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申请/专利权人：深圳市天创伟业科技有限公司
申请日：2024-05-27
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118245350A
主分类号：G06F11/34
分类号：G06F11/34;G06F11/30;G06F11/32;G06N3/0442;G06N3/084;G06N3/0985
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明具体涉及一种固态存储的健康状况检测方法及装置，包括步骤：构建LSTM深度学习模型；设定初始阈值，预警阈值Y1和回收阈值Y2；在线学习循环：周期性，对所有存储块使用深度学习模型实时预测健康状态及错误率；根据预测结果和实际回收验证结果反馈，动态调整预警阈值Y1和回收阈值Y2；若预测正确率高于阈值但误报也高于阈值，逐步提高Y1；若漏检比例高于阈值，逐步降低Y2；否则两者平衡良好，则保持预警阈值Y1和回收阈值Y2；定时器周期性激活，存储块状态管理模块调用深度学习模型评估存储块状态；若模型预测某存储块接近风险阈值Y1，启动抽样检测，读取少量页面，计算实际错误率Q；决策执行。
主权项：1.固态存储的健康状况检测方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1、从存储块的历史使用数据中收集读写擦除次数、数据保持时间、错误率、读取干扰关键指标；步骤S2、提取存储块的年龄、读取次数、擦除次数、实际错误率特征；步骤S3、构建LSTM深度学习模型，输入特征为存储块状态特征，输出为健康状态预测及预期错误率；步骤S4、设定初始阈值，预警阈值Y1和回收阈值Y2；步骤S5、在线学习循环：周期性，对所有存储块使用深度学习模型实时预测健康状态及错误率；根据预测结果和实际回收验证结果反馈，动态调整预警阈值Y1和回收阈值Y2；若预测正确率高于阈值但误报也高于阈值，逐步提高Y1；若漏检比例高于阈值，逐步降低Y2；否则两者平衡良好，则保持预警阈值Y1和回收阈值Y2；步骤S6、定时器周期性激活，存储块状态管理模块调用深度学习模型评估存储块状态；步骤S7、若模型预测某存储块接近风险阈值Y1，启动抽样检测，读取少量页面，计算实际错误率Q；决策执行：实际错误率Q与回收阈值Y2比对，决定是否回收；若实际错误率Q≥回收阈值Y2，执行数据回收，状态无效化存储块；否则，更新存储块状态管理模块继续监控。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市天创伟业科技有限公司 一种固态存储的健康状况检测方法及装置
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