闪存芯片可靠性等级预测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种闪存芯片可靠性等级预测方法、装置及存储介质。其中方法包括：对待预测闪存芯片进行闪存操作，并在闪存操作过程中采集待预测闪存芯片的至少一种特征量；对待预测闪存芯片的至少一种特征量进行运算操作，得到待预测闪存芯片的特征运算值，依据待预测闪存芯片的特征量和待预测闪存芯片的特征运算值，建构待预测闪存芯片的数据集合；将待预测闪存芯片的数据集合中的第一子集输入到第一闪存可靠性等级预测模型的优化程序中，并对第一闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第二闪存可靠性等级预测模型；将待预测闪存芯片数据集合中的第二子集输入到第二闪存可靠性等级预测模型中，得到待预测闪存芯片的可靠性等级的第一预测结果。上述方法可以提高闪存芯片可靠性等级的预测准确度。芯片可靠性等级的预测准确度。芯片可靠性等级的预测准确度。

【技术实现步骤摘要】
闪存芯片可靠性等级预测方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及存储器
，尤其是涉及一种闪存芯片可靠性等级预测方法、装置、存储介质及计算机设备。

技术介绍

[0002]存储器作为数据存储的载体，早已出现在现代电子产品的各个角落，并成为电子系统中不可或缺的一部分。在存储器领域，闪存扮演着十分重要的角色。闪存是一种非易失性存储器，在许多方面有其独特的优点，如：能长时间保存数据、数据传输速度快、存储容量较大等等。因此，闪存在通信、消费、工业控制、军事等领域出现的频率越来越高，也越来越受到重视。
[0003]但闪存也有其不可忽视的缺点。其中，可靠性问题便是闪存最主要的问题之一。闪存因为其独特的物理结构，导致其在使用过程中，存储单元的氧化层结构会遭受到磨损，这种磨损是不可逆的，一旦磨损程度超过一定限度，就会在数据存储过程中，出现数据比特错误，闪存运行时产生的这种无法纠正的数据错误将会影响到整个存储系统的正常使用。因此，在存储系统中，往往会加入纠错算法，来纠正因可靠性问题导致的数据比特错误。但是，纠错算法存在错误上限，一旦闪存存储块内发生磨损的存储单元数量超过一定限度，纠错算法就会无法完全纠错，即纠错后的数据仍将出现比特错误。这种情况的发生将会严重地危害通信、消费、工业控制、军事等领域的信息安全，甚至造成不可估计的损失。
[0004]基于以上的原因，目前就出现了一些预测闪存可靠性等级的方法，通过这些方法，可以使用户了解闪存内部的损耗情况，并及时做出存储策略调整，从而延长闪存的使用寿命，以及避免因存储器中突发性的闪存数据错误增加而导致的损失。但是，由于闪存芯片之间存在一定差异，这就导致了闪存芯片可靠性等级预测难以达到较高的准确度。因此，如何提高闪存芯片可靠性等级预测的准确度，成为目前亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请提供了一种闪存芯片可靠性等级预测方法、装置、存储介质及计算机设备，主要目的在于解决现有闪存芯片可靠性等级预测方法的预测准确度较差的技术问题。
[0006]根据本专利技术的第一个方面，提供了一种闪存芯片可靠性等级预测方法，该方法包括：
[0007]对待预测闪存芯片进行闪存操作，并在闪存操作过程中采集待预测闪存芯片的至少一种特征量；
[0008]对待预测闪存芯片的至少一种特征量进行运算操作，得到待预测闪存芯片的特征运算值，依据待预测闪存芯片的特征量和待预测闪存芯片的特征运算值，建构待预测闪存芯片的数据集合；
[0009]将待预测闪存芯片的数据集合中的第一子集输入到第一闪存可靠性等级预测模
型的优化程序中，并对第一闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第二闪存可靠性等级预测模型；
[0010]将待预测闪存芯片数据集合中的第二子集输入到第二闪存可靠性等级预测模型中，得到待预测闪存芯片的可靠性等级的第一预测结果。
[0011]可选的，待预测闪存芯片的可靠性等级的第一预测结果包括T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的预测可靠性等级，其中，T
m
定义为编程
‑
擦除操作周期数，则该方法还包括：对待预测闪存芯片进行T
m
次编程
‑
擦除操作，并采集T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的实际可靠性等级；将T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的实际可靠性等级与T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的预测可靠性等级进行比较；若T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的实际可靠性等级与T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的预测可靠性等级不一致，则对第二闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第三闪存可靠性等级预测模型；将待预测闪存芯片数据集合中的第三子集输入到第三闪存可靠性等级预测模型中，得到待预测闪存芯片的可靠性等级的第二预测结果。
[0012]可选的，对第二闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第三闪存可靠性等级预测模型，包括：在待预测闪存芯片的T
m
次编程
‑
