[发明专利]一种NAND闪存错误率预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种NAND闪存错误率预测方法及系统，属于计算机存储领域，包括：从NAND闪存的历史数据中获取M个前期干扰特征，及各前期干扰特征所对应的原始比特错误率，将前期干扰特征及其对应的原始比特错误率作为一条预测样本，从而得到M条预测样本；将预测样本输入已训练好的错误率预测模型中，预测N个后期干扰特征所对应的原始比特误码率；其中，干扰特征为影响NAND闪存原始比特错误率的特征或特征组合；错误率预测模型为多输入多输出模型，用于根据前期的干扰特征及对应的原始比特误码率预测后期干扰特征所对应的原始比特误码率。本发明能够预测NAND闪存的错误率，并预测出NAND闪存错误率的变化趋势，为数据存储安全提供量化的、可靠的判断依据。

技术领域

本发明属于计算机存储领域，更具体地，涉及一种NAND闪存错误率预测方法及系统。

背景技术

近年来，NAND闪存以速度快、存储密度高、抗震性好等特点逐渐成为主流存储介质，被广泛应用在嵌入式系统、个人电脑以及高性能服务器等诸多系统中。但随着特征工艺的尺寸减小、多级存储的增长以及三维堆叠层数的增加，各种干扰对NAND闪存可靠性提出了巨大挑战。

NAND闪存在使用过程中，编程/擦除(Program/Erase,P/E)操作，会对氧化层造成磨损；随着磨损的增加，写入的数据读取时会出现读错误。并且当把写入的数据放置一段时间再读后，也会出现读错误。原始比特错误率(Raw Bit Error Rate,RBER)表示所读取的数据在未经译码的情况下，其中的错误比特占所有比特数量的比例。当原始比特错误率较低时，错误数据能被错误纠正码纠正。然而，随着氧化层的磨损以及时间的流逝，存储单元内存储的电荷数量也会发生较大变化，导致较高的RBER和读失败。数据对于企业或者消费者来说其价值不可估量的，其价值甚至高于NAND闪存存储介质的价值，如果能够预知NAND闪存中何时会出现坏块，就能在闪存出现坏块之前NAND闪存出现坏块之前将其中存储的数据转移到新的NAND闪存中，从而避免数据丢失。

目前，为了保证NAND闪存中存储的数据的安全，大多研究都集中在闪存的寿命预测上。传统的预测NAND闪存寿命的方法，只能粗略地完成好块和坏块的分类，并不利于在NAND闪存即将出现坏块时，及时采取相应的措施。专利申请“一种SSD内实现的闪存寿命预测方法”(申请号：201811514746.9)中公开了一种预测闪存芯片的寿命预测值的方法。该方法预测的闪存寿命是指闪存产品在失效或到达纠错码上限之前可以执行的编程/擦除周期数；具体地，将闪存特征量中的一种或几种进行运算操作，得到运算处理值，将闪存特征量及运算处理值构成集合，取集合中的子集作为预测模型的输入，并且，该方法只使用基因编程算法执行预测模型训练。总的来说，由于依赖于特定的特征量和特定的执行算法，该方法对于闪存寿命预测的准确率得不到保障，也无法为存储于NAND闪存中的数据的安全性提供可靠的分析依据。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种NAND闪存错误率预测方法及系统，其目的在于，实现对NAND闪存中原始比特错误率的预测，保障数据存储安全。

为实现上述目的，按照本发明的第一方面，提供了一种NAND闪存错误率预测方法，包括：

从NAND闪存的历史数据中获取M个干扰特征作为前期干扰特征，同时获取各前期干扰特征所对应的原始比特错误率，将前期干扰特征及其对应的原始比特错误率作为一条预测样本，从而得到M条预测样本；

将所得到的M条预测样本输入已训练好的错误率预测模型中，预测N个后期干扰特征中，各后期干扰特征所对应的原始比特误码率；

其中，干扰特征为影响NAND闪存原始比特错误率的特征或特征组合；错误率预测模型为多输入多输出模型，用于根据前期的干扰特征及对应的原始比特误码率预测后期干扰特征所对应的原始比特误码率；后期干扰特征在时间顺序上晚于前期干扰特征；M和N均为正整数。