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轻量BES近似制造技术

技术编号:42127519 阅读:10 留言:0更新日期:2024-07-25 00:43
一种数据存储装置包含存储器装置和耦合到所述存储器装置的控制器。当读取阈值校准操作发生时,感测代表性字线的不到全部的页,使得获得所述代表性字线的不到全部的页的读取阈值。将所述代表性字线的所获得的读取阈值和一个或多个物理条件提供到模型以获得所述代表性字线的未被感测的剩余页的其它读取阈值。所述模型使同一代表性字线的一页与另一页的读取阈值相关,且考虑所述代表性字线的所述一个或多个物理条件。

【技术实现步骤摘要】

本公开的实施例大体涉及数据存储装置,例如固态硬盘(ssd)和inand存储装置,且更具体来说涉及数据存储装置的存储器装置的读取阈值的校准。


技术介绍

1、在数据存储装置的操作期间,与数据存储装置的存储器装置的存储器单元的单元状态相关联的读取阈值可移位。读取阈值的移位可能由读取干扰效应、读取温度、先前写入温度、温度变化、存储器单元的物理降级、编程/擦除循环的数目、存储器装置的裸片之间的变化等所导致。经移位的读取阈值可能例如因响应于读取请求传回无效或受损数据而降低数据存储装置的服务质量(qos)。

2、执行读取阈值校准操作以便确定存储器单元的经优化读取阈值。读取阈值校准操作可包含谷值搜索和位错误率(ber)估计扫描(bes)。可经由通过测量不同电压点之间的导电单元的差搜索单元电压分布(cvd)中的谷值的过程来执行谷值搜索。换句话说,谷值搜索寻找单元状态之间的最小值。然而,最小值可以是局部最小值而非绝对最小值,这取决于谷值搜索操作的搜索参数。可经由将若干感测应用于代表性字线的页且接着将校验子权重(sw)循序地计算为ber的估计值的过程来执行bes操作。换句话说,bes操作针对代表性字线的每一逻辑页利用具有经移位读取值的多个感测操作。bes操作应用分析算法计算代表性字线的页的读取阈值中的每一个的最佳移位。读取阈值校准可能对时延具有显著影响,且是可在闲置时间期间或作为读取故障发生的结果而执行的代价较大且耗时的操作。

3、因此,在此项技术中需要一种改进的读取阈值校准操作来减小数据存储装置时延和改进数据存储装置的服务质量。


技术实现思路

1、本公开大体涉及数据存储装置,例如固态硬盘(ssd)和inand存储装置,且更具体来说涉及数据存储装置的存储器装置的读取阈值的校准。一种数据存储装置包含存储器装置和耦合到存储器装置的控制器。当读取阈值校准操作发生时,感测代表性字线的不到全部的页,使得获得代表性字线的不到全部的页的读取阈值。将代表性字线的所获得的读取阈值和一个或多个物理条件提供到模型以获得代表性字线的未被感测的剩余页的其它读取阈值。所述模型使同一代表性字线的一页与另一页的读取阈值相关,且考虑代表性字线的所述一个或多个物理条件。

2、在一个实施例中,一种数据存储装置包含存储器装置和耦合到存储器装置的控制器。控制器配置成对存储器装置的代表性字线的多个页中的第一页执行读取阈值校准操作以获得与代表性字线的第一页相关联的一个或多个单元状态的读取阈值,确定代表性字线的一个或多个物理条件,且基于与代表性字线的第一页相关联的所述一个或多个单元状态的读取阈值和代表性字线的所述一个或多个物理条件使用机器学习模型生成与代表性字线的一个或多个其它页相关联的一个或多个其它单元状态的一个或多个其它读取阈值。

3、在另一实施例中,一种数据存储装置包含存储器装置和耦合到存储器装置的控制器。控制器配置成生成和更新将代表性字线的第一页的一个或多个单元状态的读取阈值与代表性字线的第二页的一个或多个其它单元状态的读取阈值相关的模型;基于所述模型预测代表性字线的页的单元状态的经校准读取阈值,其中不对代表性字线的页执行读取阈值校准操作;且使代表性字线的页的单元状态的经预测的经校准读取阈值与代表性字线的页的单元状态的相应读取阈值相关联。

4、在另一实施例中,一种数据存储装置包含存储器构件和耦合到存储器构件的控制器。控制器配置成对代表性字线的多个页中的不到全部总数目的页执行读取阈值校准操作,且预测代表性字线的所述多个页中的剩余数目的页的一个或多个单元状态的读取阈值。不对代表性字线的所述多个页中的剩余数目的页执行读取阈值校准操作。

