【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据存储，具体涉及一种基于机器学习的闪存块管理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、存储器，是现代信息技术中用于保存信息的记忆设备，市场上的存储器主要分为：易失性存储器和非易失性存储器。nand是一种非易失性闪存存储器，断电后仍然能保存数据，非常适合作为便携设备的存储器来使用。其中3d nand通过把闪存颗粒堆叠在一个立体空间内来解决平面结构的nand闪存带来的限制，每个存储单元可以实现更短的整体连接，具备卓越的精度。但是随着智能化时代对于存储需求的急剧增长，单位面积的存储密度增长速度在放缓，主要是因为3d nand堆叠层数增加速度和制程缩放速度的降低。对于3dnand闪存颗粒中闪存块的性能极致挖掘和强弱管理，通过精细化管理，从而提高固态硬盘的可写入总量，已经成为目前数据存储领域发展的关键技术之一。
2、现在的大部分的闪存块管理识别标准是写入/擦除次数(program/erase cycle,pec)，通过收集3d nand闪存颗粒初期擦写读得到的特征信息，使用已经训练好的机器学习模型进行闪存颗粒的寿命预...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的闪存块管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的闪存块管理方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的闪存块管理方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的闪存块管理方法，其特征在于，根据每个闪存块的所述预测寿命值和当前磨损次数构建强弱块管理表，包括：
5.根据权利要求4所述的基于机器学习的闪存块管理方法，其特征在于，基于所述强弱块管理表进行所述闪存块的管理，包括：
6.根据权利要求1所述的基于...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的闪存块管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的闪存块管理方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的闪存块管理方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的闪存块管理方法，其特征在于，根据每个闪存块的所述预测寿命值和当前磨损次数构建强弱块管理表，包括：
5.根据权利要求4所述的基于机器学习的闪存块管理方法，其特征在于，基于所述强弱块管理表进行所述闪存块的管理，包括：
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的闪存块管理方法，其特征在于，根据每个闪存块的所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李毓佛，关天晗，
申请(专利权)人：成都芯盛集成电路有限公司，
类型：发明
国别省市：
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