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公开(公告)号：CN113254362A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110137664.2
申请日：2021-02-01
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种存储设备和存储器控制器的操作方法。所述存储设备包括具有多个存储块的存储器件以及存储器控制器。所述存储器控制器被配置为控制所述存储器件的垃圾收集操作。所述存储器控制器还被配置为通过使用强化学习模型，根据所述多个存储块中的每个存储块的状态信息和在所述多个存储块中的每个存储块中写入的数据的特征信息，在所述多个存储块中选择用于执行所述垃圾收集操作的牺牲块和目标块。
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公开(公告)号：CN115774657A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211032448.2
申请日：2022-08-26
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了存储设备及操作存储设备的方法。所述操作存储设备的方法包括：接收设置新参数的学习请求；评估关于当前参数的工作负载的性能；响应于所述学习请求使用多个学习模型以及根据所述工作负载的性能评估的性能评估信息来执行机器学习，以推断参数和对应的评估度量之间的关系表达式；使用推断的所述关系表达式来推导新参数；以及将所述新参数应用于固件算法。
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公开(公告)号：CN118057291A
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202310822024.4
申请日：2023-07-05
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种用于存储设备的节流方法。该节流方法包括：从主机接收写入命令；使用第一机器学习模型来识别节流延迟时间；根据节流延迟时间向主机发送完成消息；收集第一机器学习模型的权重和与权重相对应的存储设备的性能信息；使用权重学习设备的第二机器学习模型来学习权重和性能信息以生成指示权重与性能信息之间的关系的目标函数；使用目标函数来选择与最大性能相对应的权重；以及用权重更新第一机器学习模型。
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公开(公告)号：CN116149542A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211452496.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 公开一种存储系统。所述存储系统(例如，存储装置、存储控制器等)可被连接到包括训练后的仿真模型的机器学习模型嵌入装置。仿真模型可基于损失函数被训练，其中，损失函数基于预测QoS数据和真实QoS数据的比较。例如，仿真模型可被训练为使用固定参数搜索用于提高(例如，最大化)QoS的工作负载，或者相反地，被训练为使用固定工作负载搜索用于最大化QoS的参数。此外，机器学习模型嵌入装置可包括存储由训练后的仿真模型计算的优化的参数的映射表，从而最大化关于每个工作负载的QoS。因此，存储控制器可被配置为访问存储装置，并且基于由训练的仿真模型选择的优化的参数来执行工作负载。
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