存储设备及操作存储设备的方法技术

技术编号:36818609 阅读:23 留言:0更新日期:2023-03-12 00:41
提供了存储设备及操作存储设备的方法。所述操作存储设备的方法包括:接收设置新参数的学习请求;评估关于当前参数的工作负载的性能;响应于所述学习请求使用多个学习模型以及根据所述工作负载的性能评估的性能评估信息来执行机器学习,以推断参数和对应的评估度量之间的关系表达式;使用推断的所述关系表达式来推导新参数;以及将所述新参数应用于固件算法。法。法。

【技术实现步骤摘要】
存储设备及操作存储设备的方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本专利申请要求于2021年9月7日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请No.10

2021

0118826的优先权,该韩国专利申请的整体公开内容通过引用整体并入本文。


[0003]本专利技术构思涉及存储设备和操作存储设备的方法。

技术介绍

[0004]固件是可以提供对专用于装置的硬件的控制的特定类别的计算机软件。诸如个人计算机(PC)的基本输入/输出系统(BIOS)的固件可以包含装置的基本功能,并且可以向诸如操作系统(OS)的高层软件(high

level software)提供硬件抽象服务。
[0005]最近,顾客的性能需求已经在逐渐增加。服务质量(Quality of service,QoS)是对服务的总性能的测量。企业逐渐地不仅仅要求读取QoS,而且也要求写入QoS。为了响应于这种需求,固件的功能和复杂度在增加。因此,与固件有关的参数的数目也在增加。然而,难以确定如何设置这些参数以保证最佳性能。

技术实现思路

[0006]示例实施例提供存储设备和操作存储设备的方法,在存储设备中,性能参数优化处理可以被自动化、存储设备性能可以显著地提高并且开发人员在参数调谐方面所消耗的精力和时间可以减少。
[0007]根据示例实施例,操作存储设备的方法包括:接收用于学习参数的新参数值的学习请求;评估关于所述参数的当前参数值的工作负载的性能以生成性能度量;响应于所述学习请求使用多个学习模型以及根据所述工作负载的性能评估的性能评估信息来执行机器学习,以推断所述参数和所述性能度量之间的关系表达式;使用推断的所述关系表达式来推导所述新参数值;以及将所述新参数值应用于固件算法。
[0008]根据示例实施例,存储设备包括至少一个非易失性存储装置;以及,控制器,所述控制器连接到向所述至少一个非易失性存储装置提供命令锁存使能(CLE)信号、地址锁存使能(ALE)信号、芯片使能(CE)信号、写入使能(WE)信号、读取使能(RE)信号和数据选通(DQS)信号的控制引脚并且控制所述至少一个非易失性存储装置。所述控制器包括缓冲存储器和处理器,所述缓冲存储器存储多个学习模型,并且所述处理器响应于来自外部装置的、用于学习参数的新参数值的学习请求来驱动所述处理器中包括的参数优化器,并且所述参数优化器使用所述多个学习模型来分别推断所述参数和各个性能度量之间的相应关系表达式,使用推断的所述关系表达式来推导所述新参数值,以及将所述新参数值合并到存储算法中。
[0009]根据示例实施例,操作存储设备的方法包括:接收用于学习参数的新参数值的学习请求;评估与所述参数的当前值对应的工作负载性能以生成性能度量;存储所述性能度
量;使用所述性能度量推断所述参数和所述工作负载性能之间的关系表达式;使用所述关系表达式来推导所述参数的新值;将所述参数的新值合并到固件算法中;以及当迭代次数不大于预定值时,将所述迭代次数增加1并重新执行所述工作负载性能的评估。
附图说明
[0010]从下面结合附图的详细描述,将更清楚地理解本专利技术构思的以上及其他方面和特征,在附图中:
[0011]图1是通过举例示出根据示例实施例的存储设备10的图;
[0012]图2是通过举例示出图1所示的非易失性存储装置100的图;
[0013]图3是通过举例示出根据示例实施例的控制器200的图;
[0014]图4A和图4B是根据示例实施例的在概念上示出存储设备10的参数优化器211的图;
[0015]图5是示出根据示例实施例的参数的示例的图;
[0016]图6是通过举例示出根据示例实施例的在存储设备10的参数优化器211中执行参数优化处理的过程的图;
[0017]图7是通过举例示出存储在图6所示的评估历史存储单元211

