能有效在软件中实现,可纠正页读取中的单比特错误;MLC和TLC芯片则需更复杂的Bose - Chaudhuri - Hocquenghem(BCH)码,每页最多可纠正8比特错误,且需要硬件支持。

ECC需存储在额外的带外(OOB)区域,即备用区域。SLC设计通常每32字节主存储对应1字节OOB,如2 KiB页设备每页OOB为64字节,4 KiB页则为128字节。MLC和TLC芯片的OOB区域更大,以适应更复杂的ECC。

生产过程中,制造商测试所有块,若有块失败,会在该块每页的OOB区域设置标志。新芯片有多达2%的块被标记为坏块并不罕见,且在达到擦除周期限制前,也可能有类似比例的块在擦除

Security-feature-detection-system 安检测系统 简介 安检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
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