一种NAND闪存错误率预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种NAND闪存错误率预测方法及系统，属于计算机存储领域，包括：从NAND闪存的历史数据中获取M个前期干扰特征，及各前期干扰特征所对应的原始比特错误率，将前期干扰特征及其对应的原始比特错误率作为一条预测样本，从而得到M条预测样本；将预测样本输入已训练好的错误率预测模型中，预测N个后期干扰特征所对应的原始比特误码率；其中，干扰特征为影响NAND闪存原始比特错误率的特征或特征组合；错误率预测模型为多输入多输出模型，用于根据前期的干扰特征及对应的原始比特误码率预测后期干扰特征所对应的原始比特误码率。本发明专利技术能够预测NAND闪存的错误率，并预测出NAND闪存错误率的变化趋势，为数据存储安全提供量化的、可靠的判断依据。

【技术实现步骤摘要】
一种NAND闪存错误率预测方法及系统
本专利技术属于计算机存储领域，更具体地，涉及一种NAND闪存错误率预测方法及系统。
技术介绍
近年来，NAND闪存以速度快、存储密度高、抗震性好等特点逐渐成为主流存储介质，被广泛应用在嵌入式系统、个人电脑以及高性能服务器等诸多系统中。但随着特征工艺的尺寸减小、多级存储的增长以及三维堆叠层数的增加，各种干扰对NAND闪存可靠性提出了巨大挑战。NAND闪存在使用过程中，编程/擦除(Program/Erase,P/E)操作，会对氧化层造成磨损；随着磨损的增加，写入的数据读取时会出现读错误。并且当把写入的数据放置一段时间再读后，也会出现读错误。原始比特错误率(RawBitErrorRate,RBER)表示所读取的数据在未经译码的情况下，其中的错误比特占所有比特数量的比例。当原始比特错误率较低时，错误数据能被错误纠正码纠正。然而，随着氧化层的磨损以及时间的流逝，存储单元内存储的电荷数量也会发生较大变化，导致较高的RBER和读失败。数据对于企业或者消费者来说其价值不可估量的，其价值甚至高于NAND闪存存储介质的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种NAND闪存错误率预测方法，其特征在于，包括：/n从NAND闪存的历史数据中获取M个干扰特征作为前期干扰特征，同时获取各前期干扰特征所对应的原始比特错误率，将前期干扰特征及其对应的原始比特错误率作为一条预测样本，从而得到M条预测样本；/n将所得到的M条预测样本输入已训练好的错误率预测模型中，预测N个后期干扰特征中，各后期干扰特征所对应的原始比特误码率；/n其中，干扰特征为影响NAND闪存原始比特错误率的特征或特征组合；所述错误率预测模型为多输入多输出模型，用于根据前期的干扰特征及对应的原始比特误码率预测后期干扰特征所对应的原始比特误码率；后期干扰特征在时间顺序上晚于前期干扰特征；M和N...

【技术特征摘要】
1.一种NAND闪存错误率预测方法，其特征在于，包括：
从NAND闪存的历史数据中获取M个干扰特征作为前期干扰特征，同时获取各前期干扰特征所对应的原始比特错误率，将前期干扰特征及其对应的原始比特错误率作为一条预测样本，从而得到M条预测样本；
将所得到的M条预测样本输入已训练好的错误率预测模型中，预测N个后期干扰特征中，各后期干扰特征所对应的原始比特误码率；
其中，干扰特征为影响NAND闪存原始比特错误率的特征或特征组合；所述错误率预测模型为多输入多输出模型，用于根据前期的干扰特征及对应的原始比特误码率预测后期干扰特征所对应的原始比特误码率；后期干扰特征在时间顺序上晚于前期干扰特征；M和N均为正整数。


2.如权利要求1所述的NAND闪存错误率预测方法，其特征在于，所述干扰特征包括编程/擦除周期、数据保存时间、编程干扰、读干扰以及层间干扰中的一种或多种干扰。


3.如权利要求1所述的NAND闪存错误率预测方法，其特征在于，所述错误率预测模型的训练方法包括：
(S1)从NAND闪存的历史数据中获取M+N个干扰特征，以及各干扰特征所对应的原始比特错误率，将所获取的干扰特征划分为前期的M个干扰特征和后期的N个干扰特征，由前期的干扰特征及其对应的原始比特错误率构成训练数据，由后期的干扰特征及其对应的原始比特错误率构成标签数据，从而得到一条由训练数据和标签数据组成的训练样本；
(S2)重复执行步骤(S1)，直至获取到T条训练样本；
(S3)基于多输入多输出模型建立错误率预测模型后，利用所获取到的所有训练样本对其进行训练，从而在训练结束后得到已训练好的错误率预测模...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴非，刘伟华，朱奥，刘嘉宏，谢长生，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42