[发明专利]基于阈值分布的存储器子系统分析

说明书

本申请案涉及基于阈值分布的存储器子系统分析。公开一种系统，其包含：存储器组件，其具有多个存储器单元，能够处于多个状态，所述多个状态中的每一状态对应于由所述存储器单元存储的值；及处理装置，其与所述存储器组件进行操作耦合，以执行包括以下各项的操作：针对所述多个存储器单元获得多个阈值电压分布，其中所述多个分布中的每一个对应于所述多个状态中的一个；将所述多个分布中的每一个分类在多个分类中的一个当中；产生包括多个分量的矢量，其中所述多个分量中的每一个表示所述多个分布中的相应一个的所述类别；及使用分类器处理所述所产生矢量以确定所述存储器组件将在目标时间段内产生故障的可能性。

技术领域

本公开的实施例大体来说涉及存储器子系统，且更具体来说，涉及基于阈值分布分析存储器子系统。

背景技术

存储器子系统可包含存储数据的一或多个存储器装置。存储器装置可为例如非易失性存储器装置及易失性存储器装置。通常，主机系统可利用存储器子系统来将数据存储在存储器装置处并从存储器装置检索数据。

发明内容

在一个方面中，本申请案提供一种系统，其包括：存储器组件，其包括多个存储器单元，其中所述多个存储器单元中的每一存储器单元能够处于多个状态，所述多个状态中的每一状态对应于由所述存储器单元存储的值；及处理装置，其与所述存储器组件进行操作耦合，以执行包括以下各项的操作：对于所述多个存储器单元，获得多个阈值电压分布，其中所述多个分布中的每一个对应于所述多个状态中的一个；将所述多个分布中的每一个分类在多个类别中的一个；产生包括多个分量的矢量，其中所述多个分量中的每一个表示所述多个分布中的相应一个的所述类别；及使用分类器处理所述所产生矢量来确定所述存储器组件将在目标时间段内发生故障的可能性。

在另一方面中，本申请案提供一种方法，其包括：通过与包括多个存储器单元的存储器组件进行操作耦合的处理装置，获得多个阈值电压分布，其中所述多个分布中的每一个对应于所述多个存储器中的存储器单元的多个状态中的一个，其中所述多个状态中的每一状态对应于由所述存储器单元存储的值；将所述多个分布中的每一个分类在多个类别中的一个；产生包括多个分量的矢量，其中所述多个分量中的每一个表示所述多个分布中的相应一个的所述类别；及使用分类器处理所述所产生矢量来确定所述存储器组件将在目标时间段内发生故障的可能性。

在又一方面中，本申请案提供一种方法，其包括：通过处理装置获得包括存储器组件的多个阈值电压分布的训练输入，其中所述多个阈值电压中的每一个对应于多个状态中的一个，所述多个状态中的每一状态对应于由所述存储器组件的存储器单元存储的值；通过所述处理装置获得目标输出，所述目标输出包括所述存储器组件在目标时间间隔内发生故障的目标可能性；通过包括多个神经元的神经网络模型处理所述训练输入以通过所述处理装置获得训练输出，其中所述训练输出包括所述存储器组件在所述目标时间间隔内发生故障的预测可能性；通过所述处理装置确定所述预测故障可能性与所述目标故障可能性之间的差异；及通过所述处理装置基于所述所确定差异修改所述神经网络模型的参数。

附图说明

从下文给出的详细描述且从本公开的各种实施例的附图将更全面理解本公开。

图1根据本公开的一些实施例说明包含存储器子系统的实例计算环境。

图2根据本公开的一些实施例示意性说明用于训练机器学习分类器的训练阶段，所述分类器可用于预测存储器装置的潜在故障的可能性。

图3A根据本公开的一些实施例示意性说明结构化直方图，描绘能够存储三位数据的稳健存储器单元的阈值电压分布。

图3B根据本公开的一些实施例示意性说明条件直方图，描绘受损TLC存储器单元的阈值电压分布。

图3C根据本公开的一些实施例示意性说明非结构化分布数据，如可通过存储器子系统控制器收集的。

图4根据本公开的一些实施例说明阈值电压分布的各种特征的示范性分类。