[发明专利]存储设备、存储系统及其操作方法

权利要求书

1.一种存储设备，包括：

缓冲存储器，被配置为存储与第一流标识符(ID)相关联且进一步与‘m’个LBA值相关联的第一ID特定逻辑块地址(LBA)相关信息，以及存储与第二流ID相关联且进一步与‘n’个LBA值相关联的第二ID特定LBA相关信息；以及

LBA预测器，包括神经网络模型并且被配置为基于所述第一ID特定LBA相关信息来预测第m+k个LBA值且基于所述第二ID特定LBA相关信息来预测第n+l个LBA值，其中n、m、k和l是自然数，

其中，所述神经网络模型被配置为

接收第一ID特定LBA相关信息，作为用于预测第m+k个LBA值的第一特征，

接收第二ID特定LBA相关信息，作为用于预测第n+l个LBA值的第二特征，

将第一流ID指派给大于第m个LBA值且小于或等于第m+k个LBA值的LBA值，以及

将第二流ID指派给大于第n个LBA值且小于或等于第n+l个LBA值的LBA值。

2.根据权利要求1所述的存储设备，其中，与所述第二ID特定LBA相关信息相关联的第一个LBA值大于与所述第一ID特定LBA相关信息相关联的最后一个LBA值。

3.根据权利要求1所述的存储设备，其中，所述m个LBA值中的每一个包含起始LBA值及LBA大小值，且所述神经网络模型进一步被配置为预测第m+k个起始LBA值。

4.根据权利要求1所述的存储设备，其中，k大于m，并且l大于n。

5.根据权利要求1所述的存储设备，其中，所述LBA预测器包括特征缓冲器，所述特征缓冲器被配置为存储所述第一ID特定LBA相关信息和所述第二ID特定LBA相关信息中的至少一个。

6.根据权利要求5所述的存储设备，其中，所述第一ID特定LBA相关信息以队列、阵列和列表中的至少一个被存储于所述特征缓冲器中。

7.根据权利要求1所述的存储设备，其中，所述第一ID特定LBA相关信息包括由所述存储设备接收相关联的LBA值的时间。

8.根据权利要求1所述的存储设备，其中，所述第一ID特定LBA相关信息包括由所述存储设备接收相关联的LBA值的时间间隔。

9.根据权利要求1所述的存储设备，其中，所述神经网络模型为回归模型或分类模型。

10.根据权利要求1所述的存储设备，其中，所述神经网络模型是单层感知器(SLP)模型或多层感知器(MLP)模型。

11.根据权利要求1所述的存储设备，其中，所述缓冲存储器是动态随机存取存储器(DRAM)或静态随机存取存储器(SRAM)。

12.一种存储设备，包括：

接口，被配置为从主机接收数据及对应的逻辑块地址(LBA)，其中数据包含具有流ID的第一数据及缺乏流ID的第二数据中的至少一个；

非易失性存储器(NVM)设备，包含被配置为存储数据的至少一个非易失性存储器；

缓冲存储器；以及

LBA预测器，被配置为使用神经网络模型来提供对于第二数据的预测流ID，所述神经网络模型响应于与所述存储设备从主机接收的LBA值相关联的至少一个特征而操作，

其中，使用所述流ID将所述第一数据存储在NVM设备中，并且使用所述预测流ID将所述第二数据存储在NVM设备中。

13.根据权利要求12所述的存储设备，其中，所述至少一个特征包括第一特征和第二特征，并且

所述LBA预测器还被配置为在存储于缓冲存储器中的特征池里捆绑第一特征和第二特征。