ddr3l記憶體的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

中原大學 資訊工程研究所 鄭維凱所指導 陳建愷的 考量堆疊記憶體單元強度變異之刷新方法及自我修復技術整合 (2017),提出ddr3l記憶體關鍵因素是什麼,來自於堆疊記憶體、自我修復測試、刷新、低強度記憶單元、整合型刷新、溫度。

而第二篇論文中原大學 資訊工程研究所 鄭維凱所指導 申博元的 動態隨機存取記憶體之刷新技術研究 (2016),提出因為有 動態隨機存取記憶體、記憶體刷新、記憶體節能的重點而找出了 ddr3l記憶體的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了ddr3l記憶體,大家也想知道這些:

ddr3l記憶體進入發燒排行的影片

電腦規格:
處理器 Intel® Core™ i7 i7-6700HQ
記憶體 8 GB DDR3L SDRAM
儲存設備 1 TB 5400 rpm SATA
熒幕尺寸 15.6" diagonal FHD IPS anti-glare LED-backlit touch screen (1920 x 1080)
顯示卡 NVIDIA GeForce GTX 950M
連接 802.11b/g/n (1x1) and Bluetooth® 4.0 combo
B&O Play Audio
鏡頭 Integrated Intel RealSense 3D Camera with Digital Microphone
機身尺寸 38.45 x 26.51 x 2.88 cm

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考量堆疊記憶體單元強度變異之刷新方法及自我修復技術整合

為了解決ddr3l記憶體的問題,作者陳建愷 這樣論述:

動態隨機存取記憶體在資料的保存上需要週期性的執行刷新,當執行刷新的週期越短,會增加更多的刷新耗能和延遲記憶體存取的時間。為增強性能將記憶體堆疊,並以TSVs (Through-Silicon Vias)貫穿多層記憶體,當作資料傳輸的通道,進而提高了資料頻寬也降低了延遲,但是因為高密度的堆疊所以散熱不佳,導致容易產生因高溫而降低了資料保存的時間,這些低強度記憶單元(weak cell)會讓記憶體的刷新耗能變高。堆疊記憶體為了提高良率,BISR (Built-in self-repair) 的技術相當重要,BISR可以讓記憶體自我測試且利用備用元件來修復故障的單元,當修復結束後,會有未使用的備用

元件,本論文希望利用這些備用元件來修復weak cell,並且配合整合型記憶體刷新技術(Integrate Refresh) [1]來降低記憶體的刷新耗能。整合型記憶體刷新技術會根據weak cell的分布,對不同的列群進行不同的刷新方法。但是三維記憶體會因為升溫產生新的weak cell且會改變其分佈。本論文將整合型記憶體刷新技術應用在三維記憶體。實驗結果顯示,我們的方法可以降低記憶體的刷新耗能,但是效果會隨著weak cell數量增多而降低。我們也針對因為升溫而產生的weak cell進行修復,當只修復升溫導致的weak cell時會比考量所有階段的方法,產生的刷新耗能來得低。

動態隨機存取記憶體之刷新技術研究

為了解決ddr3l記憶體的問題,作者申博元 這樣論述:

動態隨機存取記憶體(Dynamic Random Access Memory)有高效能以及低成本的特性,但是DRAM需要定期刷新(DRAM Refresh)的動作來維持資料的正確性,然而刷新會導致額外的能源耗損以及延遲記憶體存取而造成效能低落。隨著DRAM的容量增加,刷新所需的時間亦隨之增加,而導致刷新額外耗損變得不可忽略。本論文中,我們觀察到資料保存時間(Retention Time)決定了刷新區間(tREFI),而實際上,並不是所有的DRAM Cell的資料保存時間都相同和需要相同的刷新區間,因此我們提出資料保存時間導向刷新技術以減少不必要的刷新,將DRAM內建的自動刷新(Auto Re

fresh)以不同精細度的刷新方式進行記憶體刷新,並於三種不同的刷新方法(All-bank, Per-bank, Partial-bank Refresh)上應用此技術,其中Partial-bank Refresh為本篇論文提出的一種新穎的刷新方法。我們由實驗結果證明,在這種有效率的刷新機制下能夠有效地減少大多數不必要的刷新,無論是對於刷新的額外耗損以及效能的提升都有顯著的幫助。