非参数化PV电平建模和读取阈值电压估计的系统和方法技术方案

本公开的实施例涉及一种存储器系统中的非参数化PV电平建模和最佳读取阈值电压估计的方案。控制器被配置为：生成分别与数组两个累积分布函数(CDF)值相对应的数个最佳读取阈值电压；使用多个读取阈值电压对单元执行读取操作；基于读取操作的结果来生成累积质量函数(CMF)样本；接收从多个CDF值之中选择的第一CDF值和第二CDF值，每个CDF值对应于每个CMF样本；并且估计数个最佳读取阈值电压之中与第一CDF值和第二CDF值相对应的最佳读取阈值电压。CDF值和第二CDF值相对应的最佳读取阈值电压。CDF值和第二CDF值相对应的最佳读取阈值电压。

【技术实现步骤摘要】
非参数化PV电平建模和读取阈值电压估计的系统和方法


[0001]本公开的实施例涉及一种用于确定存储器系统中的最佳读取阈值电压的方案。

技术介绍

[0002]计算机环境范例已经转变为可以随时随地使用的普适计算系统。因此，诸如移动电话、数码相机和笔记本计算机的便携式电子装置的使用已经迅速增加。这些便携式电子装置通常使用具有存储器装置，即数据存储装置的存储器系统。数据存储装置用作便携式电子装置的主存储器装置或辅助存储器装置。
[0003]因为存储器装置不具有移动部件，所以使用存储器装置的存储器系统提供优良的稳定性、耐久性、高信息访问速度和低功耗。具有这类优点的存储器系统的示例包括通用串行总线(USB)存储器装置、诸如通用闪存(UFS)的具有各种接口的存储卡以及固态驱动器(SSD)。存储器系统可以根据各种方案来确定读取阈值电压之中的最佳读取阈值电压。

