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公开(公告)号:CN112863579A
公开(公告)日:2021-05-28
申请号:CN202011349291.7
申请日:2020-11-26
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了存储装置及其操作方法。所述存储装置包括非易失性存储器和存储器控制器。非易失性存储器包括均包含多条字线的存储器块。存储器控制器确定所述多条字线中的每条字线的字线强度,基于字线强度调整所述多条字线中的每条字线的状态计数,并且调整所述多条字线中的每条字线的编程参数以减小所述多条字线之间的编程时间变化。
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公开(公告)号:CN101673581B
公开(公告)日:2015-05-20
申请号:CN200910205766.2
申请日:2009-06-15
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F12/02
CPC classification number: G11C11/5628 , G06F12/0246 , G06F2212/7201 , G11C11/5642 , G11C16/0483 , G11C16/3418 , G11C16/3431 , G11C29/00 , G11C2211/5621 , Y02D10/13
Abstract: 提供一种带有处理器、主存储器和闪存的存储器系统。通过获得加速和高的数据可靠性可提高存储器系统的性能。存储器系统包括非易失性存储器设备和用于驱动控制程序来控制非易失性存储器设备的控制器。即使在对非易失性存储器设备的第一存取操作完成之前,控制程序也执行对于非易失性存储器设备的第二存取操作。
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公开(公告)号:CN114879901A
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN202111615059.8
申请日:2021-12-27
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 在操作包括多个非易失性存储器的存储设备的方法中,存储设备的可靠性信息被预测。基于预测可靠性信息的结果对存储设备执行读取操作。在预测存储设备的可靠性信息中,通过基于劣化特性信息和劣化阶段信息选择多个机器学习模型中的一者作为最佳机器学习模型来输出模型请求信号。模型请求信号对应于最佳机器学习模型。多个机器学习模型用于生成与多个非易失性存储器相关的可靠性信息。基于模型请求信号来接收最佳机器学习模型的参数。基于劣化特性信息和参数来生成可靠性信息。
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公开(公告)号:CN114490428A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202111265668.5
申请日:2021-10-28
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种测量包括多个存储块的非易失性存储器件的耐久性的方法,所述方法包括:周期性地接收用于所述多个存储块当中的第一存储块的读取命令;基于所述读取命令,对所述第一存储块周期性地执行读取操作;基于所述读取操作的结果,周期性地输出与所述第一存储块相关联的至少一个单元计数值;响应于与所述第一存储块相关联的耐久性信息的周期性接收,周期性地存储所述耐久性信息,所述耐久性信息通过累积所述至少一个单元计数值被获得。
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公开(公告)号:CN113051185A
公开(公告)日:2021-06-29
申请号:CN202011377125.8
申请日:2020-11-30
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F12/02 , G06F12/06 , G06F12/0882 , G06K9/62 , G06N3/08 , G11C16/08 , G11C16/10 , G11C16/16 , G11C16/26
Abstract: 公开了一种方法包括:对来自主机的输入/输出请求进行采样,以生成采样的输入/输出请求;使用非监督学习算法将采样的输入/输出请求分类为群集;基于群集的特性来确定热数据范围;以及将确定的热数据范围并入到热数据表中。
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公开(公告)号:CN112650443A
公开(公告)日:2021-04-13
申请号:CN202011007655.3
申请日:2020-09-23
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 公开一种控制非易失性存储器装置的存储控制器的操作方法。所述方法包括:在初始驱动时段,收集指示非易失性存储器装置的第一存储器区域的劣化因素的第一参数和指示在第一存储器区域发生的劣化的程度的第二参数;基于第一参数和第二参数选择多个函数模型中的第一函数模型,并且基于第一函数模型来预测第一存储器区域的第一错误趋势;基于第一错误趋势来确定第一可靠性间隔;以及基于第一可靠性间隔对非易失性存储器装置的第一存储器区域执行第一可靠性操作。
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公开(公告)号:CN112486405A
公开(公告)日:2021-03-12
申请号:CN202010945601.5
申请日:2020-09-10
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种存储设备,包括:特征信息数据库,被配置为存储关于存储器设备的特征信息;以及机器学习模块,被配置为基于该特征信息从与存储器设备的操作相对应的多个机器学习模型中选择机器学习模型,其中该存储器设备被配置为根据所选择的机器学习模型来进行操作。
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