擦除操作过程中，采集待预测闪存芯片的至少一种特征量；对待预测闪存芯片的至少一种特征量进行运算操作，得到待预测闪存芯片的特征运算值，将待预测闪存芯片的特征量和待预测闪存芯片的特征运算值存储在待预测闪存芯片的数据集合中；将待预测闪存芯片的数据集合中的第四子集输入到第二闪存可靠性等级预测模型的优化程序中，并对第二闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第三闪存可靠性等级预测模型。
[0013]可选的，编程
‑
擦除操作周期数T
m
为单一预设定值或多个预设定值的组合，其中，当T
m
为多个预设定值的组合时，待预测闪存芯片的可靠性等级的第一预测结果包括多个与预设定值一一对应的T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的预测可靠性等级。
[0014]可选的，第一闪存可靠性等级预测模型的训练方法，包括：从闪存产品集合中抽取出多个闪存芯片作为样本闪存芯片，并通过闪存测试系统采集样本闪存芯片的至少一种特征量；对样本闪存芯片的至少一种特征量进行运算操作，得到样本闪存芯片的特征运算值，依据样本闪存芯片的特征量和样本闪存芯片的特征运算值，建构样本闪存芯片的数据集合；将样本闪存芯片的数据集合中的子集作为机器学习分类器的输入，对机器学习分类器进行训练，得到第一闪存可靠性等级预测模型。
[0015]可选的，闪存产品集合中包含同一制造工艺下相同类型且不同批次的多种闪存芯片；则从闪存产品集合中抽取出多个闪存芯片作为样本闪存芯片，包括：从闪存产品集合中随机抽取出预定数量的闪存芯片作为样本闪存芯片。
[0016]可选的，机器学习分类器包括支持向量机分类器、朴素贝叶斯分类器、k近邻分类器、决策树分类器、集成学习分类器和线性判别分类器中的一种或多种。
[0017]可选的，第一闪存可靠性等级预测模型的优化程序和第二闪存可靠性等级预测模型的优化程序与第一闪存可靠性等级预测模型训练所用的机器学习分类器相对应；其中，第一闪存可靠性等级预测模型的优化程序和第二闪存可靠性等级预测模型的优化程序包括支持向量机分类器模型优化程序、朴素贝叶斯分类器模型优化程序、k近邻分类器模型优化程序、决策树分类器模型优化程序、集成学习分类器模型优化程序、线性判别分类器模型
优化程序中的一种或多种。
[0018]可选的，待预测闪存芯片的特征量和样本闪存芯片的特征量包括以下特征量中的一种或多种：闪存芯片各闪存操作的时间、各闪存操作时的电流、芯片功耗、阈值电压分布及电压变化量、闪存块编号、闪存页编号、当前编程
‑
擦除周期数、闪存块中条件错误页数、条件错误块数、原始错误比特数和原本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种闪存芯片可靠性等级预测方法，其特征在于，所述方法包括：对待预测闪存芯片进行闪存操作，并在闪存操作过程中采集所述待预测闪存芯片的至少一种特征量；对所述待预测闪存芯片的至少一种特征量进行运算操作，得到所述待预测闪存芯片的特征运算值，依据所述待预测闪存芯片的特征量和所述待预测闪存芯片的特征运算值，建构待预测闪存芯片的数据集合；将所述待预测闪存芯片的数据集合中的第一子集输入到第一闪存可靠性等级预测模型的优化程序中，并对所述第一闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第二闪存可靠性等级预测模型；将所述待预测闪存芯片数据集合中的第二子集输入到所述第二闪存可靠性等级预测模型中，得到所述待预测闪存芯片的可靠性等级的第一预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待预测闪存芯片的可靠性等级的第一预测结果包括T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的预测可靠性等级，其中，所述T
m
定义为编程
‑
擦除操作周期数，则所述方法还包括：对所述待预测闪存芯片进行T
m
次编程
‑
擦除操作，并采集T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的实际可靠性等级；将所述T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的实际可靠性等级与所述T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的预测可靠性等级进行比较；若所述T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的实际可靠性等级与所述T
m
次编程
‑
擦除操作后待预测闪存芯片的预测可靠性等级不一致，则对所述第二闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第三闪存可靠性等级预测模型；将所述待预测闪存芯片数据集合中的第三子集输入到所述第三闪存可靠性等级预测模型中，得到所述待预测闪存芯片的可靠性等级的第二预测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对第二闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第三闪存可靠性等级预测模型，包括：在所述待预测闪存芯片的T
m
次编程
‑
擦除操作过程中，采集所述待预测闪存芯片的至少一种特征量；对所述待预测闪存芯片的至少一种特征量进行运算操作，得到所述待预测闪存芯片的特征运算值，将所述待预测闪存芯片的特征量和所述待预测闪存芯片的特征运算值存储在所述待预测闪存芯片的数据集合中；将所述待预测闪存芯片的数据集合中的第四子集输入到所述第二闪存可靠性等级预测模型的优化程序中，并对所述第二闪存可靠性等...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈卓，张浩明，潘玉茜，刘政林，
申请(专利权)人：置富科技深圳股份有限公司，
类型：发明
国别省市：