存储器件写入量的处理方法及设备技术

本申请提供一种存储器件写入量的处理方法及设备，该方法通过针对存储器件中的每个块，获取块的目标状态数据，目标状态数据用于评估块的品质性能，将目标状态数据输入至预先训练的剩余寿命预测模型，得到块的目标剩余可擦写次数，剩余寿命预测模型是基于块的不同剩余可擦写次数所对应的状态数据进行训练得到的，根据存储器件中各个块的目标剩余可擦写次数，确定下一次写入存储器件的数据的目标块

【技术实现步骤摘要】
存储器件写入量的处理方法及设备


[0001]本申请涉及芯片
，尤其涉及一种存储器件写入量的处理方法及设备
。

技术介绍

[0002]随着芯片
的不断发展，固态存储器为了保证内部性能和可靠性的一致性，需要对存储器中最小存储单元块
(
英文：
block)
物理擦写
(Program Erase
，
PE)
进行管理，从而保证整个存储器中
PE
次数差值在合理的差异范围内，该技术称为磨损均衡
。
[0003]在现有技术中，针对当前主流的磨损均衡都是利用
block
的物理
PE
次数作为下一个
block
搜索的依据，这样最终所有的
block
物理
PE
次数会停留在一个比较接近的水平，然而实际上闪存内存的各
block
的可靠性存在差异，可用的
PE
次数也不同，这样就会导致一些写入量上的浪费
。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种存储器件写入量的处理方法及设备，用以解决现有技术中无法较大化的提升存储器件的写入量
。
[0005]第一方面，本申请提供一种存储器件写入量的处理方法，包括：
[0006]针对存储器件中的每个块，获取所述块的目标状态数据，所述目标状态数据用于评估所述块的品质性能；
[0007]将所述目标状态数据输入至预先训练的剩余寿命预测模型，得到所述块的目标剩余可擦写次数，所述剩余寿命预测模型是基于块的不同剩余可擦写次数所对应的状态数据进行训练得到的；
[0008]根据所述存储器件中各个块的目标剩余可擦写次数，确定下一次写入所述存储器件的数据的目标块
。
[0009]在第一方面一种可能的设计中，在所述将所述目标状态数据输入至预先训练的剩余寿命预测模型，得到所述块的目标剩余可擦写次数之前，所述方法还包括：
[0010]获取块的至少一个剩余可擦写次数下对应的状态数据；
[0011]根据所述至少一个剩余可擦写次数对应的状态数据对预设的网络模型进行训练，直到所述网络模型的损失函数趋于收敛，将所述损失函数趋于收敛的网络模型确定为所述剩余寿命预测模型
。
[0012]在第一方面另一种可能的设计中，所述根据所述存储器件中各个块的目标剩余可擦写次数，确定下一次写入所述存储器件的数据的目标块，包括：
[0013]若下一次写入所述存储器件的数据为热数据，将所述热数据写入目标剩余可擦写次数大于预设阈值的目标块中，所述预设阈值是基于各个块的目标剩余可擦写次数确定得到的；
[0014]若下一次写入所述存储器件的数据为冷数据，将所述冷数据写入目标剩余可擦写次数小于或等于所述预设阈值的目标块中
。
[0015]在第一方面再一种可能的设计中，所述目标状态数据包括如下至少一项：实时可靠性数据
、
实时性能数据
、
生产老化数据；
[0016]相应的，所述块的不同剩余擦写次数所对应的状态数据如下至少一项：可靠性数据
、
性能数据
、
生产老化数据
。
[0017]在第一方面还一种可能的设计中，在所述将所述目标状态数据输入至预先训练的剩余寿命预测模型，得到所述块的目标剩余可擦写次数之后，所述方法还包括：
[0018]若所有块的目标剩余可擦写次数为0，确定所述存储器件的生命周期结束
。
[0019]在第一方面又一种可能的设计中，在所述获取所述块的目标状态数据之前，所述方法还包括：
[0020]将数据写入所述块
。
[0021]在第一方面又一种可能的设计中，在所述得到所述块的目标剩余可擦写次数之后，所述方法还包括：
[0022]响应于擦除指令，擦除所述块中的数据
。
[0023]第二方面，本申请提供一种存储器件写入量的处理装置，包括：
[0024]获取模块，用于针对存储器件中的每个块，获取所述块的目标状态数据，所述目标状态数据用于描述所述块的可靠性
、
性能
、
生产老化中的至少一个；
[0025]处理模块，用于将所述目标状态数据输入至预先训练的剩余寿命预测模型，得到所述块的目标剩余可擦写次数，所述剩余寿命预测模型是基于块的不同剩余可擦写次数所对应的状态数据进行训练得到的；