技术实现思路

[0004]本专利技术的各方面包括用于非参数化PV电平建模和基于非参数化PV电平建模的最佳读取阈值电压估计的系统和方法。
[0005]在本专利技术的一方面中，存储器系统包括包含多个单元的存储器装置和控制器。控制器被配置为：生成分别与数组两个累积分布函数(CDF)值相对应的数个最佳读取阈值电压；使用多个读取阈值电压对单元执行读取操作；基于读取操作的结果来生成累积质量函数(CMF)样本；接收从多个CDF值之中选择的第一CDF值和第二CDF值，每个CDF值对应于每个CMF样本；并且估计数个最佳读取阈值电压之中与第一CDF值和第二CDF值相对应的最佳读取阈值电压。
[0006]在本专利技术的另一方面中，一种用于操作包括包含多个单元的存储器装置和控制器的存储器系统的方法包括：生成分别与数组两个累积分布函数(CDF)值相对应的数个最佳读取阈值电压；使用多个读取阈值电压对单元执行读取操作；基于读取操作的结果来生成累积质量函数(CMF)样本；接收从多个CDF值之中选择的第一CDF值和第二CDF值，每个CDF值对应于每个CMF样本；并且估计数个最佳读取阈值电压之中与第一CDF值和第二CDF值相对应的最佳读取阈值电压。
[0007]根据下列描述，本专利技术的其它方面将变得显而易见。
附图说明
[0008]图1是示出数据处理系统的框图。
[0009]图2是示出存储器系统的框图。
[0010]图3是示出存储器装置的存储块的电路图。
[0011]图4是示出存储器装置的不同类型的单元的状态分布的示图。
[0012]图5A是示出多层单元(MLC)的编码的示例的示图。
[0013]图5B是示出多层单元(MLC)的页面的状态分布的示图。
[0014]图6A是示出三层单元(TLC)的格雷编码的示例的示图。
[0015]图6B是示出三层单元(TLC)的页面的状态分布的示图。
[0016]图7是示出存储器系统中的错误恢复算法的流程的示图。
[0017]图8是示出通过各种eBoost算法来估计最佳读取阈值电压的操作的示图。
[0018]图9A和图9B示出存储器单元的读取阈值电压(Vt)分布。
[0019]图10是示出根据本专利技术的实施例的存储器系统的示图。
[0020]图11是示出根据本专利技术的实施例的神经网络的示图。
[0021]图12是示出根据本专利技术的实施例的训练组件的示图。
[0022]图13是示出根据本专利技术的实施例的推理组件的示图。
[0023]图14示出根据本专利技术的实施例的用于确定最佳读取阈值电压的操作。
[0024]图15示出根据本专利技术的实施例的针对两条分布曲线确定的示例最佳读取阈值电压的曲线图。
[0025]图16是示出根据本专利技术的实施例的训练组件的示图。
[0026]图17是示出根据本专利技术的实施例的推理组件的示图。
具体实施方式
[0027]下面参照附图更详细地描述本专利技术的各个实施例。然而，本专利技术可以以不同的形式实现，并且因此不应当被解释为限于本文阐述的实施例。相反，提供这些实施例以使本公开透彻和完整，并且将本专利技术的范围充分传达给本领域技术人员。此外，本文中对“实施例”、“另一实施例”等的引用不一定仅针对一个实施例，并且对任何这种短语的不同引用不一定针对相同的实施例。本文使用的术语“实施例”不一定指所有实施例。在整个公开中，相同的附图标记在本专利技术的附图和实施例中指代相同的部件。
[0028]本专利技术可以以包括诸如以下的许多种方式来实施：过程；设备；系统；在计算机可读存储介质上实现的计算机程序产品；和/或处理器，诸如适用于运行存储在联接到处理器的存储器上和/或由联接到处理器的存储器提供的指令的处理器。在本说明书中，这些实施方案或本专利技术可以采用的任意其它形式可以被称为技术。通常，可以在本专利技术的范围内改变所公开的过程的操作顺序。除非另有说明，否则被描述为适用于执行任务的、诸如处理器或存储器的组件可以被实施为被临时配置成在给定时间执行该任务的通用组件或被制造为执行该任务的专用组件。如本文所使用的，术语“处理器”等是指适用于处理诸如计算机程序指令的数据的一个或多个装置、电路和/或处理内核。
[0029]本文描述的方法、过程和/或操作可以由待由计算机、处理器、控制器或其它信号处理装置运行的代码或指令来执行。计算机、处理器、控制器或其它信号处理装置可以是本文描述的那些计算机、处理器、控制器或其它信号处理装置或者除了本文描述的元件之外的那些计算机、处理器、控制器或其它信号处理装置。因为详细描述了形成该方法的基础的算法(或计算机、处理器、控制器或其它信号处理装置的操作)，所以用于实施方法实施例的操作的代码或指令可以将计算机、处理器、控制器或其它信号处理装置转变为用于执行本文的方法的专用处理器。
[0030]当至少部分地以软件实施时，控制器、处理器、装置、模块、单元、多工器、生成器、
逻辑、接口、解码器、驱动器和其它信号生成和信号处理功能可能包括例如用于存储待由例如计算机、处理器、微处理器、控制器或其它信号处理装置运行的代码或指令的存储器或其它存储装置。
[0031]下面提供对本专利技术的实施例的详细描述以及示出本专利技术的各个方面的附图。结合这些实施例来描述本专利技术，但是本专利技术不限于任何实施例。本专利技术的范围仅由权利要求书限定。本专利技术涵盖在权利要求书的范围内的许多替代方案、修改方案和等效方案。在下面的描述中阐述了许多具体细节，以便提供对本专利技术的详尽理解。提供这些细节是为了示例的目的；可以在没有这些具体细节中的一些或全部的情况下根据权利要求书来实践本专利技术。为了清楚起见，没有详细描述与本专利技术相关的
中已知的技术材料，以免不必要地模糊本专利技术。
[0032]图1是示出根据本专利技术的实施例的数据处理系统2的框图。
[0033]参照图1，数据处理系统2可以包括主机装置5和存储器系统10。存储器系统10可以从主机装置5接收请求，并且响应于接收到的请求而操作。例如，存储器系统10可以存储待由主机装置5访问的数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种存储器系统，包括：存储器装置，包括多个单元；以及控制器：分别生成与数组两个累积分布函数值，即CDF值相对应的数个最佳读取阈值电压；使用多个读取阈值电压对所述单元执行读取操作；基于所述读取操作的结果来生成累积质量函数样本，即CMF样本；接收从多个CDF值之中选择的第一CDF值和第二CDF值，每个CDF值对应于每个CMF样本；并且估计所述数个最佳读取阈值电压之中与所述第一CDF值和所述第二CDF值相对应的最佳读取阈值电压。2.根据权利要求1所述的存储器系统，其中所述控制器进一步使用所述最佳读取阈值电压对所述单元执行下一次读取操作。3.根据权利要求1所述的存储器系统，其中每个CMF样本指示所述单元中存储的数据的特定二进制值的百分比。4.根据权利要求1所述的存储器系统，其中所述控制器通过包括以下的训练操作来估计所述最佳读取阈值电压：分别接收与第一编程电压电平即第一PV电平和第二编程电压电平即第二PV电平相对应的一组第一CDF值和第二CDF值；确定与所述第一PV电平和所述第二PV电平的交叉点相对应的第一读取阈值电压；并且找到与所述一组第一CDF值和第二CDF值相对应的第二读取阈值电压作为最佳读取阈值电压，使得所述第一读取阈值电压和所述第二读取阈值电压之差最小化。5.根据权利要求4所述的存储器系统，其中所述差基于设定的损失函数来计算。6.根据权利要求4所述的存储器系统，其中所述第一PV电平和所述第二PV电平通过所述单元的测量而获得。7.根据权利要求4所述的存储器系统，其中所述第一PV电平和所述第二PV电平通过与所述单元相关联的合成模型获得。8.一种操...

【专利技术属性】
技术研发人员：张帆，哈曼，
申请(专利权)人：爱思开海力士有限公司，
类型：发明
国别省市：