存储设备和存储器控制器的操作方法

    公开(公告)号:CN113254362A

    公开(公告)日:2021-08-13

    申请号:CN202110137664.2

    申请日:2021-02-01

    Inventor: 张诚珉 郑基彬

    Abstract: 提供了一种存储设备和存储器控制器的操作方法。所述存储设备包括具有多个存储块的存储器件以及存储器控制器。所述存储器控制器被配置为控制所述存储器件的垃圾收集操作。所述存储器控制器还被配置为通过使用强化学习模型,根据所述多个存储块中的每个存储块的状态信息和在所述多个存储块中的每个存储块中写入的数据的特征信息,在所述多个存储块中选择用于执行所述垃圾收集操作的牺牲块和目标块。

    存储设备及操作存储设备的方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115774657A

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202211032448.2

    申请日:2022-08-26

    Abstract: 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。

    存储控制器和包括该存储控制器的存储装置及其操作方法

    公开(公告)号:CN113157202A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202011527547.9

    申请日:2020-12-22

    Abstract: 本公开提供了一种存储控制器和包括该存储控制器的存储装置及其操作方法。该操作方法包括:接收用户数据和环境信息,获得逻辑特性信息和物理特性信息,定义当前状态,获得期望值,以及执行写入操作。用户数据从主机装置被接收,环境信息从非易失性存储器被接收。当前状态可以基于逻辑特性信息和物理特性信息来定义。期望值可以基于策略信息和当前状态来获得。可以通过与期望值中的最大值对应的物理流对用户数据执行写入操作。

    被配置为支持多流的存储装置及其操作方法

    公开(公告)号:CN113126908A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202011609288.4

    申请日:2020-12-30

    Abstract: 一种存储装置被配置为利用多个物理流来管理多个非易失性存储器。该存储装置的操作方法包括:从外部主机装置接收输入/输出请求;确定第0虚拟流标识符;从第0虚拟流特征提取第0代表值;提取与第一物理流和第二物理流对应的第一代表值和第二代表值;基于所提取的代表值来计算包括第0虚拟流与第一物理流和第二物理流中的每一个之间的第一相似度和第二相似度的距离信息;基于距离信息将多个物理流之一指派到第0虚拟流;以及在所指派的物理流处执行与输入/输出请求对应的操作,并且通过使用机器学习模型来执行所述提取和所述计算。

    存储设备、存储系统及其节流方法

    公开(公告)号:CN118057291A

    公开(公告)日:2024-05-21

    申请号:CN202310822024.4

    申请日:2023-07-05

    Abstract: 提供了一种用于存储设备的节流方法。该节流方法包括:从主机接收写入命令;使用第一机器学习模型来识别节流延迟时间;根据节流延迟时间向主机发送完成消息;收集第一机器学习模型的权重和与权重相对应的存储设备的性能信息;使用权重学习设备的第二机器学习模型来学习权重和性能信息以生成指示权重与性能信息之间的关系的目标函数;使用目标函数来选择与最大性能相对应的权重;以及用权重更新第一机器学习模型。

    存储系统
    6.
    发明公开
    存储系统 审中-实审

    公开(公告)号:CN116149542A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202211452496.7

    申请日:2022-11-21

    Abstract: 公开一种存储系统。所述存储系统(例如,存储装置、存储控制器等)可被连接到包括训练后的仿真模型的机器学习模型嵌入装置。仿真模型可基于损失函数被训练,其中,损失函数基于预测QoS数据和真实QoS数据的比较。例如,仿真模型可被训练为使用固定参数搜索用于提高(例如,最大化)QoS的工作负载,或者相反地,被训练为使用固定工作负载搜索用于最大化QoS的参数。此外,机器学习模型嵌入装置可包括存储由训练后的仿真模型计算的优化的参数的映射表,从而最大化关于每个工作负载的QoS。因此,存储控制器可被配置为访问存储装置,并且基于由训练的仿真模型选择的优化的参数来执行工作负载。

    存储控制器、存储装置和存储装置的操作方法

    公开(公告)号:CN114360607A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202111192991.4

    申请日:2021-10-13

    Abstract: 公开了存储控制器、存储装置和存储装置的操作方法。所述存储装置的操作方法包括:接收第一写入请求;将第一写入请求添加到第一片段;当第一片段的大小大于等于(>=)参考值时,基于第一片段与多个预分配的流中的每个之间的余弦相似度,在所述多个预分配的流之中选择至少“n”个(例如,至少两个)流;将输入信息应用于机器学习模型,以从所述至少“n”个流之中检测与第一片段相关联的第一顺序流;将第一顺序流的流标识符分配给第一片段;和基于第一顺序流的流标识符,存储包括在第一片段中的写入数据。输入信息包括所述至少n个流中的至少一个的统计信息和第一片段的统计信息。

    存储设备及其操作方法
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113254361A

    公开(公告)日:2021-08-13

    申请号:CN202110093185.5

    申请日:2021-01-22

    Abstract: 提供一种在活动模式和低功率模式下操作的存储设备。该存储设备包括:非易失性存储器,包括多个非易失性存储器单元;以及存储控制器,被配置为在活动模式下处理从主机设备输入的命令,其中,存储控制器包括功率模式管理器,该功率模式管理器调整多个功率模式,其中,当输入第一命令时,功率模式管理器预测在第一命令之后要从主机设备输入的第二命令的输入预测时间,当第一命令的处理操作完成时,从活动模式改变为低功率模式,以及当返回时间随着输入预测时间而过去时,从低功率模式返回到活动模式。

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