[發(fā)明專利]存儲設備、存儲系統(tǒng)及其操作方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011228309.8 | 申請日: | 2020-11-06 |
| 公開(公告)號: | CN112786095A | 公開(公告)日: | 2021-05-11 |
| 發(fā)明(設計)人: | 盧羌鎬;李知玟;金炳喜;徐正旼;梁承俊 | 申請(專利權)人: | 三星電子株式會社 |
| 主分類號: | G11C16/10 | 分類號: | G11C16/10;G11C16/16;G11C16/34;G06F3/06 |
| 代理公司: | 北京市柳沈律師事務所 11105 | 代理人: | 張泓 |
| 地址: | 韓國*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 存儲 設備 存儲系統(tǒng) 及其 操作方法 | ||
1.一種存儲設備,包括:
緩沖存儲器,被配置為存儲與第一流標識符(ID)相關聯(lián)且進一步與‘m’個LBA值相關聯(lián)的第一ID特定邏輯塊地址(LBA)相關信息,以及存儲與第二流ID相關聯(lián)且進一步與‘n’個LBA值相關聯(lián)的第二ID特定LBA相關信息;以及
LBA預測器,包括神經網絡模型并且被配置為基于所述第一ID特定LBA相關信息來預測第m+k個LBA值且基于所述第二ID特定LBA相關信息來預測第n+l個LBA值,其中n、m、k和l是自然數(shù),
其中,所述神經網絡模型被配置為
接收第一ID特定LBA相關信息,作為用于預測第m+k個LBA值的第一特征,
接收第二ID特定LBA相關信息,作為用于預測第n+l個LBA值的第二特征,
將第一流ID指派給大于第m個LBA值且小于或等于第m+k個LBA值的LBA值,以及
將第二流ID指派給大于第n個LBA值且小于或等于第n+l個LBA值的LBA值。
2.根據(jù)權利要求1所述的存儲設備,其中,與所述第二ID特定LBA相關信息相關聯(lián)的第一個LBA值大于與所述第一ID特定LBA相關信息相關聯(lián)的最后一個LBA值。
3.根據(jù)權利要求1所述的存儲設備,其中,所述m個LBA值中的每一個包含起始LBA值及LBA大小值,且所述神經網絡模型進一步被配置為預測第m+k個起始LBA值。
4.根據(jù)權利要求1所述的存儲設備,其中,k大于m,并且l大于n。
5.根據(jù)權利要求1所述的存儲設備,其中,所述LBA預測器包括特征緩沖器,所述特征緩沖器被配置為存儲所述第一ID特定LBA相關信息和所述第二ID特定LBA相關信息中的至少一個。
6.根據(jù)權利要求5所述的存儲設備,其中,所述第一ID特定LBA相關信息以隊列、陣列和列表中的至少一個被存儲于所述特征緩沖器中。
7.根據(jù)權利要求1所述的存儲設備,其中,所述第一ID特定LBA相關信息包括由所述存儲設備接收相關聯(lián)的LBA值的時間。
8.根據(jù)權利要求1所述的存儲設備,其中,所述第一ID特定LBA相關信息包括由所述存儲設備接收相關聯(lián)的LBA值的時間間隔。
9.根據(jù)權利要求1所述的存儲設備,其中,所述神經網絡模型為回歸模型或分類模型。
10.根據(jù)權利要求1所述的存儲設備,其中,所述神經網絡模型是單層感知器(SLP)模型或多層感知器(MLP)模型。
11.根據(jù)權利要求1所述的存儲設備,其中,所述緩沖存儲器是動態(tài)隨機存取存儲器(DRAM)或靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)。
12.一種存儲設備,包括:
接口,被配置為從主機接收數(shù)據(jù)及對應的邏輯塊地址(LBA),其中數(shù)據(jù)包含具有流ID的第一數(shù)據(jù)及缺乏流ID的第二數(shù)據(jù)中的至少一個;
非易失性存儲器(NVM)設備,包含被配置為存儲數(shù)據(jù)的至少一個非易失性存儲器;
緩沖存儲器;以及
LBA預測器,被配置為使用神經網絡模型來提供對于第二數(shù)據(jù)的預測流ID,所述神經網絡模型響應于與所述存儲設備從主機接收的LBA值相關聯(lián)的至少一個特征而操作,
其中,使用所述流ID將所述第一數(shù)據(jù)存儲在NVM設備中,并且使用所述預測流ID將所述第二數(shù)據(jù)存儲在NVM設備中。
13.根據(jù)權利要求12所述的存儲設備,其中,所述至少一個特征包括第一特征和第二特征,并且
所述LBA預測器還被配置為在存儲于緩沖存儲器中的特征池里捆綁第一特征和第二特征。
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