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일단 제가 준비한 건,261

DRAM Refresh 동작 ( Self Refresh, 순서, 방식, Charge Sharing ) DRAM Refresh DRAM은 Dynamic Random Access Memory의 약자이다. Dynamic의 의미는 DRAM은 정보를 유지하기 위해, 다른 말로는 Leakage로 발생한 전자의 손실 때문에 Refresh라는 동작을 주기적으로 반복하며 빠져나간 전자를 채워줘야 한다. 이 과정에서 저장돼 있는 Data가 채워졌다가, 샜다가 채워졌다가 빠져나갔다가 반복하며 변하기 때문에 Dynamic이라고 부른다. Data가 변한다는 말은 Leakage로 전자들이 새어 나간다는 말인데 예를 들어 '1'이었던 정보가 점점 '0.8', '0.4' 이렇게 변화하는 걸 말한다. Leakage에 대해 더 자세한 내용은 아래 링크를 참조 바란다. 2023.04.18 - [내가 하는 공부/DRAM] - DRAM Le.. 2023. 4. 19.
DRAM Leakage (Off Leakage, Junction Leakage, DRAM 누설전류, Delpetion) DRAM Leakage DRAM은 RAM으로 전원이 없으면 정보가 소실되는 메모리다. 휘발성 (Volatile) 메모리라고도 불린다. 전원이 없어도 데이터를 가지고 있으면 비휘발성 (Non Volatile)이라고 부른다. 하지만 DRAM은 전원이 있더라도 자꾸만 정보를 잃는 특성이 있다. 왜냐면 데이터를 가지고 있는 Capacitor에서 전자가 탈출하기 때문이다. 이건 어쩔 수 없는 특성인데 주기적으로 세는 전자들을 다시 채워 넣어줘야 하는데 이 동작을 Refresh라고 한다. 즉, 계속 Refresh 동작을 해줘야 정보(데이터, 전자)를 유지할 수 있다. 조금 더 말하자면, 전자들이 Capacitor에 저장돼 있다고 하자. 다른 말로는 '1'이라는 숫자가 저장 돼 있다고 한다. 우린 계속 우리가 준 정.. 2023. 4. 18.
메모리 반도체 DRAM 구조 (LPDDR5, Die, BANK, Core, HEX, MAT) DRAM 구조 구조의 기본 틀은 DDR5를 기준으로 보겠다. 메모리의 Spec은 JEDEC이라는 협회에서 합의를 보는데 협의된 Spec에 맞게 제조하면 된다. 근데 DDR5가 LPDDR5 (Low Power)가 있고 GDDR5 (Graphics), 등등 용도에 따라 다르다. 예를 들어 핸드폰에는 LPDDR이 1개 들어가고 컴퓨터에는 DDR이 32개 들어가기도 한다. 하지만 구성과 개요는 유사함으로 LPDDR5를 기준으로 보겠다. 여기서 가정하는 개수에 연연하면 안 된다. 분야에 따라 너무 다르니 구조에만 신경 써서 보면 좋겠다. 추가적으로 DRAM을 볼 때 8Gb이라고 숫자가 적혀 있는 걸 봤을 거다. Gb는 Giga Bit인데 Die 하나의 Density(용량)를 나타내는 값이다. 예를 들어 아래 그림.. 2023. 4. 13.
Memory 반도체란 (ROM, RAM, 차이점, 종류) Memory 메모리란 무엇을 말하는 것일까? 먼저 메모리란, 데이터를 저장, 유지하기 위한 전기적 혹은 자기적 기억장치를 말한다. 그렇다면 하드디스크(HDD)는 메모리일까? 어떻게 보면 맞지만, 반도체 업계에서는 아니다. 반도체 업계에서는 반도체를 이용한 RAM (Random Access Memory)과 ROM (Read Only Memory)를 말한다. 이런 RAM, ROM은 주기억장치라고 말하고 하드디스크(HDD)와 같은 애들은 보조기억장치라고 말한다. 말 그대로 보조하는 역할을 수행한다. 자 이제 우리는 메모리가 RAM과 ROM에 이라는 것을 알았다. 조금 다르게 말하면 메모리는 Buffer Memory와 Storage Memory로 나눠 부를 수도 있다. Buffer Memory는 성능의 차이가 .. 2023. 3. 27.
파이썬 Pandas count (열 갯수) count 열 별 값이 몇 개인지 알려준다. import pandas as pd df = pd.DataFrame([[0, 1, 2], [3, 4, 5]], index=["r0", "r1"], columns=["c0", "c1", "c2"]) print(df) 출력 c0 c1 c2 r0 0 1 2 r1 3 4 5 print(df.count()) 출력 c0 2 c1 2 c2 2 dtype: int64 2023. 2. 23.

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