[发明专利]一种基于支持向量回归法的NAND Flash位错误率预测方法

说明书

本发明公开了一种基于支持向量回归法的NAND Flash位错误率预测方法，根据NAND Flash芯片中数据驻留时间和P/E周期数对位错误率影响较大的特性，以及支持向量回归小样本、高准确度的特性，对芯片进行人为磨损实验，获得数据，通过已有数据，建立位错误率与数据驻留时间及P/E周期数之间的三维模型，从而对芯片的位错误率进行预测，以此来指导纠错算法的适配，提高数据的存储可靠性，相较于传统的利用神经网络法进行预测，本发明的基于支持向量回归法的位错误率预测方法在精确度相同的情况下，效率提高了五倍多。

技术领域

本发明涉及固态存储技术领域，更具体的说是涉及一种基于支持向量回归法的NAND Flash位错误率预测方法。

背景技术

目前，随着Flash技术的不断提高，NAND Flash凭借高密度、大容量、低功耗、数据非易失、I/O响应快等独有的特性而得到了快速的发展，逐渐成为高速大容量存储系统的主要存储介质，得益于全球半导体生产工艺的迅速提高，NAND Flash的特征尺寸在不断缩小，其存储密度不断增加，但是在降低单位存储成本的同时，牺牲了其存储可靠性，结构尺寸缩小，导致NAND Flash相邻单元阈值电压的间隔变小，在数据存取时，存储胞元极易受到干扰，使得其存储可靠性不断降低，尤其随着MLC(Multi-Level Cell)以及TLC(Trinary-Level Cell)芯片的出现，NAND Flash的不稳定性更加明显。

为了保证NAND Flash存储数据的可靠性，需要为NAND Flash适配各种不同纠错能力的纠错编码，而具体使用何种纠错码依赖于对Flash位错误率的准确把握，NAND Flash投入应用的前期，因为其氧化层特性稳定，一般不会出现严重的错误，但是随着NAND Flash使用过程中P/E周期数的不断增加，其发生错误的概率将近似呈现出指数级上升。影响NANDFlash存储可靠性的错误类型宏观上主要表现为数据驻留错误、编程干扰错误、读错误和擦除错误四种，对于各种不同类型的错误，其错误发生的比率有显著差异。数据驻留错误是占支配地位的，并且高度依赖于驻留时间，编程干扰错误则排第二，读取错误比驻留错误的错误率稍低，擦除错误的错误率最低，通常只有读取错误的7％左右。因此，如果能够得到存储芯片在不同P/E周期数，不同驻留时间下的位错误率，就可以适配合适的纠错算法，以提高NAND Flash的可靠性。

因此，如何获得NAND Flash在不同P/E周期数和不同驻留时间下的位错误率，提前预知并综合错误分布情况，寻找NAND Flash合适的纠错算法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于支持向量回归法的NAND Flash位错误率预测方法，利用NAND Flash芯片位错误率随着P/E周期数和驻留时间的增加而增加的特性，对芯片中各个物理块的位错误率进行预测，针对不同的错误率所需纠错编码的纠错能力不同，根据提前预测出的NAND Flash位错误率的分布情况，为纠错算法的适配提供指导，保证NANDFlash存储数据的可靠性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于支持向量回归法的NAND Flash位错误率预测方法，包括：利用支持向量回归法根据P/E周期数和驻留时间预测芯片的位错误率，具体步骤如下：

步骤1：建立芯片位错误率模型，选取与待预测芯片相同型号的测试芯片进行磨损试验，根据试验数据，建立所述位错误率与所述P/E周期数和所述驻留时间之间的三维模型；

步骤2：进行待预测芯片位错误率的预测，选取所述待预测芯片内要预测的物理块，读取所述物理块的所述P/E周期数和所述驻留时间，代入所述三维模型评估出所述位错误率。

优选的，所述三维模型的具体建立步骤如下：