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【技术保护点】

1.一种数据存储装置,其包括:

2.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中不对所述代表性字线的所述一个或多个其它页执行所述读取阈值校准操作。

3.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中所述机器学习模型使与所述代表性字线的所述第一页相关联的所述一个或多个单元状态的所述读取阈值同与所述代表性字线的所述一个或多个其它页相关联的所述一个或多个其它单元状态的所述一个或多个其它读取阈值相关。

4.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中所述生成包括将与所述代表性字线的所述第一页相关联的所述一个或多个单元状态的所述读取阈值和所述代表性字线的所述一个或多个物理条件输入到所述机器学习模型中。

5.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中所述代表性字线的所述一个或多个物理条件包括:

6.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中所述代表性字线为多层级单元(MLC)存储器、三层级单元(TLC)存储器,或四层级单元(QLC)存储器。

7.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中使用监督训练离线训练所述机器学习模型。

8.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中基于使用聚类方法对读取阈值电平的无监督聚类来训练所述机器学习模型。

9.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中所述控制器进一步配置成将与所述代表性字线的所述一个或多个其它页相关联的所述一个或多个其它单元状态的所生成的一个或多个其它读取阈值施加到与所述代表性字线的所述一个或多个其它页相关联的所述一个或多个其它单元状态。

10.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中所述控制器进一步配置成:

11.一种数据存储装置,其包括:

12.根据权利要求11所述的数据存储装置,其中所述模型为机器学习模型。

13.根据权利要求11所述的数据存储装置,其中利用使用所述读取阈值校准获得的与所述代表性字线的另一页相关联的一个或多个单元状态的读取阈值预测所述代表性字线的所述页的所述单元状态的所述经预测的经校准读取阈值。

14.根据权利要求13所述的数据存储装置,其中:

15.根据权利要求13所述的数据存储装置,其中针对四层级单元(QLC)存储器的所述预测进一步利用使用所述读取阈值校准获得的与所述代表性字线的另一页相关联的一个或多个单元状态的读取阈值。

16.根据权利要求11所述的数据存储装置,其中所述控制器进一步配置成:

17.根据权利要求16所述的数据存储装置,其中:

18.一种数据存储装置,其包括:

19.根据权利要求18所述的数据存储装置,其中所述控制器进一步配置成利用所述代表性字线的所述多个页中的所述剩余数目的页的所述一个或多个单元状态的经预测读取阈值作为所述代表性字线的所述多个页中的所述剩余数目的页的所述一个或多个单元状态的经校准读取阈值。

20.根据权利要求18所述的数据存储装置,其中所述预测利用机器学习模型,所述机器学习模型使与代表性字线的多个页中的不到全部总数目的页相关联的一个或多个单元状态的所述读取阈值与所述代表性字线的所述多个页中的所述剩余数目的页的所述一个或多个单元状态的所述读取阈值相关。

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【技术特征摘要】

1.一种数据存储装置,其包括:

2.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中不对所述代表性字线的所述一个或多个其它页执行所述读取阈值校准操作。

3.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中所述机器学习模型使与所述代表性字线的所述第一页相关联的所述一个或多个单元状态的所述读取阈值同与所述代表性字线的所述一个或多个其它页相关联的所述一个或多个其它单元状态的所述一个或多个其它读取阈值相关。

4.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中所述生成包括将与所述代表性字线的所述第一页相关联的所述一个或多个单元状态的所述读取阈值和所述代表性字线的所述一个或多个物理条件输入到所述机器学习模型中。

5.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中所述代表性字线的所述一个或多个物理条件包括:

6.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中所述代表性字线为多层级单元(mlc)存储器、三层级单元(tlc)存储器,或四层级单元(qlc)存储器。

7.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中使用监督训练离线训练所述机器学习模型。

8.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中基于使用聚类方法对读取阈值电平的无监督聚类来训练所述机器学习模型。

9.根据权利要求1所述的数据存储装置,其中所述控制器进一步配置成将与所述代表性字线的所述一个或多个其它页相关联的所述一个或多个其它单元状态的所生成的一个或多个其它读取阈值施加到与所述代表性字线的所述一个或多个其它页相关联的所述一个或多个其它单元状态。

10.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:D·罗兹曼A·纳冯A·巴扎尔斯基A·埃亚勒
申请(专利权)人:西部数据技术公司
类型:发明
国别省市:

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