3中的评估历史信息的图;
[0018]图8是根据示例实施例的在概念上示出推导存储设备的最优参数的操作的图;
[0019]图9是通过举例示出根据示例实施例的操作存储设备的方法的流程图;
[0020]图10A是示出根据示例实施例的使用机器学习模型来推导存储设备的最优参数的处理的图,并且图10B是示出根据上述最优参数推导处理的结果的图;
[0021]图11是根据示例实施例的优化存储设备的实时参数的处理的阶梯图;
[0022]图12是通过举例示出根据实施例的存储设备20的图;以及
[0023]图13是通过举例示出被应用了根据示例实施例的存储装置的数据中心的图。
具体实施方式
[0024]在下文中,将使用附图以本领域技术人员可以实现本专利技术构思的程度来清楚且详细地描述本专利技术构思的示例实施例。
[0025]在根据示例实施例的存储设备(storage device)和操作存储设备的方法中,可以通过基于贝叶斯优化方案将性能参数优化处理自动化而显著地提高存储设备的性能,并且开发人员在调谐固件参数时所消耗的精力和时间可以显著地减少。
[0026]在根据示例实施例的存储设备和操作存储设备的方法中,可以使用多个模型分别推断固件参数和各个评估度量(在本文中,评估度量也可以被称为性能度量或性能评估度量)之间的关系表达式,并且可以通过全面地考虑推断出的关系表达式来推导最优参数。
[0027]图1是通过举例示出根据示例实施例的存储设备10的图。参考图1,存储设备10可以包括至少一个非易失性存储装置(NVM)100和控制器(CNTL)200(例如,控制电路)。
[0028]至少一个非易失性存储装置100可以被实现为存储数据。非易失性存储装置100可以是NAND闪存、垂直NAND闪存、NOR闪存、电阻随机存取存储器(RRAM)、相变存储器(PRAM)、磁阻随机存取存储器(MRAM)、铁电随机存取存储器(FRAM)、自旋转移力矩随机存取存储器
(STT

RAM)等。而且,非易失性存储装置100可以被实现为三维阵列结构。本专利技术构思不仅仅适用于电荷存储层是由导电浮栅构成的闪存装置,而且也适用于电荷存储层是由绝缘层构成的电荷陷阱闪存(CTF)。在下文中,为了便于描述,非易失性存储装置100将被称为垂直NAND闪存存储装置(VNAND)。
[0029]另外,非易失性存储装置100可以被实现为包括多个存储块BLK1至BLKz(其中z是大于或等于2的整数)和控制逻辑150(例如,逻辑电路)。多个存储块BLK1至BLKz中的每一个存储块可以包括多个页Page 1至Page m,其中m是大于或等于2的整数。多个页Page 1至Page m中的每一个页可以包括多个存储单元。多个存储单元中的每一个存储单元可以存储至少一个位。
[0030]控制逻辑150可以被实现为从控制器(CNTL)200接收命令和地址并对与地址相对应的存储单元执行与所接收的命令相对应的操作(编程操作本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种操作存储设备的方法,所述方法包括:接收用于学习参数的新参数值的学习请求;评估关于所述参数的当前参数值的工作负载的性能以生成性能度量;响应于所述学习请求使用多个学习模型以及根据所述工作负载的性能评估的性能评估信息来执行机器学习,以推断所述参数和所述性能度量之间的关系表达式;使用推断的所述关系表达式来推导所述新参数值;以及将所述新参数值应用于固件算法。2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述参数是以下之一:写入限流延迟、垃圾收集与写入比率。3.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括响应于所述学习请求进入学习模式。4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述多个学习模型包括吞吐量相关模型、写入服务质量相关模型、读取服务质量相关模型和可靠性相关模型中的至少两者。5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述工作负载是主机队列深度和读取写入混合比的组合。6.根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括存储根据所述工作负载的性能评估的性能评估信息。7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述的存储所述性能评估信息包括以表格的形式存储所述固件算法、参数集和所述性能度量。8.根据权利要求6所述的方法,其中,所述的执行所述机器学习包括使用所述多个学习模型和存储的所述性能评估信息来推断所述关系表达式。9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述的推导所述新参数值包括使用贝叶斯优化方案从推断的所述关系表达式来推导所述新参数值。10.根据权利要求1所述的方法,其中,所述新参数值的推导被重复预定次数。11.一种存储设备,所述存储设备包括:至少一个非易失性存储装置;以及控制器,所述控制器连接到向所述至少一个非易失性存储装置提供命令锁存使能信号、地址锁存使能信号、芯片使能信号、写入使能信号、读取使能信号和数据选通信号的控制引脚,并且被配置为控制所述至少一个非易失性存储装置,其中,所述控制器包括缓冲存储器和处理器,所述缓冲存储器被配置为存储多个学习模型,并且所述处理器被配置为响应于来自外部装置的、用于学习参数的新参数值的学习请求来驱动所述处理器中包括的参数优化器,并且所述参数优化器被配置为使用所述多个学习模型分别推断所述参数和各个性能度量之间的关系表达式,使用推断的所述关系表达式来推导所述新参数值,以及将所述参数的所述新参数值合并到存储算...

【专利技术属性】
技术研发人员:张诚珉郑基彬姜东协金炳喜吴玄教崔相炫
申请(专利权)人:三星电子株式会社
类型:发明
国别省市:

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