估计非参数化最佳读取阈值的系统和方法技术方案

本公开涉及一种用于存储器系统的非参数化最佳读取阈值估计的方案。该存储器系统包括具有页面的存储器装置和具有神经网络的控制器。控制器使用读取阈值集对所选择的页面执行读取操作；根据读取操作中的每一个，获得与所选择的页面的解码相关联的读取阈值集、校验和值以及1的计数与0的计数的非对称比率；将所获得的读取阈值集、校验和值和非对称比率作为输入信息提供给神经网络；以及由神经网络基于输入信息和权重来估计最佳读取阈值电压，该权重包括多个矩阵和偏置向量的组合。包括多个矩阵和偏置向量的组合。包括多个矩阵和偏置向量的组合。

【技术实现步骤摘要】
估计非参数化最佳读取阈值的系统和方法


[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成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。具有这种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一种用于使用深度神经网络估计非参数化最佳读取阈值的系统和方法。
[0005]在本专利技术的一方面，一种存储器系统包括具有多个页面的存储器装置和具有神经网络的控制器。控制器被配置成：使用包括多个读取阈值电压的读取阈值集对从多个页面之中选择的页面执行一个或多个读取操作；根据一个或多个读取操作中的每一个，获得与所选择的页面的解码相关联的读取阈值集、校验和值以及1的计数与0的计数的非对称比率；将所获得的读取阈值集、校验和值和非对称比率作为输入信息提供给神经网络；以及由神经网络基于输入信息和输入信息的权重来估计最佳读取阈值电压，该权重包括多个矩阵和偏置向量的组合。
[0006]在本专利技术的另一方面，一种操作存储器系统的方法，存储器系统包括具有多个页面的存储器装置和具有神经网络的控制器，该方法包括：使用包括多个读取阈值电压的读取阈值集对从多个页面之中选择的页面执行一个或多个读取操作；根据一个或多个读取操作中的每一个，获得与所选择的页面的解码相关联的读取阈值集、校验和值以及1的计数与0的计数的非对称比率；将所获得的读取阈值集、校验和值和非对称比率作为输入信息提供给神经网络；并且由神经网络基于输入信息和输入信息的权重来估计最佳读取阈值电压，该权重包括多个矩阵和偏置向量的组合。
[0007]通过下面的描述，本专利技术的附加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(Gray coding)的一个示例的示图。
[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是示出三层单元(TLC)闪速存储器装置的特定页面的单元电平的分布的示图。
[0018]图9是示出根据本专利技术的一个实施例的存储器系统的示图。
[0019]图10是示出根据本专利技术的一个实施例的神经网络的示图。
[0020]图11是示出根据本专利技术的一个实施例的最佳读取阈值估计器的示图。
[0021]图12是示出根据本专利技术的一个实施例的最佳读取阈值估计器的训练操作的示图。
[0022]图13是示出根据本专利技术的一个实施例的最佳读取阈值估计操作的流程图。
具体实施方式
[0023]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将本专利技术的范围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。
[0024]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配置为或以其它方式被编程为在给定时间执行该任务的通用装置或电路组件或者被制造为或被预配置为或被预编程为执行该任务的特定装置或电路组件。如本文所使用的，术语“处理器”等指代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。
[0025]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。因为本文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任一方法的专用处理器。
[0026]如果至少部分地以软件实施，则控制器、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部件可以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。
[0027]下面提供对本专利技术的各个实施例的详细描述以及示出本专利技术的方面的附图。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意特定实施例。本专利技术包括许多替代方案、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。
[0028]图1是示出根据本专利技术的一个实施例的数据处理系统2的框图。
[0029]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访问的数据。
[0030]主机装置5可以利用各种类型的电子装置中的任意一种来实施。在各个实施例中，主机装置5可以是诸如以下的电子装置：台式计算机、工作站、三维本文档来自技高网...

【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，包括多个页面；以及控制器，包括神经网络，并且：使用包括多个读取阈值电压的读取阈值集，对从所述多个页面之中选择的页面执行一个或多个读取操作；根据所述一个或多个读取操作中的每一个，获得与所选择的页面的解码相关联的所述读取阈值集、校验和值以及1的计数与0的计数的非对称比率；将所获得的所述读取阈值集、所述校验和值和所述非对称比率作为输入信息提供给所述神经网络；以及由所述神经网络基于所述输入信息和所述输入信息的权重来估计最佳读取阈值电压，所述权重包括多个矩阵和偏置向量的组合。2.根据权利要求1所述的存储器系统，其中对所述神经网络进行训练以获得所述权重，使得设定的损失函数被最小化。3.根据权利要求2所述的存储器系统，其中所述设定的损失函数包括可微分损失函数，所述可微分损失函数用于测量所述神经网络的输出与所述最佳读取阈值电压之间的相应误差。4.根据权利要求1所述的存储器系统，其中所述控制器基于所述输入信息、所述多个矩阵、所述偏置向量和激活函数的组合来估计所述最佳读取阈值电压。5.根据权利要求4所述的存储器系统，其中所述控制器基于下面的等式来估计所述最佳读取阈值电压：OptVt＝A
DNN,N
×
R(A
DNN,N
‑1×
R(A
DNN,N
‑2×
R(
…
R(A
DNN,0
×
[Vt,CS,AR]+b
DNN,0
)
…
)+b
DNN,N
‑2)+b
DNN,N
‑1)+b
DNN,N
，其中OptVt表示所述最佳读取阈值电压，Vt表示所述读取阈值集，CS表示所述校验和值，AR表示所述1的计数与所述0的计数的所述非对称比率，A
DNN,N
表示第N+1矩阵，b
DNN,N
表示第N+1偏置向量，并且R表示所述激活函数。6.根据权利要求5所述的存储器系统，其中所述1的计数与所述0的计数的所述非对称比率包括所述1的计数除以所述0的计数的比率。7.根据权利要求4所述的存储器系统，其中所述激活函数包括整流线性单元激活函数即ReLU激活函数。8.根据权利要求1所述的存储器系统，其中所选择的页面包括三层单元即TLC的最低有效位页面即LSB页面。9.根据权利要求8所述的存储器系统，其中所述读取阈值集包括：a)用于区分擦除状态与第一编程状态的第一读取阈值电压，以及b)用于区分第二编程状态与第三编程状态的第二读取阈值电压。10.一种操作存...

【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：