[0026]确定模块，用于根据所述存储器件中各个块的目标剩余可擦写次数，确定下一次写入所述存储器件的数据的目标块
。
[0027]在第二方面一种可能的设计中，在所述将所述目标状态数据输入至预先训练的剩余寿命预测模型，得到所述块的目标剩余可擦写次数之前，所述处理模块还用于：
[0028]获取块的至少一个剩余可擦写次数下对应的状态数据；
[0029]根据所述至少一个剩余可擦写次数对应的状态数据对预设的网络模型进行训练，直到所述网络模型的损失函数趋于收敛，将所述损失函数趋于收敛的网络模型确定为所述剩余寿命预测模型
。
[0030]在第二方面另一种可能的设计中，所述确定模块，具体用于：
[0031]若下一次写入所述存储器件的数据为热数据，将所述热数据写入目标剩余可擦写次数大于预设阈值的目标块中，所述预设阈值是基于各个块的目标剩余可擦写次数确定得到的；
[0032]若下一次写入所述存储器件的数据为冷数据，将所述冷数据写入目标剩余可擦写次数小于或等于所述预设阈值的目标块中
。
[0033]在第二方面再一种可能的设计中，所述目标状态数据包括如下至少一项：实时可靠性数据
、
实时性能数据
、
生产老化数据；
[0034]相应的，所述块的不同剩余擦写次数所对应的状态数据如下至少一项：可靠性数据
、
性能数据
、
生产老化数据
。
[0035]在第二方面还一种可能的设计中，在所述将所述目标状态数据输入至预先训练的剩余寿命预测模型，得到所述块的目标剩余可擦写次数之后，所述确定模块，还用于：
[0036]若所有块的目标剩余可擦写次数为0，确定所述存储器件的生命周期结束
。
[0037]在第二方面又一种可能的设计中，在所述获取所述块的目标状态数据之前，所述处理模块，还用于：
[0038]将数据写入所述块
。
[0039]在第二方面又一种可能的设计中，在所述得到所述块的目标剩余可擦写次数之后，所述处理模块，还用于：
[0040]响应于擦除指令，擦除所述块中的数据
。
[0041]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：
[0042]至少一个处理器；以及
[0043]与所述至少一个处理器通信连接的存储器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种存储器件写入量的处理方法，其特征在于，包括：针对存储器件中的每个块，获取所述块的目标状态数据，所述目标状态数据用于评估所述块的品质性能；将所述目标状态数据输入至预先训练的剩余寿命预测模型，得到所述块的目标剩余可擦写次数，所述剩余寿命预测模型是基于块的不同剩余可擦写次数所对应的状态数据进行训练得到的；根据所述存储器件中各个块的目标剩余可擦写次数，确定下一次写入所述存储器件的数据的目标块
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标状态数据输入至预先训练的剩余寿命预测模型，得到所述块的目标剩余可擦写次数之前，所述方法还包括：获取块的至少一个剩余可擦写次数下对应的状态数据；根据所述至少一个剩余可擦写次数对应的状态数据对预设的网络模型进行训练，直到所述网络模型的损失函数趋于收敛，将所述损失函数趋于收敛的网络模型确定为所述剩余寿命预测模型
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述存储器件中各个块的目标剩余可擦写次数，确定下一次写入所述存储器件的数据的目标块，包括：若下一次写入所述存储器件的数据为热数据，将所述热数据写入目标剩余可擦写次数大于预设阈值的目标块中，所述预设阈值是基于各个块的目标剩余可擦写次数确定得到的；若下一次写入所述存储器件的数据为冷数据，将所述冷数据写入目标剩余可擦写次数小于或等于所述预设阈值的目标块中
。4.
根据权利要求1‑3任一项所述的方法，其特征在于，所述目标状态数据包括如下至少一项：实时可靠性数据
、
实时性能数据
、
生产老化数据；相应的，所述块的不同剩余擦写次数所对应的状态数据包括如下至少一项：可靠性数据
、
性能数据
、
生产老化数据
。5.
根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：张杨，孔茹茹，张泽奇，
申请(专利权)人：平头哥上海半导体技术有限公司，
类型：发明
国别省市：