[发明专利]存储设备和操作存储设备的方法

权利要求书

1.一种存储设备，包括：

特征信息数据库，被配置为存储关于存储器设备的特征信息；以及

机器学习模块，被配置为基于所述特征信息从与所述存储器设备的操作相对应的多个机器学习模型中选择机器学习模型，

其中，所述存储器设备被配置为根据所选择的机器学习模型来进行操作。

2.根据权利要求1所述的存储设备，其中，所述机器学习模块包括：

模型池，包括所述多个机器学习模型；以及

模型选择器，被配置为基于所述特征信息从所述模型池中选择所述机器学习模型。

3.根据权利要求1所述的存储设备，其中，所述特征信息数据库还被配置为存储：

包括关于所述存储器设备的物理信息和根据所述存储器设备的操作的退化信息的直接信息；以及

基于所述直接信息根据所述存储器设备的操作而计算的间接信息。

4.根据权利要求2所述的存储设备，其中，所述模型选择器还被配置为根据映射表基于关于所述存储器设备的所述特征信息来选择所述机器学习模型。

5.根据权利要求2所述的存储设备，其中，所述模型选择器还被配置为：

基于所述特征信息来确定所述多个机器学习模型的多个预测值；

基于所述多个预测值和所述存储器设备中的实际测量值之间的比较来确定多个误差；以及

基于所述多个误差来选择所述机器学习模型。

6.根据权利要求2所述的存储设备，其中，所述模型选择器还被配置为：

基于关于所述存储器设备的所述特征信息，选择所述多个机器学习模型中的至少两个机器学习模型作为候选；以及

通过将关于所述存储器设备的当前特征信息应用于所述候选来选择所述机器学习模型。

7.根据权利要求2所述的存储设备，其中，所述机器学习模块还包括模型调整器，所述模型调整器被配置为在所述存储器设备的运行时间期间调整所述所选择的机器学习模型。

8.根据权利要求7所述的存储设备，其中，所述模型调整器还被配置为增大或减小所述所选择的机器学习模型的参数。

9.根据权利要求7所述的存储设备，其中，所述模型调整器还被配置为重新选择由所述模型选择器选择的所述机器学习模型。

10.根据权利要求1所述的存储设备，其中，所述多个机器学习模型包括基于合成数据而生成的虚拟机器学习模型，其中所述合成数据包括用于执行学习以生成所述多个机器学习模型的训练数据以及虚拟数据。

11.一种操作存储设备的方法，所述方法包括：

确定用于存储器设备的操作的一个或多个机器学习模型是否包括多个机器学习模型；

基于确定所述一个或多个机器学习模型包括所述多个机器学习模型，确定关于所述存储器设备的间接信息；

基于关于所述存储器设备的直接信息或关于所述存储器设备的所述间接信息当中的至少一个，从所述一个或多个机器学习模型中选择机器学习模型；以及

根据所述机器学习模型来执行推断。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述多个机器学习模型对应于所述存储器设备的不同区域。

13.根据权利要求11所述的方法，还包括通过识别测量值和基于特征信息的所选择的机器学习模型的预测值之间的误差来调整所述所选择的机器学习模型。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，对所述所选择的机器学习模型的调整包括改变所述所选择的机器学习模型的参数或基于所述误差大于阈值来改变所述机器学习模型中的至少一个。